Automatisierter IoT-Support – Effizienzsteigerung durch Middleware-Integration

Automatisierter IoT-Support

General Overview

März 28, 2025

Entdecken Sie, wie ein Hersteller von Smart Energy-Industrieausrüstungen seinen technischen Support durch die Integration automatisierter IoT-Supportsysteme revolutionierte und so zu erheblichen Effizienzsteigerungen und einer Verbesserung der Kundenzufriedenheit führte.

Herausforderung

Ein mittelständischer Hersteller von Industrieanlagen im Bereich Smart Energy stand vor der Herausforderung, eine wachsende Anzahl an Support-Anfragen zu bewältigen. Häufige Probleme betrafen unklare Gerätekonfigurationen, manuelle Firmware-Updates und schwer nachvollziehbare Störungsmeldungen. Der Support war überlastet, und die Kundenzufriedenheit litt unter langen Reaktionszeiten. Die fehlende Transparenz und Effizienz führten zu wirtschaftlichen Einbußen durch Ausfallzeiten und Kundenabwanderung.

Ativitäten

Um die Herausforderungen zu bewältigen, wurde ein automatisiertes technisches Supportsystem direkt in die IoT-Infrastruktur integriert. Die zentralen Maßnahmen umfassten:

• Anbindung der IoT-Geräte an eine Middleware-Plattform, die Konfigurationsdaten und Statusmeldungen in Echtzeit überträgt

• Implementierung eines zentralen Dashboards zur Echtzeitüberwachung

• Nutzung von WorksForWeb-Schnittstellen zur Verknüpfung mit Firmware-Management und Ticketing-Systemen

Eingesetzte Services:

• bloola Plattform zur Integration der IoT-Komponenten, Nutzerführung und Versionsverwaltung

• WorksForWeb-Konnektoren für die automatisierte Erfassung und Bearbeitung von Supportmeldungen

Das Projektteam bestand aus 8 internen Spezialisten und 3 externen Integratoren. Die Projektlaufzeit betrug 6 Monate.

Ergebnisse

Innerhalb von 3 Monaten nach Implementierung konnten folgende Ergebnisse erzielt werden:

• Reduktion der manuellen Supportanfragen um 87 %

• Verkürzung der durchschnittlichen Lösungszeit von 4 Tagen auf unter 8 Stunden

• Automatisierte Firmwareverteilung auf über 1.200 Geräte

• Steigerung des Net Promoter Score (NPS) von 41 auf 68

• Signifikante Verbesserung der Mitarbeiterzufriedenheit im Supportteam

Perspektive

Für die Zukunft sind folgende Schritte geplant:

• Einführung von Predictive Maintenance durch Machine Learning basierend auf erfassten Störungsmeldungen

• Ausbau der Integration auf OEM-Partner

• Ziel: Vollständiger digitaler Support-Loop von Detektion bis Lösung innerhalb von 12 Monaten

• Langfristige Vision: Echtzeit-Support ohne menschliches Eingreifen bei Standardproblemen

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