Rund 10.000 durch IoT-Daten automatisch ausgelöste Arbeitsaufträge optimieren bei Anticimex die Dienstleistungserbringung. Das Unternehmen hat seit einem Jahr den IFS IoT Business Connector™ im Einsatz und konnte damit die Kundenzufriedenheit deutlich verbessern, die interne Prozesseffizienz erhöhen und den Umsatz um 100 Prozent steigern.
Anticimex ist ein führender Spezialist für vorbeugende Schädlingsbekämpfung mit Niederlassungen in 17 Ländern und rund 5.500 Mitarbeitern. Angetrieben durch ein starkes organisches Wachstum und mehr als 80 Akquisitionen konnte das Unternehmen seinen Umsatz in den vergangenen drei Jahren um über 60 Prozent steigern. Zu den Mitarbeitern von Anticimex zählen mehr als 3.000 Service-Techniker, die direkt vor Ort bei den Kunden des Unternehmens im Einsatz sind. Mit Hilfe mobiler Endgeräte können die Techniker gleich im Außendienst ihre Berichte erfassen und müssen dazu nicht zurück ins Büro. Zur Unterstützung seiner hochmobilen Serviceorganisation setzt Anticimex weltweit das ERP-System IFS Applications™ zur Steuerung geschäftskritischer Prozesse ein.
IoT-Lösung sorgt für zufriedene Kunden und wachsendes Geschäft
Um sein Wachstum fortzusetzen, stellt das Unternehmen die vollständig IoT-fähigen Anticimex SMART High-Tech-Fallen, -Sensoren und -Kameras her. Durch sie müssen die Techniker nicht mehr routinemäßig kontrollieren, ob die Fallen ausgelöst wurden. Weltweit sind insgesamt 75.000 dieser IoT-Geräte angeschlossen und die IoT-Daten sind über den IFS IoT Business Connector vollständig in IFS Applications integriert. Durch die IoT-Daten konnte Anticimex die Effizienz exponentiell steigern und es seinen Mitarbeitern ermöglichen, Daten auf völlig neue Weise zu analysieren.
Nach einem Jahr im Einsatz lieferte der IFS IoT Business Connector folgende Ergebnisse:
Signifikante Steigerung des Neukundengeschäfts. Die detaillierten IoT-Daten ermöglichen den Vertriebs- und Servicemitarbeitern eine neuartige Form der Zusammenarbeit und gegenseitigen Unterstützung. Automatisch generierte IoT-Daten werden zusammen mit vom Service-Team erhobenen Daten in Vertriebsfällen genutzt, was zu einer großen Umsatzsteigerung führte.
Deutlich verbesserte Kundenzufriedenheit. Die Schlüsselkennzahl für die Kundenzufriedenheit, der Net Promotor Score (NPS), erreichte mit 61 ein außergewöhnlich hohes Niveau. Anticimex führt das verbesserte Serviceniveau darauf zurück, dass den Kunden schneller geholfen werden kann und das Unternehmen einen kontinuierlichen Überblick über den Batterieladestand der Fallen hat. Die Verbindung der Geräte ermöglicht es Servicemitarbeitern, die Techniker automatisch zu informieren, wenn der Strom knapp wird und die Batterien wieder aufgeladen werden müssen. Durch die Analyse der Muster, wann und wie oft bestimmten Fallen die Energie ausgeht, erkennt Anticimex, welche Batterien besser außer Betrieb genommen werden sollten, anstatt sie wieder aufzuladen. Damit kann das Unternehmen Geld sparen und seinen Kundenservice verbessern, da die Fallen zwischen den Aufladungen länger laufen.
Verbesserte Effizienz durch fast 10.000 automatisierte Arbeitsaufträge. Knapp 10.000 Arbeitsaufträge wurden in IFS Applications auf Basis der IoT-Daten im ersten Jahr erstellt. Jeder Arbeitsauftrag entsendet Servicepersonal zum Batteriewechsel oder zum Entleeren der angeschlossenen Fallen und informiert das Service-Team auch über die optimale Reiseroute bei Besuchen über verschiedene Standorte hinweg. Der Wegfall unnötiger Reisen trug dazu bei, den ökologischen Fußabdruck von Anticimex zu reduzieren. Mit mehr als 50.000 automatisch generierten Benachrichtigungs-E-Mails über ausgelöste Fallen verkürzte das Unternehmen außerdem die Zeit für die Statusüberprüfung von Fallen erheblich und verbesserte die Reaktionszeiten im Kundenservice.
Finnland ist der erste Markt, in dem Anticimex IoT-Daten aus Fallen in sein ERP-System IFS Applications integriert hat. Die Daten werden über den IFS IoT Business Connector in das System eingespeist, der sie auch in Microsoft Azure zur Verfügung stellt. Das ermöglicht Anticimex eine erweiterte Analyse der großen Datenmengen.
Quelle: pressebox.de
