Predictive Support: Die Zukunft des proaktiven Kundensupports in der Intralogistik

In einer zunehmend vernetzten und datengetriebenen Welt wandelt sich auch der klassische Kundensupport grundlegend. Statt auf Fehler zu warten und dann zu reagieren, geht der Trend in Richtung Predictive Support – also vorausschauender Support, der auf Basis intelligenter Analysen mögliche Probleme erkennt, bevor sie entstehen.

Gerade in der Intralogistik, wo Effizienz, Verfügbarkeit und Zeitkritikalität entscheidend sind, eröffnet der Predictive Support neue Möglichkeiten zur Fehlervermeidung, Optimierung und Kundenbindung. In diesem Artikel beleuchten wir das Konzept, die Technologien hinter einem vorausschauenden Support, konkrete Einsatzszenarien und den Mehrwert für Kunden und Dienstleister.

Was ist Predictive Support?

Predictive Support bedeutet, dass Supportprozesse nicht erst reaktiv auf ein gemeldetes Problem starten, sondern proaktiv durch intelligente Datenanalyse mögliche Fehlentwicklungen, Anomalien oder Wartungsbedarfe voraussagen und dadurch frühzeitig Maßnahmen einleiten.

Folgende Aspekte spielen beim vorausschauenden Support eine wichtige Rolle:

• Sensorik und Telemetrie
• Monitoring und Logging
• Künstliche Intelligenz (KI) & Machine Learning (ML)
• Supportprozesse und Eskalationsmechanismen

Ziel ist es, Störungen gar nicht erst entstehen zu lassen oder sie in frühen Phasen abzufangen und dies idealerweise ohne, dass der Kunde etwas bemerkt.

Die technischen Grundlagen

Datenquellen für Predictive Support

Um vorausschauend zu arbeiten, braucht es kontinuierlich analysierbare Daten:

• Systemzustände wie z. B. CPU-Auslastung, Speicher, Temperatur und Netzwerklatenz
• Logdateien, wie bspw. Fehlermuster, Warnungen und Wiederholungen
• Maschinen- und Sensorendaten, z. B. von Vibration, Temperatur, Laufzeiten sowie Taktungen
• Nutzerverhalten und Interaktionen
• Historische Supportdaten, bspw. aus Tickets, von Ursachen und der Zeit bis zur Lösung

Diese Daten werden gesammelt, strukturiert und analysiert, um Muster zu erkennen.

KI und ML im Predictive Support

Machine-Learning-Modelle können auf Basis großer Datenmengen:

• Abweichungen vom Normalverhalten erkennen,
• Wahrscheinlichkeiten für Ausfälle oder Performance-Probleme berechnen und / oder
• Empfehlungen geben (z. B. für Updates, Neustarts, Austausch von Komponenten).

Vorteile von Predictive Support

Predictive Support in der Intralogistik

Die Intralogistik ist ein hochkomplexes, dynamisches Feld mit vielfältigen Systemen wie die Fördertechnik, Lagerverwaltungssysteme, Roboter, Scanner, Schnittstellen zu ERP-Systemen usw. Jeder Ausfall kann direkt Lieferketten unterbrechen und die Produktion gefährden. Daher ist Predictive Support hier besonders wertvoll.

Im Folgenden zeigen wir typische Einsatzbereiche auf.

Wartung von Förderanlagen: Hier werden Voraussagen hinsichtlich des Verschleißes, der z. B. durch Vibrationen oder eine Temperaturentwicklung entsteht, getroffen. So kann ein Austausch von Motoren oder Lagern veranlasst werden, bevor es zu einem Stillstand kommt.

Datenbank- und Systemperformance: Die Analyse von DB-Abfragen, Cache-Hit-Rates und Deadlocks ermöglicht ein frühzeitiges Eingreifen bei einer Reduktion der Performance.

Netzwerk- und Schnittstellenüberwachung: Durch das Erkennen von Übertragungsfehlern, Latenzen und Timeouts lassen sich Prozessabbrüche wie z. B. bei einer ERP-Kommunikation vermeiden.

Fehlermuster in der Software: Die Analyse von Logfiles zur Mustererkennung hilft dabei, wiederkehrende Fehlermeldungen schnell zu identifizieren und dadurch einen Bugfix einzuleiten, bevor der Fehler kritisch wird.

User-Verhalten im Lagerbetrieb: Ein abweichendes Scanning-Verhalten oder ungewöhnliche Klickpfade von Mitarbeitenden im Lager geben Hinweise auf einen Schulungsbedarf der entsprechenden Kollegen oder einen Systemfehler.

Predictive Ticketing: Die Künstliche Intelligenz kann aus Monitoring-Informationen ein Problem erkennen und erstellt daraufhin automatisch ein Support-Ticket mit Vorschlägen zur Lösung.

Herausforderungen beim Einsatz

Trotz aller Vorteile gibt es auch einige Herausforderungen:

• Datensilos: Systeme sind oft nicht vernetzt genug für eine ganzheitliche Analyse
• Datenqualität: Unvollständige oder fehlerhafte Sensordaten verfälschen Ergebnisse
• Vertrauen der Kunden: Kunden müssen akzeptieren, dass Systeme automatisch eingreifen oder Tickets erstellen
• Sicherheitsbedenken: Insbesondere bei Remotezugriffen oder cloudbasierten Predictive-Systemen
• Integration in bestehende Prozesse: Predictive-Erkenntnisse müssen in das Service- und Incident-Management eingebettet werden

Best Practices für den Predictive Support in der Intralogistik

1. Schrittweise Einführung: Ein Start mit wenigen klar definierten Use-Cases, z. B. Motorenüberwachung oder dem DB-Monitoring, gibt Sicherheit.
   
   
2. Datenzentrierte Denkweise fördern: Daten sollten als Produktivfaktor begriffen und Silos abgebaut werden.
   
   
3. Transparente Kommunikation mit Kunden: Predictive-Aktionen müssen dem Kunden und allen Beteiligten angekündigt, dokumentiert und erklärt werden.
   
   
4. Enge Zusammenarbeit zwischen Support, IT und Engineering: Erkenntnisse müssen fachlich korrekt interpretiert und in Prozesse überführt werden.
   
   
5. Knowledge-Sharing und kontinuierliches Lernen: Predictive-Erkenntnisse sollten in die Wissensdatenbank und Supportschulungen mit einfließen.

Ausblick: Was kommt als Nächstes?

Predictive Support ist nur der Anfang. Folgende Entwicklungen zeichnen sich ab:

• Prescriptive Support: Die KI schlägt nicht nur Probleme vor, sondern auch die optimale Lösung und das beste Timing.
• Autonomer Support: Es werden Systeme eingesetzt, die selbstständig agieren, wie z. B. Neustarts, Re-Konfiguration oder Eskalation.
• Digital Twins & Simulation: Virtuelle Abbilder von Anlagen simulieren Störungen und testen Lösungen vorab.
• Voice- oder Chatbot-unterstützter Proaktiv-Support: Die KI informiert Anwender aktiv per Nachricht oder Gespräch über drohende Störungen.

Fazit: neue Wege zu mehr Effizienz

Predictive Support revolutioniert den technischen Kundendienst. Aus einem reaktiven Reparaturdienst wird ein strategischer Partner, der Verfügbarkeit sichert, Kosten reduziert und die Zufriedenheit steigert.

Gerade in der Intralogistik, wo jede Minute zählt, eröffnet Predictive Support neue Wege zu einem stabilen, effizienten und zukunftssicheren Betrieb. Unternehmen, die heute investieren, vermeiden morgen Ausfälle – und gewinnen langfristig das Vertrauen ihrer Kunden.