Service-Tickets, die älter als 90 Tage sind und trotzdem hohe Priorität haben, erlauben eigentlich nur eine Initiative: Die zuständige Serviceeinheit muss sich dringend beim Kunden melden. Gegebenenfalls ist sogar eine weitere Eskalationsstufe nötig. Bei Langzeit-Tickets mit Priorität niedrig wiederum liegt auf der Hand: einfach schließen. Solche Prozesse werden normalerweise manuell angestoßen. Und so bleibt eben oft etwas liegen. Je höher das Serviceaufkommen, desto hilfreicher wäre eine Automatisierung.
Genau dies hat die aioneers gmbH getan. Deren AIOimpact-Plattform visualisiert zunächst die Daten aus verschiedenen Transaktionssystemen (hier: das Ticketsystem). Mittels Künstlicher Intelligenz/Machine Learning (KI/ML) erstellt sie darauf basierend Verbesserungsvorschläge, sogenannte Recommendations („Kunde muss angerufen werden!“). Im dritten Schritt verfolgt die Plattform schließlich die Execution nach, sprich: Sie prüft die Ausführung der Recommendations und misst den Erfolg der durchgeführten Initiativen und Maßnahmen; d.h. sie weist einer dezidierten Service-Einheit die Aufgaben zu, das Ticket bis zum Stichtag X zu schließen.
Noch nie von aioneers gehört? Kein Wunder, das Start-up aus Mannheim hat sich erst im April 2020 gegründet. Beim Thema Supply Chain Management (SCM) macht ihnen so schnell niemand etwas vor. Die Gründer weisen seit über 20 Jahren Expertise im SCM Umfeld auf und arbeiteten zusammen bei einem Hidden Champion im SCM-Umfeld und bei EY.
Dreiklang der Prozess-Verbesserung
aioneers machen jetzt ihr eigenes Ding. Und das hat es in sich. Weniger die eine bahnbrechende Technologie sticht hier heraus, sondern eine Kombination, die es am Markt so bislang nicht gibt. Ein perfekter Dreiklang aus Visualisierung, Empfehlungen und Nachverfolgung. Teilaufgaben werden eben nicht an wiederum andere Systeme delegiert. Sondern die Verantwortung für den End-to-End-Prozess zur Performance-Verbesserung verbleibt in einer Hand.
1. Visualisierung + Identifizierung
Über ausgereifte Konnektortechnologie sammelt die Plattform zunächst Daten aus verschiedenen Quellsystemen: SAP ebenso wie ServiceNow, Jira u.a. Dazu braucht es kein großes Integrationsprojekt, sondern die Daten werden extrahiert und in den Datalake der AIOimpact-Plattform aufgenommen.
Die anschließende Visualisierung der Daten (AIOinsight) sorgt dafür, dass schnell die Bereiche ausfindig gemacht werden, die zu verbessern sind. SAP-User können dafür natürlich das klassische Tool, den SAP Solution Manager, verwenden. Dafür brauchen sie aber Unmengen an Excel-Daten, die sie manuell in präsentierbarer Form aufbereiten müssen. Ist die Präsentation fertig, haben sich die Daten schon wieder stark verändert. So schwindet die Aussagekraft. Die AIOimpact-Plattform der aioneers hingegen schafft eine Echtdaten-Integration zu verschiedenen am Markt etablierten externen Quellsystemen.
„Eingeführte Verbesserungen bringen bei Firmen nur langfristigen Wert, wenn diese auch weitergeführt werden. Genau hier ist die Herausforderung. Ohne eine integrierte digitale Lösung für das Ausführen und Nachhalten der notwendigen Maßnahmen verpufft der Mehrwert. Hier kommen wir ins Spiel.“
– Thorsten Piehl, Co-Founder & Partner, aioneers GmbH
2. Empfehlung
Nach Identifizierung und Visualisierung der Daten unterbreitet die „recommendation engine“ von aioneers passende Verbesserungsvorschläge (AIOintelligence), entweder mit ML/KI oder regelbasiert. Für IT-Service-Tickets zum Beispiel, die länger als 90 Tage offen sind, braucht man keine Künstliche Intelligenz, sondern nur ein regelbasiertes Instrument, das bei Überschreitung der Frist automatisch die Wiedervorlage anstößt.
3. Ausführung
Im abschließenden Schritt schließlich wird dafür gesorgt, dass jemand die Empfehlungen dann auch abarbeitet; die durchzuführenden Aufgaben werden also den jeweiligen Fachabteilungen zugeordnet (Execution). Hierzu stellt aioneers eine Bibliothek an Initiativen zur Verfügung. Kunden können aber auch eigene Initiativen anlegen, um einen Fall zu schließen. Nach der erfolgreichen Abarbeitung wird der Erfolg der Maßnahme gemessen und berichtet sowieso im „Closed Loop“ visualisiert.
Erweiterter Beratungsansatz: tool-basiert, datengetrieben
Die neue Partnerschaft mit aioneers dürfte sich für SIRIUS-Kunden schon bald auszahlen. Prozessberatung und -analyse sind unsere traditionellen Stärken. Mit dem datengetriebenen und toolbasierten Ansatz von aioneers können wir unseren Kunden im IT-Service-Management nochmals verbesserte Consulting-Dienstleistungen anbieten und Managed- Services aufbauen. Natürlich perspektivisch auch in angrenzenden Domains: Problem- Management, Change- und IT-Release-Management, Stammdatenmanagement, Instandhaltung… Überall, wo es verschiedene Datenquellen gibt und manuelle, wiederkehrende Prozesse, leistet AIOimpact wertvolle Dienste.
Auch aus Sicht der aioneers bringt die Verbindung mit Sirius Vorteile. Bislang ist Supply Chain Management deren Domaine, dort bieten sie klassische Supply-Chain-Beratung und Managed Services. aioneers weiß, welche Daten es dafür gibt und wo sie herkommen. Dies wird jetzt auf den Bereich des IT-Service-Managements ausgedehnt – Spezialgebiet von Sirius. Ein perfektes Zusammenspiel, durch das Sirius seinen Kunden eine „Closed-Loop Performance Improvement Plattform“ zur Verfügung stellen kann. Für die Domain IT-Service-Management und perspektivisch darüber hinaus.
Titelbild: © Blue Planet Studio/iStockPhoto
