WAREMA Renkhoff SE

• Ablösung: Infor
• Kompletteinführung SAP auf Basis der All for One-Branchenlösung All for Machine und All for Automotive
• SAP-User: 800, Projektstart: 2010
• Im Einsatz: SAP ERP, SAP HCM, SAP Portal, SAP GTS & PI

• SAP-Einführung in der Holding und in 5 produzierenden Werken
• Internationale Gesellschaften
• Rechenzentrumsbetrieb
• Abbildung Intercompany-Verrechnung
• Service Organisation inkl. Technikereinsatzplanung
• EDI-Prozesse (Vertrieb und Einkauf)
• 35% Produktivitätssteigerung durch Textmining

• Automatische HRL KASTO und TGW
• MIS-System
• WAREMA XPERT (ERP)
• Anbindung DMS System ELO

Als führender SonnenLichtManager suchte WAREMA im Rahmen seiner IoT-Strategie einen Einstieg in die datengetriebene Optimierung von Prozessen. Dazu wurde ein Prozess aus dem Bereich Service/QM im B2B-Geschäft gewählt.

In der Ausgangsituation war WAREMA, dessen Lösungen in unzähligen Bürofassaden im Einsatz sind, mit ca. 40 Service-Fällen pro Tag konfrontiert. Diese bezogen sich auf Ausfälle und Probleme bei automatischen Verschattungslösungen. Der damit verbundene Prozess läuft wie folgt ab: Auf einen gemeldeten Servicefall wird ein Außendienstmitarbeiter entsendet, der das Problem vor Ort begutachtet, dokumentiert und diese Meldung an die Serviceabteilung digital zurückmeldet. Diese Meldung wurde bislang dort manuell mit hohem Aufwand erfasst und entsprechende Folgeaktionen ausgelöst.

Um diesen Aufwand zu reduzieren, wurde ein Projekt umgesetzt, das auf dem Einsatz von Textmining-Technologie für eine datengetriebene Optimierung des Nachbearbeitungsprozesses basiert. In der Ausgangsituation wurden Servicefälle von den Außendienstmitarbeitern teils strukturiert, teils unstrukturiert erfasst. Auf Grundlage dieser Informationen wurde der Servicefall manuell kategorisiert und entsprechende Folgeaktionen eingeleitet.

Im Rahmen des Textmining-Projektes wurde nun ein spezifisches Wörterbuch erarbeitet, das schadensfallrelevante Schlagwörter bestimmten Kategorien zuordnet und mit passenden Folgeaktionen verknüpft. Ein von avantum und WAREMA gemeinsam entwickelter Algorithmus sucht nun im Betrieb in den Textbestandteilen der Servicemeldungen nach Schlagwörtern und liefert automatisiert Vorschläge für die Kategorisierung und das Auslösen der Folgeprozesse. Die Vorschläge müssen von den Mitarbeitern dann nur noch geprüft und bei Stimmigkeit bestätigt werden.

Nach 2 ½ Jahren liegt das Ergebnis klar auf dem Tisch: Durch das Textmining hat sich der Zeitaufwand bei der Nachbearbeitung der Servicefälle um 35% reduziert. Die Nachbearbeitung erfolgt nun nach dem Grundsatz des ausnahmebasierten Handelns, d.h. die Mitarbeiter können sich vornehmlich um komplexere Fälle kümmern, einfache Vorgänge können dank Algorithmus-basierter Lösungsvorschläge mit einem weitgehenden Automatisierungsgrad schnell und mit einer hohen Qualität bearbeitet werden.

Das Projekt liefert mit seinen klaren Ergebnissen eine fundierte Grundlage, um über weitere Schritte im Rahmen der IoT Strategie entscheiden zu können.

Datengetrieben Szenarien und Optimierungsprojekte erfordern oft sehr große Datenmengen, um brauchbare Erkennt?nisse und verlässliche Handlungsemp?fehlungen liefern zu können. Im Falle des WAREMA-Projektes wurde durch die Erstellung eines spezifischen Textmining?Wörterbuches durch den Fachbereich die umfassende Erfahrung der Mitarbeiter gezielt zur Qualifizierung der Daten ge?nutzt. So konnten das Projekt auf Basis von stichprobenartigen Datensätzen, und somit mit bedeutend geringerem (Zeit-)Aufwand aufgesetzt werden. Der angewandte Ma?chine-Learning-Algorithmus hilft dann im laufenden Betrieb die Muster und Automa?tismen weiter zu schärfen und kontinuier?lich zu optimieren.