Data & AI -strategia

Data- ja tekoälystrategia, joka muuttaa laitevalmistajan palveluliiketoiminnaksi

Teollisuuden laitevalmistaja myi reaktiivisesti: varaosat ja huolto liikkuivat vasta, kun jokin oli jo rikkoutunut. Rakensimme data- ja tekoälystrategian, joka piirtää siirtymän proaktiiviseen palveluliiketoimintaan. Mukana on vaiheistettu suunnitelma vuoteen 2030 ja tavoitteita, kuten jälkimarkkinaliikevaihdon kasvattaminen 2 miljoonasta kohti 16 miljoonaa euroa.

8x
Jälkimarkkinaliikevaihdon kasvutavoite: 2 M€:sta 16 M€:oon
10x
Tavoiteltu jälkimarkkinan kannattavuuden nousu
95 %
Tarkkuustavoite: vika ennakoituna kaksi viikkoa etukäteen
50 M€
Digitaalisen liiketoiminnan liikevaihtotavoite 2030

Haaste

Asiakkaamme valmisti ja myi laadukkaita laitteita, mutta kaikki myynnin jälkeen oli reaktiivista. Varaosat ja huolto liikkuivat vasta, kun laite oli jo vikaantunut, ja iso määrä käyttödataa jäi hyödyntämättä.

Reaktiivinen jälkimarkkina karkasi kilpailijoille

Kaikilla liiketoiminta-alueilla varaosa- ja huoltomyynti käynnistyi vasta asiakkaan soittaessa, yleensä rikkoutumisen jälkeen. Silloin asiakas kääntyi usein kilpailijan puoleen, ja liiketoiminnan kannattavin osa jäi sattuman varaan.

Mitoitus ja tarjoukset tehtiin käsin

Mitoitus, suunnittelu ja tarjousten teko olivat manuaalisia ja työläitä. Se sitoi asiantuntijat rutiineihin, altisti virheille ja vaikeutti laajentumista uusille markkinoille.

Kertyvää laitedataa ei hyödynnetty kaupallisesti

Arvokasta laite- ja konfiguraatiodataa kertyi jo valmiiksi, mutta se oli hajallaan eikä sitä hyödynnetty kaupallisesti tai tuotekehityksessä.

Mitä rakensimme

Rakensimme konsernin laajuisen data- ja tekoälystrategian, joka kehystää liiketoiminnan uudelleen tuotteiden myynnistä lopputulosten myyntiin. Johdon kanssa kerättiin yli 50 ideaa, jotka tiivistettiin kymmeneen priorisoituun aloitteeseen ja vaiheistettuun suunnitelmaan vuoteen 2030. Lopputulos ei ollut kalvosetti vaan toteutusjärjestys.

  1. 01Strategia

    Toimintamalli kehystettiin asiakkaan elinkaaren ympärille

    Kehystimme toimintamallin asiakkaan elinkaaren ympärille: pidä laitteet käynnissä, myy lopputuloksia ja muuta jälkimarkkina ennustettavaksi, toistuvaksi palveluliiketoiminnaksi tulipalojen sammuttamisen sijaan.

  2. 02Työkalut

    Mitoitus ja tarjoukset automatisoitiin tekoälyavusteisesti

    Digitaalinen, tekoälyavusteinen mitoitustyökalu automatisoi tarjousprosessin, simuloi järjestelmävaihtoehtoja todellisissa käyttöolosuhteissa ja osoittaa premium-ratkaisujen elinkaarihyödyt datalla käsin tehtyjen taulukoiden sijaan.

  3. 03Ennakointi

    Anturivalvonta ja ennakoivan huollon mallit

    Suunnitelma kattaa anturivalvonnan, joka syöttää keskitettyä data-alustaa, sekä koneoppimismallit, jotka arvioivat vikaantumistodennäköisyyttä ja muuttavat poikkeamat myyntiliideiksi ennen vikaa, ei sen jälkeen.

  4. 04Vaiheistus

    Digitaalinen markkinapaikka ja vaiheistus vuoteen 2030

    Digitaalinen kauppapaikka laitteille, varaosille ja datapalveluille, sekä vaiheistettu suunnitelma priorisoituine aloitteineen, tavoitteineen ja toteutusjärjestyksineen.

Tulokset

Strategia antoi asiakkaan johdolle valmiin polun tuoteliiketoiminnasta datan varassa toimivaan palveluliiketoimintaan, tavoitteineen ja toteutusjärjestyksineen. Alla olevat luvut ovat strategian asettamia tavoitteita, eivät toteutuneita tuloksia.

8x
Jälkimarkkinaliikevaihdon tavoite

Strategia piirtää polun kasvattaa jälkimarkkinaliikevaihtoa noin 2 miljoonasta kohti 16 miljoonaa euroa, josta noin 11 miljoonaa on katetta, muuttamalla reaktiivisen varaosamyynnin proaktiiviseksi, ennakoivaksi palveluksi.

10x
Jälkimarkkinan kannattavuustavoite

Suunnitelma tavoittelee jälkimarkkinan käyttökatteen kymmenkertaistamista ja varaosakatteen kaksin- tai kolminkertaistamista tehokkaammalla suoramyynnillä.

50 M€
Digitaalisen liiketoiminnan liikevaihto 2030

Pitkän aikavälin tavoite on 50 miljoonan euron liikevaihto digitaalisista ratkaisuista ja palveluista. Liikkeelle lähdetään varaosaverkkokaupasta, jonka tavoite on 1 miljoona euroa ensimmäisenä vuonna.

Ennakoiva, ei reaktiivinen
Vika näkyvissä kaksi viikkoa etukäteen

Strategian ennakoivan huollon mallit tavoittelevat 95 %:n tarkkuutta kaksi viikkoa ennen vikaa ja 50 %:n tarkkuutta kuusi kuukautta etukäteen. Ne tuottavat myyntiliidejä automaattisesti ja tähtäävät noin 25 % pienempään valvontatyökuormaan tekniselle henkilöstölle.

Lisäksi

  • Älykkäämmin ja ennakoivasti säädetyt järjestelmät leikkaavat myös energiankulutusta ja päästöjä: joissakin sovelluksissa säästö on 15–30 %
  • Kentältä kertyvä vikaantumis- ja käyttödata palautuu tuotekehitykseen ja yhdistää laitteiden käytön ja suunnittelun jatkuvaksi kehäksi
JaaLinkedIn

Tutustu liittyviin ratkaisuihin

Muita asiakastarinoita

Valmis muuttamaan datanne palveluliiketoiminnaksi?

Varaa maksuton 30 minuutin keskustelu. Kartoitetaan, missä data- ja tekoälystrategia voisi avata uutta liikevaihtoa ja mitkä ovat ensimmäiset askeleet.

Saat keskustelusta:
  • Arvion teille sopivimmasta käyttötapauksesta
  • Käsityksen siitä, mitä dataa tarvitaan
  • Mitattavan pilotin rajauksen ja seuraavat askeleet
Decorative illustration
Data- ja tekoälystrategia, joka muuttaa laitevalmistajan palveluliiketoiminnaksi