서비스 수익 향상
새로운 고수익 가치 중심 비즈니스 모델을 통해 꾸준히 수익을 창출하여 비즈니스 탄력성을 높이십시오. 긴밀한 파트너십을 구축하여 고객이 오늘날의 복잡한 맞춤형 중장비를 유지보수할 수 있도록 지원합니다. 고유한 정보를 기반으로 모든 서비스 관련 작업의 효율을 높이고 실제 요구사항에 맞게 서비스를 조정하고 장비를 지속적으로 개선할 수 있는 노하우를 구축합니다.
서비스 라이프사이클 관리로 비즈니스 보호
경기가 불안정한 글로벌 경제 상황에서, 주기적인 신규 장비 판매를 보완하고 서비스 및 가치 중심 비즈니스 모델을 통해 지속적으로 높은 수익을 창출함으로써 비즈니스의 회복 탄력성을 높이고 고객 유지율을 개선할 수 있습니다.
2.5x 평균 영업 이익률
전 세계 애프터마켓 비즈니스의 평균 영업 이익은 신규 장비 판매에서 창출되는 영업 이익의 약 2.5배입니다. (Deloitte)
68% 서비스 저하로 인해 고객 이탈
가격이나 제품 품질이 아닌 서비스 저하로 인한 고객 이탈 비율 (FarmEquipment.com)
10-25% 점진적인 매출 증가
SaaS 제품을 통해 기업은 상당한 가치를 창출하고 점진적으로 매출을 10~25%높이는 동시에 고객 충성도와 만족도를 높일 수 있습니다. (McKinsey & Company)
장비 가동 시간 극대화
서비스 실행 속도를 높이고, 서비스 스케줄링을 최적화하며, 현재와 미래의 장비를 지속적으로 개선하는 데 집중하여 고객이 투자 가치를 최대한 확보할 수 있도록 지원하십시오.
서비스 라이프사이클 솔루션을 통해 서비스를 수익성 있는 비즈니스로 전환하는 세 가지 주요 요소는 다음과 같습니다.
서비스 실행에 장비의 실제 구성이 반영된 정확한 정보를 제공하여 다운타임을 방지합니다. 전체 자산 추적 가능성을 통해 다음을 수행할 수 있습니다.
- 생산, 업그레이드 및 유지보수 측면에서 기계의 전체 이력을 추적하여 지속적인 품질과 규정 준수 보장
- 현재 유지보수 중인 구성을 기반으로 향후 서비스 운영을 더 효과적으로 계획
- 업그레이드 후에도 언제든지 장비 규정 준수 모니터링 및 검증
제품 설계, 엔지니어링, 제조에서 얻은 지식을 활용하여 서비스 운영의 효율을 높입니다. 서비스 기술자는 장비의 각 개별서비스 관련 문서 포괄적인 최신 문서를 제공합니다. 정확한 서비스 정보를 통해 다음을 수행할 수 있습니다.
- 모든 서비스 관련 자산 생성 시 기존 설계 정의에 연결하고 이에 따라 조정
- 모든 서비스 관련 자산과 서비스 BOM이 완전하고, 올바른 부품으로 올바른 구성을 나타내는지 확인
- 모든 서비스 측면을 엔지니어링 변경 프로세스에 자동으로 연결
서비스 및 유지보수 인텔리전스를 구축하여 서비스 요구를 예측하고 전반적인 장비 성능을 개선합니다. 센서를 통해 데이터를 수집하고 분석을 적용하여 예측 유지보수 전략을 채택합니다. 예측 유지보수를 통해 다음을 수행할 수 있습니다.
- 현장에서 서비스 중에 데이터를 제품 설계 및 엔지니어링에 다시 제공
- 정보에 입각한 의사 결정을 내려 전체 제품 라이프사이클에 걸쳐 개선 추진
- 서로 다른 정보를 연결하고 강력한 데이터 분석을 수행하여 유지관리 일정을 개선합니다.
Siemens 솔루션으로 서비스 우수성 실현
10-20% 고객 만족도 향상
원활하게 운영되는 서비스 비즈니스는 고객 만족도를 10~20% 높이고 비용을 15~25% 절감할 수 있습니다. (McKinsey & Company)
20-40% 장비 수명 연장
예측 유지보수는 일반적으로 기계 다운타임을 30-50% 줄이고 기계 수명을 20-40% 늘립니다. (McKinsey & Company)
65% 지속성 향상
CO2의 65%가 제품 수명 기간 동안 제품 사용으로 인해 배출되므로 서비스는 기업의 온실 가스 배출량에 가장 큰 영향을 미치는 단일 요소입니다. (Deloitte)
우수 성과 기업은 고급 분석 및 머신 러닝을 사용하여 디지털 트윈에 포함된 방대한 양의 데이터에서 인사이트를 도출합니다. 이러한 인사이트는 설계 개선부터 예측 유지보수에 이르기까지 제품 라이프사이클 전반에 걸쳐 의사 결정을 내리는 데 활용할 수 있습니다.
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