Wenn Maschinen ihre Wartung selbst koordinieren, nennen wir das Applied Fujitsu

Jeder kennt es: Man braucht dringend Bargeld, doch der Automat ist vorübergehend außer Betrieb. Die hier beschriebene Predictive ATM Maintenance ist ein gutes Beispiel dafür, wie vorausschauende Wartung Ausfälle vermeidet, die Zufriedenheit der Kunden erhöht und gleichzeitig Kosten einspart.

Für Geldinstitute wäre es super, wenn Bankautomaten Störungsanzeichen bereits melden, bevor der Fehler auftritt und der Automat ausfällt. Genau diesen Ansatz verfolgt das von Fujitsu entwickelte System ManageNow® for Data Analytics. Über die Anwendung können sämtliche Diagnosedaten aller Geldausgabeautomaten eines Instituts zentral eingesammelt und ausgewertet werden.

In einem zweiten Schritt können dann unterschiedliche KI-Modelle auf die Daten angewendet werden, um signifikante Fehlermuster vorausschauend zu erkennen. Das bedeutet: Mithilfe künstlicher Intelligenz berechnet das System Wahrscheinlichkeiten, welcher Automat einen Service benötigt und welcher Automat bald ausfallen könnte.

Anhand dieser Datenauswertung genießt die Bank nun drei große Vorteile:

• Kosteneinsparung: Die Bank kann Wartungsintervalle viel besser koordinieren und Einsatz- und Reisezeiten der Mechaniker effizienter steuern. Denn die Behebung von Fehlerursachen können im Rahmen bereits geplanter Einsätze am selben Standort erfolgen.
• Die Bank kann Wartungsintervalle viel besser koordinieren und Einsatz- und Reisezeiten der Mechaniker effizienter steuern. Denn die Behebung von Fehlerursachen können im Rahmen bereits geplanter Einsätze am selben Standort erfolgen.
• Durch die vorausschauende Wartung fallen die Automaten meist gar nicht erst aus. Der Kunde honoriert dies langfristig in der Regel durch seine Treue.