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アフターサービス領域におけるデータ駆動型変革

DDXの共通アプローチ

重要性が増すアフターサービス

DDX for アフターサービス全体像

DDX for アフターサービスで実現できること

①サービス契約収益性向上

過去のサービス契約価格、保証内外の故障発生率など、収益性を評価する為のデータを集約・可視化し、収益性改善に必要なアクション(契約条件・価格の見直し、サービスレベル再定義など)を導き出します。

  • 保守契約収益性分析
  • サービス提供VS獲得分析
  • サービスコストモデリング
  • VOC分析

②予兆保全

稼働機器のIoT情報収集・分析により、メンテナンス・修理などを予測し、迅速的かつ効率的な対応を可能にします。機械の停止時間を最低限に抑え、顧客満足度を向上させます。

  • インシデント発生予測
  • 機械故障アラート、安定性管理
  • 資材使用効率性分析

③需要予測・在庫最適化

製品の故障分析、使用頻度、アラート、ライフサイクル、平均故障間隔(MTBF)などのデータを基に、消耗品・補修部品・仕損在庫のサプライチェーンプロセス・在庫配分を最適化し、戦略的な運用を可能にします。

  • 消耗品・補修部品の需要を予測し、配分・在庫を最適化
  • 需要予測・在庫最適化によるコスト削減

④フィールドサービス効率化

現場従業員のパフォーマンス分析エンジンが現場の可視性を高めると同時に、生産性向上と適材適所を可能にし、高い顧客満足度に繋がるサービスレベルの向上を実現します。

  • 現場従業員のパフォーマンス分析
  • 生産性分析
  • リモート業務最適化

⑤保証修理最適化

故障履歴と修理・部品交換履歴、クレーム内容等を分析し、修理・保証にかかるコストを低減しつつ、戦略的な修理・保証体制を構築。顧客満足度向上・保証コスト削減を実現します。

  • 故障履歴・部品交換履歴・クレーム分析
  • サプライヤー/ディーラーパフォーマンス分析
  • 戦略的な修理/保証体制

支援事例

リーダー紹介

保科 学世

執行役員 ビジネス コンサルティング本部 データ & AIグループ日本統括 AIセンター長 アクセンチュア・イノベーション・ハブ東京共同統括 博士(理学)

勝木 悠也

ビジネス コンサルティング本部 AIグループ マネジング・ディレクター
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