Dal post-vendita reattivo a quello predittivo
Statwolf SAIP integra advanced analytics, machine learning e automazione per far passare i team di service da una gestione reattiva a una proattiva: meno fermi macchina, risorse più efficienti, esperienza cliente migliore.
SAIP colma il gap tra le informazioni rese disponibili da sistemi IoT e CRM tradizionali e la loro trasformazione in decisioni operative, con più moduli intelligenti che lavorano insieme.
Dal segnale sul campo all’intervento giusto, con il tecnico giusto: tre pilastri che lavorano sugli stessi dati e si parlano tra loro.
Capire lo stato di salute di macchine e installato, in continuo.
Predictive Maintenance
Algoritmi ML stimano quando un componente potrebbe degradarsi o guastarsi: si agisce quando serve davvero, riducendo fermi non pianificati e costi.
Anomaly Detection
Algoritmi proprietari analizzano tutte le variabili insieme e generano un fattore di salute globale, intercettando i problemi molto prima che diventino critici.
Trasformare i segnali in piani di intervento ottimali e assegnare le priorità giuste.
Optimisation Engine
Integra dati IoT, previsioni, contratti, disponibilità tecnici e SLA in piani dinamici: meno trasferte, interventi raggruppati, vincoli rispettati.
Ticketing Intelligence
Sentiment analysis, solution recommendation e smart assignment: dai ticket si estrae intelligence, si dà priorità ai casi critici e si assegna al tecnico giusto.
Eseguire bene, con il tecnico giusto, e migliorare nel tempo.
Engineer Scoring
Valutazione equa e multidimensionale dei Field Service Engineer: complessità, costi, guasti ricorrenti, tempo tra interventi. Training mirato e assegnazione ottimale.
Field Assistant
L’assistente Agentwolf allenato su manuali e documentazione del cliente: risposte precise 24/7 a supporto del tecnico, meno dipendenza dall’intervento umano sui casi ricorrenti.
Un ecosistema in cui i moduli si parlano
Implementare componenti isolati di AI nel post-vendita genera rumore e disallineamenti. In SAIP tutti i moduli condividono la stessa piattaforma e gli stessi dati, comunicano tra loro e si auto-correggono.
Quando EPI rivela che un tecnico eccelle su una categoria di problemi, DMP inizia ad assegnargli quei compiti. Quando NLP Ticketing identifica un pattern di soluzioni ricorrenti, il team lo formalizza e migliora Agentwolf.
Prodotti e impianti connessi: il dato dal campo che alimenta le suite
Telemetria da macchine, dispositivi e prodotti installati — anche quando non sono macchine industriali: dispositivi connessi, elettrodomestici, impianti distribuiti. Il dato IoT entra nella piattaforma con architetture cloud, fog ed edge e alimenta i moduli di analisi delle suite.
- Prodotti installati presso il cliente: salute dell’installato e post-vendita predittivo.
- Linee e impianti di produzione: monitoraggio di macchine e processi.
- Abilitazione cloud, fog ed edge e integrazione dei dati IoT: Statwolf Platform.
Lo stesso dato IoT serve entrambe le suite: per il monitoraggio di linee e impianti vedi Manufacturing Intelligence.
