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Trabajador de logística con brazo robótico inteligente que utiliza tecnología IoT e IA en un almacén logístico

Detección precoz y automática de fallos

Desarrollo e implantación de un sistema de alerta en tiempo real basado en IA para una empresa de logística mundial.

Información en tiempo real y alerta temprana de fallos del sistema

Para las empresas de logística, la disponibilidad del sistema adecuado es esencial para garantizar una entrega eficaz de los envíos. Si el sistema falla, hay retrasos. Y en tal caso, las relaciones con los clientes y los procesos empresariales internos se resienten, tanto para el remitente como para el destinatario. El cliente, una empresa de logística mundial, pidió a T-Systems una solución que le permitiera supervisar eficazmente las interfaces críticas con los sistemas de los clientes.

El reto

  • Impacto empresarial: Pérdida de facturación por fallos repentinos de los sistemas relacionados con las ventas
  • Costes de soporte elevados: Tramitación de consultas de atención al cliente consumiendo muchos recursos
  • Experiencia negativa de los clientes por el retraso en la notificación de los fallos

La solución

  • Desarrollo e implementación de un modelo de aprendizaje automático para detectar anomalías en las métricas internas de los sistemas de producción y los datos externos basados en la aplicación.
  • Desarrollo e implementación de un sistema de alerta en tiempo real basado en IA que notifica a todos los canales pertinentes (atención al cliente, equipos de averías) por correo electrónico, SMS o Teams Webhook en caso de fallos.
  • La solución reproduce la estrategia de los expertos para analizar la causa raíz con el fin de detectar fallos

T-Systems ha desarrollado e implantado un sistema de alerta en tiempo real basado en IA que notifica a todos los canales pertinentes (atención al cliente, equipos de averías) en caso de fallos.

Dominik Zabel, T-Systems

Ventajas para los clientes

  • Solución rápida de problemas y reducción de los costes de inactividad
  • Reducción significativa de las solicitudes de asistencia recibidas y menores costes de resolución de problemas
  • Mayor satisfacción del cliente final

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