Software di Ticketing AI e Industrial IoT per il post-vendita
Digitalizza l’assistenza tecnica, velocizza la gestione dei ticket e monitora le prestazioni dei macchinari con soluzioni integrate per l’industria metalmeccanica.
Cosa vuoi migliorare?
Software di gestione assistenza clienti
Un sistema di Ticketing AI per il customer care industriale
InUse Ticketing AI centralizza i ticket e le richieste di assistenza, collegando ogni segnalazione al cliente, al sito produttivo e al macchinario interessato. L’intelligenza artificiale supporta la diagnosi e la risoluzione degli incidenti, rendendo più efficiente il servizio di assistenza post-vendita.
Previeni guasti e migliora il servizio post-vendita
Monitora nel tempo segnalazioni, interventi e anomalie ricorrenti per pianificare attività mirate e anticipare eventuali criticità
Accelera la diagnosi con il supporto dell’AI
Utilizza lo storico degli interventi, i dati disponibili sul macchinario e il know-how aziendale per individuare più rapidamente le possibili cause del problema e supportare il troubleshooting.
Organizza e pianifica gli interventi
Assegna le attività ai tecnici, stabilisci le priorità e pianifica gli interventi in base al cliente, al sito produttivo e al macchinario coinvolto.
Software di manutenzione preventiva e predittiva
Una piattaforma IOT per abbattere i fermi macchina
InUse IoT raccoglie e analizza i dati generati da macchinari e impianti, aiutando a monitorarne le prestazioni e a rilevare tempestivamente anomalie e segnali di malfunzionamento. Un approccio data driven che unisce IoT e intelligenza artificiale per supportare la manutenzione preventiva e predittiva, tutelando la continuità operativa.
Monitora il funzionamento dei macchinari
Consulta da un unico portale i dati provenienti da macchine e impianti e mantieni sotto controllo le condizioni operative e le prestazioni.
Individua anomalie e possibili criticità
Analizza l’andamento dei parametri di funzionamento e riconosci tempestivamente comportamenti anomali che potrebbero richiedere un intervento.
Pianifica manutenzione e ricambi
Utilizza i dati raccolti per programmare interventi mirati e accedi direttamente all’area ricambi associata al macchinario, riducendo i tempi di fermo e rendendo più efficace l’assistenza tecnica.
Provare per credere.
Vuoi migliorare l’assistenza clienti o il processo di manutenzione? Il nostro team sa come aiutarti.
Domande frequenti
Hai altre domande sul nostro software di ticketing AI?
Contattaci per maggiori informazioni.
È una piattaforma di gestione delle richieste di supporto (help desk) che integra funzionalità basate su AI per automatizzare, analizzare e ottimizzare il ciclo di vita dei ticket ed i processi aziendali
Un sistema Ticketing AI è caratterizzato da una serie di funzionalità supplementari che consentono di migliorarne l’efficienza e semplificarne l’utilizzo.
Alcuni esempi: generazione automatica di report di fine intervento, traduzione del testo automatica, assistenza al troubleshooting automatica (in media risoluzione automatica del 30% dei ticket).
L’AI consente di capitalizzare il valore dell’esperienza pregressa, elaborando la risoluzione dei ticket passati e le note dei tecnici, e trasformando le esperienze individuali in una Knowledge Base dinamica e centralizzata. In questo modo, la soluzione a un problema complesso va ad arricchire il know-how dell’assistente automatico al troubleshooting (ilean) e diventa subito disponibile a tutto il team per le occasioni future.
Sì, l’assistente al troubleshooting di InUse, ilean, nutrendosi della documentazione tecnica e dello storico pregresso di ticket fornisce assistenza automatica sia ai tecnici che ai clienti finali.
Self-service immediato: il “super chatbot” IA risolve i ticket più semplici (in media un 30%) all’istante, 24/7. Inoltre, facilita il reperimento di informazioni ed i tempi di formazione dei tecnici. Altre funzionalità come la traduzione automatica ed il generatore di report accelerano enormemente varie attività dispendiose e ripetitive.
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È un software centralizzato che consente di raccogliere, storicizzare, analizzare e rappresentare i dati di funzionamento. Permette di sfruttare a pieno il valore dei dati, transormandoli in servizi ad alto valore aggiunto, quali monitoraggio da remoto o manutenzione intelligente.
La piattaforma di InUse permette di stoccare i dati provenienti dal campo (PLC, sensoristica…), elaborarli e costruirci delle dashboard visualizzabili in quasi tempo reale. Tra i KPI più comuni: produttività, eco-efficienza, stato di salute degli asset.
I dati principali si dividono in tre categorie: – Stato operativo: ore di lavoro, velocità di produzione, pezzi prodotti, cicli di lavoro e fermi macchina. – Parametri fisici e ambientali: vibrazioni, temperatura, pressione, consumo energetico, livello dei liquidi e rumore. – Diagnostica e allarmi: codici di errore generati dal PLC, variazioni anomale di tensione e usura dei componenti. A questi si possono aggiungere anche parametri esogeni, come le condizioni atmosferiche, o referenziali esterni, come gli indici di riferimento del costo dell’elettricità.
L’IoT confronta continuamente i dati rilevati in tempo reale con i parametri di funzionamento ideali. Se un valore supera la soglia di tolleranza (es. una vibrazione anomala), il sistema invia notifiche automatiche immediate ai tecnici. Questo permette di intervenire tempestivamente prima che l’anomalia causi un guasto critico o un blocco improvviso della produzione.
– Manutenzione Preventiva: Si basa sul tempo o sull’utilizzo effettivi (es. sostituire un componente ogni 6 mesi o 1.000 ore). A differenza di una semplice manutenzione programmata, pertanto, non si basa solo sull’esperienza pregressa e generica, ma consente di schedulare le attività di manutenzione sulla base dell’esperienza reale e specifica. – Manutenzione Predittiva: si basa non solo sul monitoraggio ma anche sull’analisi dei dati. Attraverso sensori IoT, algoritmi di Machine Learning e l’analisi dei segnali deboli (es. micro-vibrazioni o variazioni termiche), individua le anomalie sul nascere e stima il tempo residuo prima del guasto (RUL), consentendo di predirre le derive, e pianificare l’intervento esattamente quando necessario. Esempio di algoritmo predittivo sviluppato da InUse: algoritmo di predizione dei guasti sulle valvole di riempimento delle riempitrici nel settore del Beverage.
Consentono ai produttori di macchinari (OEM) di passare da un modello reattivo a uno proattivo: – Assistenza da remoto: Risoluzione rapida dei problemi senza inviare un tecnico sul posto. – Gestione ricambi intelligenti: Ordinazione automatica dei componenti usurati prima del guasto. – Nuovi modelli di business: possibilità di offrire contratti di assistenza basati sulle prestazioni (Equipment as a Service). – Feedback continuo: i dati d’uso reali aiutano la R&D a progettare macchine future più affidabili.