До проекта: координаторы уточняли модель оборудования, симптомы и историю ремонта вручную, инженеры искали инструкции в разрозненных папках.
← Все кейсы
Кейс 02 · Сервис медицинского оборудования
Сервисный портал и AI-классификация обращений для сети инженеров
Создали контур обработки сервисных заявок: AI определяет тип оборудования, срочность, вероятную причину неисправности и предлагает инженеру релевантные инструкции.
-27%повторные уточнения у клиента+41%заявок закрыто в плановый SLA18 минэкономия на первичном разборе сложной заявки
Экономика проекта
Сколько стоило внедрение и какой эффект получил бизнес
Цифры приведены как ориентировочная модель проекта: бюджет рассчитан по ставке команды 130 000 ₽ за неделю, эффект показывает годовую экономию, сокращение потерь или прирост результата после внедрения.
12 недель работы команды. Ориентир сформирован по модели 130 000 ₽ за неделю проектной разработки.
После запуска: заявка приходит с классификацией, вероятной причиной, чек-листом диагностики и ссылками на релевантные документы.
Ориентировочная окупаемость проекта: 5 месяцев. Значение зависит от объема заявок, нагрузки команды и дисциплины внедрения.
Ситуация клиента
Компания сопровождает оборудование в клиниках и лабораториях. Обращения поступали в разном формате: звонки, письма, фото, сообщения от администраторов. Из-за этого часть заявок требовала повторного уточнения.
Задача
Требовалось сохранить строгую историю обслуживания, снизить количество уточняющих звонков и дать инженерам быстрый доступ к документации по моделям оборудования.
Решение
Мы разработали сервисный портал, связали его с базой клиентов и оборудования, добавили AI-классификацию обращений и поиск по инструкциям, регламентам и истории ремонтов.
Что сделали
- Собрали структуру карточки оборудования и связали ее с историей обращений.
- Настроили загрузку инструкций, регламентов и сервисных актов в базу знаний.
- Реализовали AI-подсказки для инженеров: вероятная причина, чек-лист диагностики, связанные случаи.
- Добавили личный кабинет для координаторов с контролем SLA и загрузки инженеров.
- Подготовили шаблоны ответов клиентам и автоматические статусы по этапам ремонта.
Как двигались от аудита к запуску
01
Обследование
Разобрали путь заявки от администратора клиники до выездного инженера.
02
Данные
Очистили справочник оборудования и нормализовали статусы обращений.
03
AI-контур
Настроили поиск по документам с учетом модели, симптома и типа работ.
04
Запуск
Внедрили портал для координаторов и пилотной группы инженеров.
Что изменилось после внедрения
Компания получила управляемый сервисный процесс: видно, какие модели чаще требуют ремонта, где нарушается SLA и какие инструкции реально помогают инженерам.
Можно адаптировать под ваш процесс
Если у вас похожая логика: разрозненные данные, ручные статусы, сложные согласования, AI-поиск или регулярная отчетность, мы можем собрать первый контур внедрения после короткого аудита.