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Mean Time to Repair (MTTR) ist eine wichtige KPI, um zu messen, wie schnell Organisationen Systeme und Services nach einem Incident wiederherstellen können. Dieser Artikel erklärt, was MTTR ist, warum es eine zentrale Rolle für die operative Effizienz und die Kundenzufriedenheit spielt, sowie die wichtigsten Faktoren, die es beeinflussen. Außerdem werden praxisnahe Strategien, Tools und Technologien vorgestellt, mit denen Organisationen MTTR effektiv reduzieren und Ausfallzeiten minimieren können.

EasyVista Service Manager vereint IT- und OT-Teams auf einer einzigen Plattform, um Ausfallzeiten zu reduzieren und die Incident-Resolution zu beschleunigen.

Modernes ITSM hilft Fertigungsunternehmen, Ausfallzeiten zu reduzieren, indem es IT und OT vereint und Echtzeitüberwachung, automatisierte Reaktion auf Vorfälle und vorausschauende Wartung ermöglicht. Das Ergebnis ist eine höhere Effizienz, Ausfallsicherheit und Kontinuität in allen Produktionsumgebungen.

ITSM für hybride Belegschaften erfordert einen starken Remote-Support, Automatisierung und Überwachung, um überall nahtlose, sichere und effiziente IT-Services bereitzustellen.

KI-gestützte Serviceportale nutzen LLMs, um personalisierten IT-Support mit dynamischen Antworten, proaktiver Hilfe und kontextbezogenen Benutzererfahrungen zu bieten.

Vom Ticketing zur Orchestrierung: Workflow-Automatisierung und moderne ITSM-Tools sorgen jetzt für schnellere, intelligentere und skalierbare IT-Abläufe und Benutzererfahrungen.

Die Vorbereitung von IT-Teams auf KI bedeutet, die Bereitschaft zu erhöhen, Fähigkeiten zu verbessern und Automatisierung für intelligentere, proaktive Supportabläufe zu integrieren.

ITOM vs. ITSM? Im Jahr 2026 liegt die eigentliche Priorität auf der Integration von Überwachung und Automatisierung, um Stabilität, Servicequalität und proaktive Abläufe zu verbessern.

Generative KI revolutioniert das Incident Management mit automatischer Ursachenanalyse, prädiktiver Diagnostik und intelligenter Entscheidungsunterstützung.

Observability macht IT-Systeme transparent, reduziert MTTR und hilft IT-Managern, von reaktiver Überwachung zu proaktivem Handeln überzugehen.

Mit KI-basierten Predictive SLAs erkennen IT-Manager Risiken frühzeitig, optimieren Ressourcen und sichern durch proaktive Steuerung die Servicequalität.

Mehr Effizienz, mehr Optimierung, mehr Zuverlässigkeit: IT-Workflow-Automatisierung steht aus genau diesen einfachen, aber entscheidenden Gründen – die zugleich die Anforderungen des Marktes und von Unternehmen widerspiegeln – im Mittelpunkt.

Das IT-Service-Management (ITSM) bildet das Rückgrat effizienter IT-Betriebe. Es ermöglicht einen reibungslosen Systembetrieb und eine rechtzeitige Behebung von Störungen. In diesem Bereich entwickelt sich generative Künstliche Intelligenz (GenAI) zunehmend zu einem transformativen Faktor. 

Eine Configuration Management Database (CMDB) bildet das Rückgrat des IT Service Managements (ITSM).

Die digitale Revolution, in der wir uns aktuell befinden, ist eine permanente. Wir leben in einer Ära, in der die Fähigkeit, schnell – beinahe in Echtzeit – auf Veränderungen zu reagieren, zu einer unverzichtbaren Voraussetzung geworden ist.

Project Dependency Mapping (PDM) ist der Prozess, durch den Abhängigkeitsbeziehungen zwischen verschiedenen Projekten, Aufgaben, Teams und Ressourcen identifiziert, dokumentiert und verwaltet werden.

In den komplexen IT-Ökosystemen moderner Unternehmen, in dem sich Infrastrukturen und digitale Geräte rasant weiterentwickeln, ist die Sichtbarkeit von IT-Assets (engl. Asset Visibility) längst kein Luxus mehr, sondern eine Notwendigkeit.

In der aktuellen postpandemischen Zeit liegt der Fokus von Unternehmen mehr denn je auf Ausgaben – insbesondere, da die digitale Transformation nicht länger optional, sondern zwingend erforderlich ist.