Drie technologieën die de servicelevering optimaliseren

De discipline van dienstverlening heeft grote veranderingen in de verwachtingen van de klant tijdens de pandemie. Snelle, contactloze levering is nu een vereiste, en veel organisaties wenden zich tot geavanceerde technologieën om de volgende stap te zetten op weg naar tevreden klanten en hun bedrijven concurrerend te houden.

In het proces is een trifecta van kritieke technologieën — Internet of Things (IoT)-integratie, voorspellende analyses en machine learning — opgevoerd om de dienstverlening naar een geheel nieuw niveau te tillen.

Het koppelen van IoT en FSM om voorspellend onderhoud mogelijk te maken. Het IoT helpt in toenemende mate de mogelijkheden van Field Service Management (FSM) te verbeteren, waarbij veel organisaties IoT-tools gebruiken om monitoring op afstand uit te voeren. Door recente ontwikkelingen heeft de technologie de sector nog meer voordelen opgeleverd. Nu hebben zelfs de kleinste IoT-apparaten en sensoren netwerk- en internetconnectiviteit, waardoor ze gegevens in een FSM-systeem kunnen invoeren. Vervolgens zet het de gegevens om in inzichten die serviceproviders kunnen helpen bij het uitvoeren van voorspellend onderhoud.

Makino, een wereldwijde fabrikant van metaalbewerkingsmachines en elektrische ontladingsbewerkingen, is een perfect voorbeeld van hoe IoT en FSM bedrijven kunnen helpen om voorspellend onderhoud te realiseren als onderdeel van een servicetransformatiestrategie. Makino vertrouwt op een IoT-bedrijfsconnector om apparaatgegevens te ontvangen en te operationaliseren en om observaties te leveren over de toestand van zijn machines. Hierdoor kan het bedrijf eventuele apparatuurstoringen nauwkeurig voorspellen en actie ondernemen voordat er een storing optreedt.

Wanneer klanten bijvoorbeeld connectiviteit toestaan, kan het IoT-systeem gegevens van de apparatuur rechtstreeks in het FSM-systeem invoeren, zodat er een oproep kan worden geplaatst of automatisch een ticket kan worden aangemaakt. Als gevolg hiervan vermijdt Makino aanzienlijke verstoringen, maximaliseert het de uptime van apparatuur en vermindert het aantal onnodige zendingen van technici - en dit alles terwijl het de kosten verlaagt en de klanttevredenheid verbetert.

Service naar nieuwe, intelligente hoogten brengen met AI. Op een vergelijkbare manier als IoT kunnen kunstmatige intelligentie en geavanceerde algoritmen een nieuwe vorm van bedrijfsautomatisering helpen versterken, waardoor buitendienstorganisaties de overgang naar voorspellende service kunnen bevorderen. Als het gaat om servicenauwkeurigheid, helpt AI om zich te richten op specifieke bedrijfsdisciplines, zoals intelligente planning. Over het gehele bereik van buitendienstactiviteiten kan AI planningsbeslissingen optimaliseren door grootschalige problemen met meerdere beperkingen op te lossen, wat vooral handig is bij het omgaan met mobiele medewerkers binnen buitendienstorganisaties.

Met geavanceerde mogelijkheden kan AI binnen enkele seconden realtime gegevens analyseren en rekening houden met verschillende parameters, zoals verkeersstroom en de vaardigheden of beschikbaarheid van individuele technici. Input van machine learning-technieken stelt organisaties in staat om concurrerende prioriteiten in evenwicht te brengen en mogelijkheden te vinden om banen te combineren en geplande onderhoudsactiviteiten te combineren. Hierdoor kunnen menselijke werkers zich concentreren op persoonlijke service.

Vooruitblikkend met risicovrije voorspellende modellen. Geavanceerde hulpprogramma's voor voorspellende analyse gebruiken historische en actuele gegevens die zijn verzameld van serviceactiviteiten en klanten om modellen te maken, te verwerken en te valideren die antwoorden kunnen bieden op lastige vragen over prognoses en wat als. Field service providers kunnen de modellen vervolgens gebruiken om hun reacties op een breed scala aan scenario's te testen, maanden of zelfs jaren voordat bepaalde veranderingen plaatsvinden.

Deze geavanceerde mogelijkheid achter voorspellende modelleringssoftware stelt bedrijven in staat te begrijpen hoe ze hun middelen kunnen afstemmen om gespecificeerde key performance indicators te bereiken op basis van verschillende vraagniveaus. Dit omvat antwoorden op vragen zoals hoeveel personeelsleden nodig zouden zijn, welke vaardigheden ze zouden moeten bezitten en waar het personeel idealiter zou moeten zijn.

De juiste voorspellende modelleringssoftware kan serviceorganisaties ook de flexibiliteit bieden om zich te concentreren op zowel operationele als strategische planningsdisciplines. Het moet de capaciteit hebben om analyse van realtime gegevens over marktveranderingen en bedrijfsprestaties te combineren. Organisaties kunnen dan beoordelen of ze nieuwe territoria van ongeveer gelijke commerciële waarde moeten vestigen, of bestaande territoria moeten herstructureren om veranderingen in de markt weer te geven om zakelijke kansen in een specifiek gebied te optimaliseren. Dit stelt dienstverlenende bedrijven in staat om hun input te optimaliseren en de winst te maximaliseren, terwijl onnodige risico's worden vermeden.

IoT, AI en voorspellende modellering spelen een grote rol in de toekomst van dienstverlening. Elke technologie biedt dienstverlenende bedrijven onderscheidende voordelen, van meer onderhoudsbeheer tot een betere personeelsplanning en de mogelijkheid om snel te reageren op veranderingen in de markt. Serviceorganisaties die prioriteit geven aan een technologie-first-benadering, zijn degenen die in staat zijn om echt voorspellende service te bieden — om hun bedrijf toekomstbestendig te maken en de steeds veeleisender wordende klantverwachtingen te overtreffen.

Sarah Nicastro is velddienstevangelist bij IFS .