Drie technologieën die serviceverlening revolutioneren

De discipline van serviceverlening heeft grote veranderingen in klantverwachtingen tijdens de pandemie meegemaakt. Snelle, contactloze levering is nu een voorwaarde, en veel organisaties wenden zich tot geavanceerde technologieën om de volgende stap te zetten op de reis naar het houden van hun klanten tevreden en hun bedrijven competitief.

In het proces zijn een drievoud van cruciale technologieën – internet of things (IoT)-integratie, voorspellende analyses en machine learning – opgetreden om serviceverlening naar een heel nieuw niveau te tillen.

IoT en FSM koppelen voor voorspellend onderhoud

Toenemend helpt de IoT de mogelijkheden van field service management (FSM) te verbeteren, met veel organisaties die IoT-tools gebruiken voor remote monitoring. Recente ontwikkelingen hebben gezien dat de technologie nog meer voordelen voor de sector brengt. Nu hebben zelfs de kleinste IoT-apparaten en sensoren netwerk- en internetconnectiviteit, wat hen in staat stelt om data in een FSM-systeem te voeden. Het converteert de data vervolgens naar inzichten die serviceproviders helpen voorspellend onderhoud uit te voeren.

Makino, een wereldwijde fabrikant van metaalbewerkings- en elektrische ontladingsmachines, is een perfect voorbeeld van hoe IoT en FSM bedrijven kunnen helpen voorspellend onderhoud te bereiken als onderdeel van een servicetransformatie-strategie. Makino steunt op een IoT-businessconnector om apparaatdata te ontvangen en operationeel te maken en observaties over de staat van zijn machines te leveren. Dit stelt het bedrijf in staat om eventuele apparatuurstoringen nauwkeurig te voorspellen en actie te ondernemen voordat storing optreedt.

Bijvoorbeeld, wanneer klanten connectiviteit toestaan, kan het IoT-systeem data van de apparatuur direct in het FSM-systeem voeden, zodat een oproep kan worden geplaatst of een ticket automatisch aangemaakt. Als resultaat vermijdt Makino significante storingen, maximaliseert apparatuur-uptime, en vermindert het aantal onnodige uitzendingen van ingenieurs – terwijl kosten worden verlaagd en klanttevredenheid verbetert.

Service naar nieuwe intelligente hoogtes tillen met AI

Op een vergelijkbare manier als IoT, kan kunstmatige intelligentie en geavanceerde algoritmen helpen een nieuwe vorm van zakelijke automatisering te versterken, waardoor veldserviceorganisaties de overgang naar voorspellende service kunnen voortzetten. Wat betreft service-nauwkeurigheid, helpt AI om specifieke zakelijkedisciplines te targeten zoals intelligente planning. Over het hele bereik van veldserviceoperaties kan AI planningbeslissingen optimaliseren door grootschalige problemen met meerdere beperkingen op te lossen, wat met name nuttig is bij het omgaan met mobiele werkkrachten binnen veldserviceorganisaties.

Met geavanceerde mogelijkheden kan AI realtime data binnen seconden analyseren, en verschillende parameters overwegen zoals verkeersstroom en individuele technici' vaardigheden of beschikbaarheid. Input van machine learning-technieken stelt organisaties in staat om concurrerende prioriteiten te balanceren en kansen te vinden om taken te combineren en geplande onderhoudsactiviteiten te mengen. Dit stelt menselijke werknemers in staat zich te richten op gepersonaliseerde service.

Vooruitkijken met risicovrije voorspellende modellering

Geavanceerde voorspellende analyse-tools gebruiken historische en actuele data verzameld uit serviceactiviteiten en klanten om modellen te creëren, verwerken en valideren die in staat zijn antwoorden te geven op lastige vragen rond forecasting en what-if-scenario's. Veldserviceproviders kunnen de modellen dan gebruiken om hun reacties te testen op een breed scala aan scenario's, maanden of zelfs jaren voordat bepaalde veranderingen plaatsvinden.

Deze geavanceerde mogelijkheid achter voorspellende modelleersoftware stelt bedrijven in staat om te begrijpen hoe ze hun middelen kunnen afstemmen om gespecificeerde key performance indicators te halen tegen variërende vraagniveaus. Dit omvat antwoorden op vragen zoals hoeveel personeelsleden nodig zouden zijn, welke vaardigheden ze zouden moeten bezitten, en waar personeel ideaal gebaseerd zou moeten zijn.

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

IoT, AI en voorspellende modellering hebben een enorme rol te spelen in de toekomst van serviceverlening. Elke technologie biedt servicediensten differentierende voordelen, van verbeterd onderhoudsbeheer tot betere werkkrachtplanning en het vermogen om snel te reageren op marktveranderingen. Serviceorganisaties die een technology-first-benadering prioriteren, zullen degenen zijn die in staat zijn om werkelijk voorspellende service te bereiken – om hun bedrijven toekomstbestendig te maken en steeds eisender klantverwachtingen te overtreffen.

Sarah Nicastro is field service evangelist bij IFS.