新しいテクノロジーがすぐに入手できるようになるにつれ、
データ主導の世界では、これまで以上に多くの情報にアクセスできるようになっています。組織では、非効率性に関するより深い洞察を深め、ソリューションをピンポイントで特定して、意思決定を最適化し、コストを削減することができます。
デジタルトランスフォーメーションには終わりがないので、メーカーはこれらの新技術を活用することを学ぶ必要があります。これにより、カスタマーサービスの向上、運用の合理化、コストの最小化を実現できます。
ニューヨークからカリフォルニア州までのフィールドサービス企業は 、特に組み込みセンサーやその他のデータ収集メカニズムを活用して、収益性を確保し、ビジネスの成功を達成することができます。
フィールドオペレーションがどのように変化すると予想されるフィールドオペレーションは、製造業者、インターネットサービスプロバイダー、建設会社、その他の産業が提供するサービスの種類です。これは、会社で生産された製品を現場ではなく、顧客の財産上に設置、修理、維持することを指します。
フィールド・オペレーション・マネージャは、フィールド技術者の採用を監督して実行し、作業品質を評価し、作業指示を満たすためのスケジュールを作成します。フィールドオペレーターは、業界関連の規制を遵守するために必要なリソースについて深い知識を持っている必要があります。
長年にわたり、 フィールドワークは 、メーカーが提供する顧客サービスの形態ではなく、それ自体が収益性と成長を続ける企業となっています。製品から収集されたデータを収集・分析する新しいテクノロジーにより、フィールドオペレーションは進化し成長を続けています。注目すべき最も重要な傾向は次のとおりです-
1.
ワークフローツールの機能の向上従来、フィールドサービス事業者は収集したデータを収集し、それをビジネス分析ツールまたはダッシュボードに配置していました。これにより、管理者は機器の故障、予防的なメンテナンス要件、技術者のパフォーマンスに関する洞察を得ることができます。
これはフィールドワークデータを評価するのに満足できる方法ではありましたが 、必ずしも詳細な分析が必要なわけではありません。現在、収集されたデータに基づいて、問題に対処するための具体的な推奨事項を取得するために、インテリジェントなアクションボードに投資する企業が増えています。
アクションボードから得られたインサイトは特定の推奨事項を提供するため、フィールドオペレーターはボトルネックを解決するために当て推量を多く使用する必要はありません。たとえば、アクションボードは、契約に関連する問題を調べるために施設を訪問することを推奨したり、技術者にトレーニングを提供することを主張したり、不幸な顧客をフォローアップするようにマネージャに指示したりできます。
オペレータには、ダッシュボード関連のデータを手動で分析する必要はなく、業界関連の規制に従って業務の合理化を支援する明確なステップが用意されています。
2.
新しい機械学習技術機械学習と人工知能の開発は、オペレータがメンテナンス要件をより効果的に予測するのに役立ちます。メーカーは、組み込みセンサーやその他のアプリケーションを使用して、資産管理を最適化し、リアルタイムトラッキングを向上させることができます。
アラートはすぐに送信され、今後のメンテナンス要件を管理者に通知します。これにより、オペレータがより優れたカスタマーサービスを提供できるようになります。予防メンテナンスのこれらの改善のために故障は頻度が低くなりますが、それでも発生します。ありがたいことに、人工知能は技術者に情報を提供し、 機器の修理にかかる時間を短縮することができます 。
また、現場作業員は、専門知識とオンデマンドサポートを利用することで、修理時間を短縮し、サービス品質を向上させることができます。AIと機械学習ツールを活用することで、世界中のフィールドサービス企業がメンテナンスコストを約 15% 削減できました。
3.AR対応タブレット
AR対応タブレットフィールド技術者は、AR対応タブレットを利用して修理時間を短縮し、サービス品質を向上させることができます。ARツールは、多くのメカニズムを通じて機器の非機能部分への洞察を得るのを支援します。
たとえば、技術者は、壊れた機器の隣にタブレットを置き、健全な機械がどのように見えるかの画像をダウンロードすることができます。この知識への容易なアクセスにより、カスタマーサービスが最適化され、作業現場に別の現場作業者を呼ぶ必要など、時間のかかる修理ソリューションが最小限に抑えられます。
これらの技術はまだ普及していないが、石油・ガス産業などの重機産業は現在、作業の質と顧客満足度を向上させるため、これらの技術を採用しています。
4.
オンデマンド人材派遣ツール多くの企業は、オンデマンド人材派遣ツールに投資することで、従業員管理を最適化しています。これは Uber-Esque ビジネスモデルのように機能し、資格のある技術者がフィールドオペレーターの情報とスケジュールを入力できる市場を提供します。
フィールドサービス企業は 、同じ正社員に頼るのではなく、これらのツールを使用して、適切なタイミングで適切な技術者を検索します。これは、人件費を削減したい企業や、特定のジョブの適格な労働者をより多く利用したい企業にとって役立ちます。
主なポイント結論として、ここでは、
- オペレータがアクションボードに投資してフィールドデータの分析を改善し、より良いビジネス上の意思決定を行うことを検討すべき主要なフィールド運営傾向を示します。アクションボードを使用した結果、企業は応答時間の短縮、顧客サービスの向上、サービス品質の最適化を実現しました。
- 機械学習と AI 機能により、資産の追跡と予防メンテナンスの改善が容易になります。
- AR対応タブレットは、知識管理を改善し、修理時間を短縮するために、さまざまな業界で使用されています。
- オペレータは、オンデマンドの人材派遣ツールを使用して、人件費の削減、カスタマーサービスの向上、資格のある従業員へのアクセスの合理化を図っています。
