Три технологии, оптимизирующие предоставление услуг

Во время пандемии ожидания клиентов из-за дисциплины оказания услуг сильно изменились. Быстрая бесконтактная доставка в настоящее время является необходимым условием, и многие организации обращаются к передовым технологиям, чтобы сделать следующий шаг на пути к удовлетворению своих клиентов и конкурентоспособности своего бизнеса.

При этом три важнейших технологии - интеграция с Интернетом вещей (IoT), прогнозная аналитика и машинное обучение - вышли на новый уровень, чтобы вывести предоставление услуг на совершенно новый уровень.

Связывание IoT и FSM для профилактического обслуживания. Интернет вещей все чаще помогает расширять возможности управления полевыми услугами (FSM), и многие организации используют инструменты Интернета вещей для удаленного мониторинга. Недавние разработки показали, что эта технология принесла дополнительную пользу сектору. Теперь даже самые маленькие устройства и датчики IoT имеют возможность подключения к сети и Интернету, что позволяет им передавать данные в систему FSM. Затем он преобразует данные в аналитические данные, которые могут помочь поставщикам услуг проводить профилактическое обслуживание.

Makino, мировой производитель оборудования для резки металлов и электроэрозионной обработки, является прекрасным примером того, как IoT и FSM могут помочь компаниям достичь профилактического обслуживания в рамках стратегии трансформации услуг. Makino полагается на бизнес-коннектор Интернета вещей для получения и ввода в действие данных устройств и предоставления наблюдений за состоянием своих машин. Это позволяет компании точно прогнозировать любые отказы оборудования и принимать меры до того, как произойдет сбой.

Например, когда клиенты разрешают подключение, система IoT может передавать данные с оборудования непосредственно в систему FSM, чтобы можно было сделать звонок или создать тикет автоматически. В результате Makino избегает значительных сбоев, максимизирует время безотказной работы оборудования и сокращает количество ненужных командировок инженеров, сокращая при этом расходы и повышая уровень удовлетворенности клиентов.

Вывод на новый уровень интеллектуальных услуг с помощью ИИ. Подобно IoT, искусственный интеллект и продвинутые алгоритмы могут помочь поддержать новую форму автоматизации бизнеса, позволяя обслуживающим организациям на местах способствовать дальнейшему переходу к прогнозному обслуживанию. Когда дело доходит до точности обслуживания, ИИ помогает ориентироваться на конкретные бизнес-дисциплины, такие как интеллектуальное планирование. В рамках всего объема операций по обслуживанию на местах ИИ может оптимизировать решения по планированию, решая крупномасштабные проблемы с множеством ограничений, что особенно полезно при работе с мобильными сотрудниками в организациях, предоставляющих выездные услуги.

Обладая расширенными возможностями, ИИ может анализировать данные в реальном времени в течение нескольких секунд и учитывать различные параметры, такие как поток трафика, а также навыки или доступность отдельных технических специалистов. Использование методов машинного обучения позволяет организациям уравновешивать конкурирующие приоритеты и находить возможности для объединения рабочих мест и совмещения планового технического обслуживания. Это позволяет людям сосредоточиться на персонализированном обслуживании.

Надеемся на безрисковое прогнозное моделирование. Инструменты расширенной прогнозной аналитики используют исторические и текущие данные, собранные в ходе обслуживания и клиентов, для создания, обработки и проверки моделей, способных дать ответы на сложные вопросы, связанные с прогнозированием и дальнейшими действиями. После этого поставщики услуг на местах могут использовать модели для проверки своей реакции на широкий спектр сценариев за месяцы или даже годы до того, как произойдут определенные изменения.

Эта расширенная возможность программного обеспечения для прогнозного моделирования позволяет компаниям понять, как они могут согласовать свои ресурсы для достижения определенных ключевых показателей эффективности при различных уровнях спроса. Сюда входят ответы на вопросы, например, сколько сотрудников потребуется, какими навыками они должны обладать и где в идеале должны базироваться сотрудники.

Правильное программное обеспечение для прогнозного моделирования также может предоставить обслуживающим организациям гибкость, позволяющую сосредоточиться как на оперативном, так и на стратегическом планировании. Он должен иметь возможность сочетать анализ данных в реальном времени об изменениях рынка и эффективности бизнеса. Затем организации могут рассмотреть, нужно ли им создавать новые территории примерно равной коммерческой ценности или реструктурировать существующие территории, чтобы отразить изменения на рынке, чтобы оптимизировать возможности для бизнеса в определенной области. Это позволяет обслуживающим компаниям оптимизировать затраты и максимизировать прибыль, избегая при этом ненужных рисков.

Интернет вещей, искусственный интеллект и прогнозное моделирование играют огромную роль в будущем предоставления услуг. Каждая технология предоставляет обслуживающему бизнесу дифференцированные преимущества, от улучшенного управления техническим обслуживанием до лучшего планирования рабочей силы и способности быстро реагировать на изменения рынка. Сервисные организации, которые уделяют приоритетное внимание подходу, основанному на технологиях, смогут обеспечить действительно прогнозируемое обслуживание, чтобы обеспечить соответствие своего бизнеса требованиям завтрашнего дня и превзойти ожидания все более требовательных клиентов.

Сара Никастро - проповедник проповеднического служения IFS .