Drei Technologien zur Optimierung der Servicebereitstellung

Die Disziplin der Servicebereitstellung hat während der Pandemie große Veränderungen in den Kundenerwartungen zur Folge. Eine schnelle, kontaktlose Lieferung ist jetzt eine Grundvoraussetzung, und viele Unternehmen setzen auf fortschrittliche Technologien, um den nächsten Schritt auf dem Weg zu machen, ihre Kunden zufrieden zu stellen und ihr Unternehmen wettbewerbsfähig zu machen.

Dabei hat sich ein Trifecta kritischer Technologien – Internet of Things (IoT)-Integration, Predictive Analytics und Machine Learning – verstärkt, um die Servicebereitstellung auf eine ganz neue Ebene zu heben.

Verknüpfung von IoT und FSM, um eine vorausschauende Wartung zu ermöglichen. Das IoT trägt zunehmend dazu bei, die Fähigkeiten des Field Service Management (FSM) zu verbessern, wobei viele Unternehmen IoT-Tools verwenden, um die Fernüberwachung durchzuführen. Jüngste Entwicklungen haben gezeigt, dass die Technologie dem Sektor weitere Vorteile bringt. Jetzt verfügen selbst die kleinsten IoT-Geräte und -Sensoren über Netzwerk- und Internetkonnektivität, sodass sie Daten in ein FSM-System einspeisen können. Anschließend werden die Daten in Erkenntnisse umgewandelt, die Serviceanbietern bei der Durchführung einer vorausschauenden Wartung helfen können.

Makino, ein globaler Hersteller von spanenden und elektroerosiven Bearbeitungen, ist ein perfektes Beispiel dafür, wie IoT und FSM Unternehmen dabei helfen können, eine vorausschauende Wartung als Teil einer Service-Transformationsstrategie zu erreichen. Makino verlässt sich auf einen IoT-Business-Connector, um Gerätedaten zu empfangen und zu operationalisieren und Beobachtungen zum Zustand seiner Maschinen zu liefern. Auf diese Weise kann das Unternehmen alle Geräteausfälle genau vorhersagen und Maßnahmen ergreifen, bevor ein Fehler auftritt.

Wenn Kunden beispielsweise Konnektivität zulassen, kann das IoT-System Daten von den Geräten direkt in das FSM-System einspeisen, damit ein Anruf getätigt oder ein Ticket automatisch erstellt werden kann. Dadurch vermeidet Makino erhebliche Unterbrechungen, maximiert die Betriebszeit der Geräte und reduziert die Anzahl unnötiger Entsendungen von Technikern – und das alles bei gleichzeitiger Kostensenkung und Verbesserung der Kundenzufriedenheit.

Mit KI den Service zu neuen intelligenten Höhen führen. Ähnlich wie beim IoT können künstliche Intelligenz und fortschrittliche Algorithmen dazu beitragen, eine neue Form der Geschäftsautomatisierung zu unterstützen, die es Außendienstorganisationen ermöglicht, den Übergang zu Predictive Service voranzutreiben. Wenn es um Service-Genauigkeit geht, hilft KI dabei, bestimmte Geschäftsdisziplinen wie die intelligente Planung gezielt anzusprechen. Im gesamten Umfang des Außendienstbetriebs kann KI Planungsentscheidungen optimieren, indem groß angelegte Probleme mit mehreren Einschränkungen gelöst werden, was besonders nützlich ist, wenn es um mobile Mitarbeiter in Außendienstorganisationen geht.

Mit erweiterten Fähigkeiten kann KI Echtzeitdaten innerhalb von Sekunden analysieren und verschiedene Parameter wie den Verkehrsfluss und die Fähigkeiten einzelner Techniker oder die Verfügbarkeit berücksichtigen. Der Input aus maschinellen Lerntechniken ermöglicht es Unternehmen, konkurrierende Prioritäten auszugleichen und Möglichkeiten zu finden, Jobs zu kombinieren und geplante Wartungsaktivitäten zu kombinieren. Dies ermöglicht es menschlichen Mitarbeitern, sich auf einen personalisierten Service zu konzentrieren.

Zukunft mit risikofreier Vorhersagemodellierung. Fortschrittliche prädiktive Analysetools verwenden historische und aktuelle Daten, die von Serviceaktivitäten und Kunden gesammelt wurden, um Modelle zu erstellen, zu verarbeiten und zu validieren, die Antworten auf schwierige Fragen rund um Prognosen und Was-wäre-wenn-Modelle liefern. Außendienstanbieter können dann die Modelle verwenden, um ihre Reaktionen auf eine Vielzahl von Szenarien zu testen, Monate oder sogar Jahre, bevor bestimmte Änderungen eintreten.

Diese fortschrittliche Funktion der Predictive-Modeling-Software ermöglicht es Unternehmen zu verstehen, wie sie ihre Ressourcen so ausrichten können, dass bestimmte Leistungskennzahlen bei unterschiedlichen Nachfrageniveaus erreicht werden. Dazu gehören Antworten auf Fragen wie beispielsweise, wie viele Mitarbeiter benötigt würden, welche Fähigkeiten sie besitzen sollten und wo Mitarbeiter idealerweise eingesetzt werden sollten.

Die richtige Software für die prädiktive Modellierung kann Serviceorganisationen auch die Flexibilität bieten, sich sowohl auf operative als auch auf strategische Planungsdisziplinen zu konzentrieren. Es sollte in der Lage sein, die Analyse von Echtzeitdaten zu Marktveränderungen und der Geschäftsleistung zu kombinieren. Unternehmen können dann prüfen, ob sie neue Gebiete mit ungefähr gleichem kommerziellem Wert errichten oder bestehende Gebiete umstrukturieren müssen, um Veränderungen auf dem Markt zu berücksichtigen, um Geschäftsmöglichkeiten in einem bestimmten Gebiet zu optimieren. Dies ermöglicht Serviceunternehmen, den Input zu optimieren und den Gewinn zu maximieren, während gleichzeitig unnötige Risiken vermieden werden.

IoT, KI und prädiktive Modellierung spielen in der Zukunft der Servicebereitstellung eine große Rolle. Jede Technologie bietet Serviceunternehmen unterschiedliche Vorteile, von einem verbesserten Wartungsmanagement bis hin zu einer besseren Personaleinsatzplanung und der Fähigkeit, schnell auf Marktveränderungen zu reagieren. Serviceorganisationen, die einen technologieorientierten Ansatz priorisieren, werden in der Lage sein, wirklich vorausschauenden Service zu erreichen – um ihr Geschäft zukunftssicher zu machen und die immer anspruchsvoller werdenden Kundenerwartungen zu übertreffen.

Sarah Nicastro ist Predigtdienst-Evangelistin bei IFS .