重塑服务交付的三大关键技术
疫情期间，服务交付学科面临客户期望巨变。快速、非接触交付成前提，众组织转向先进技术，迈出留住客户、保持竞争力的关键一步。
在此过程中，物联网（IoT）集成、预测分析与机器学习三大关键技术携手登场，将服务交付推向全新高度。
联动IoT与FSM实现预测性维护
IoT日益推进现场服务管理（FSM）能力，许多组织利用IoT工具实施远程监控。近期发展让技术为该领域带来更多红利。如今，即使最微小IoT设备与传感器也具备网络与互联连接，能将数据馈入FSM系统，转化为洞见助服务商实施预测性维护。
全球金属切削与电火花加工制造商Makino，是IoT与FSM助力企业将预测性维护纳入服务转型战略的典范。Makino依托IoT业务连接器接收并运营设备数据，输出机器状况观测。这让公司精准预测设备故障、在故障发生前行动。
例如，客户授权连接时，IoT系统可将设备数据直接馈入FSM系统，自动发起呼叫或创建工单。结果：Makino规避重大中断、最大化设备正常运行时间、减少工程师不必要派遣——同时降本增效、提升客户满意度。
AI将服务推向智能新高
类似IoT，人工智能与先进算法能强化新形态业务自动化，推动现场服务组织向预测性服务转型。在服务准确性上，AI助力瞄准智能排程等特定业务学科。跨越现场服务运营全范围，AI通过解决多约束大规模问题优化排程决策，对现场服务组织内移动员工管理尤为有用。
凭借先进能力，AI能在秒级分析实时数据，综合考量交通流、个别技师技能/可用性等参数。机器学习技术输入允许组织平衡竞争优先级、寻找合并工单与融合计划性维护的机会。这让人力聚焦个性化服务。
以零风险预测建模展望未来
高级预测分析工具利用服务活动与客户的历史及当前数据，创建、处理、验证模型，为预测与假设场景等棘手问题提供答案——提前数月甚至数年。现场服务提供商可用模型测试对广泛场景的响应。
预测建模软件的先进能力，让企业理解如何调配资源以在不同需求水平下达成指定KPI。包括：需多少员工、应具备何种技能组合、理想部署地点。
优秀的预测建模软件还能为服务组织提供灵活性，兼顾运营与战略排程学科。应具备结合分析市场变化实时数据与业务绩效的能力。组织可据此评估是否需建立大致商业价值均等的新区域，或重构现有区域以反映市场变化、优化特定区域商机。这使服务企业能优化投入、最大化利润、规避非必要风险。
IoT、AI与预测建模在服务交付未来扮演关键角色。各技术为服务企业提供差异化红利：从维护管理强化、劳动力排程优化到快速响应市场变化。优先技术优先路径的服务组织，将实现真正的预测性服务——为业务未来护航、超越日益苛刻的客户期望。
Sarah Nicastro，IFS现场服务布道师。
工业技术