优化服务交付的三项技术

在大流行期间，服务交付的纪律发生了客户期望的重大变化。快速、非接触式交付现在是一个先决条件，许多组织正在转向先进技术，以在让客户满意和业务竞争力的旅程中迈出下一步。

在此过程中，三项关键技术——物联网 (IoT) 集成、预测分析和机器学习——已经加紧将服务交付提升到一个全新的水平。

连接物联网和 FSM 以实现预测性维护。 物联网越来越多地帮助提高现场服务管理 (FSM) 的能力，许多组织使用物联网工具进行远程监控。最近的发展表明该技术为该行业带来了进一步的好处。现在，即使是最小的物联网设备和传感器也具有网络和互联网连接，使它们能够将数据输入 FSM 系统。然后将数据转化为洞察，帮助服务提供商进行预测性维护。

Makino 是金属切削和电火花加工的全球制造商，它是 IoT 和 FSM 如何帮助公司实现预测性维护作为服务转型战略的一部分的完美例子。牧野依靠物联网业务连接器来接收和操作设备数据，并提供对其机器状况的观察。这使公司能够准确预测任何设备故障，并在故障发生之前采取措施。

例如，当客户允许连接时，物联网系统可以将来自设备的数据直接输入 FSM 系统，以便可以拨打电话或自动创建票证。因此，牧野避免了重大中断，最大限度地延长了设备正常运行时间，并减少了不必要的工程师派遣数量，同时降低了成本并提高了客户满意度。

通过人工智能将服务提升到新的智能高度。 与物联网类似，人工智能和高级算法可以帮助支持新形式的业务自动化，使现场服务组织能够进一步向预测服务过渡。在服务准确性方面，人工智能有助于针对特定的业务学科，例如智能调度。在整个现场服务运营范围内，人工智能可以通过解决具有多种约束的大规模问题来优化调度决策，这在处理现场服务组织内的移动劳动力时尤其有用。

凭借先进的功能，人工智能可以在几秒钟内分析实时数据，并考虑各种参数，例如交通流量和个别技术人员的技能或可用性。机器学习技术的输入使组织能够平衡相互竞争的优先事项，并找到机会结合工作和混合计划维护活动。这让人类工作者可以专注于个性化服务。

期待无风险的预测建模。 高级预测分析工具使用从服务活动和客户收集的历史和当前数据来创建、处理和验证模型，这些模型能够为围绕预测和假设的棘手问题提供答案。然后，现场服务提供商可以使用这些模型来测试他们对各种场景的反应，在某些变化发生之前几个月甚至几年。

预测建模软件背后的这种高级功能使企业能够了解他们如何根据不同的需求水平调整资源以实现指定的关键绩效指标。这包括对以下问题的回答，例如需要多少员工、他们应该具备哪些技能以及员工的理想工作地点。

正确的预测建模软件还可以让服务组织灵活地专注于运营和战略调度学科。它应该具有结合分析市场变化和业务绩效的实时数据的能力。然后，组织可以审查他们是否需要建立具有大致相同商业价值的新区域，或重组现有区域以反映市场变化以优化特定区域的商业机会。这使服务公司能够优化投入并实现利润最大化，同时避免不必要的风险。

物联网、人工智能和预测建模在未来的服务交付中发挥着巨大的作用。每种技术都为服务企业提供了差异化优势，从加强维护管理到更好的劳动力调度以及对市场变化做出快速反应的能力。优先采用技术优先方法的服务组织将能够实现真正的预测性服务 - 使其业务面向未来并超越日益苛刻的客户期望。

Sarah Nicastro 是现场服务布道者，与 IFS .