서비스 제공을 최적화하는 3가지 기술

서비스 제공의 원칙은 팬데믹 기간 동안 고객 기대에 큰 변화를 가져왔습니다. 신속한 비접촉식 배송은 이제 전제 조건이며 많은 조직에서 고객 만족과 비즈니스 경쟁력을 유지하기 위한 다음 단계로 나아가기 위해 고급 기술로 눈을 돌리고 있습니다.

그 과정에서 IoT(사물 인터넷) 통합, 예측 분석 및 기계 학습과 같은 중요한 기술의 세 가지가 서비스 제공을 완전히 새로운 수준으로 끌어올리기 위해 한 단계 더 발전했습니다.

IoT와 FSM을 연결하여 예측 유지 관리를 가능하게 합니다. IoT는 점점 더 많은 조직에서 IoT 도구를 사용하여 원격 모니터링을 수행하면서 현장 서비스 관리(FSM) 기능을 향상시키는 데 도움이 됩니다. 최근 개발은 이 기술이 해당 부문에 더 많은 이점을 가져다주는 것으로 나타났습니다. 이제 가장 작은 IoT 장치와 센서에도 네트워크와 인터넷 연결이 있어 FSM 시스템에 데이터를 공급할 수 있습니다. 그런 다음 데이터를 서비스 공급자가 예측 유지 관리를 수행하는 데 도움이 될 수 있는 통찰력으로 변환합니다.

금속 절단 및 방전 가공의 글로벌 제조업체인 Makino는 IoT 및 FSM이 기업이 서비스 혁신 전략의 일부로 예측 유지보수를 달성하는 데 어떻게 도움이 되는지를 보여주는 완벽한 예입니다. Makino는 IoT 비즈니스 커넥터를 사용하여 장치 데이터를 수신 및 운영하고 기계 상태에 대한 관찰을 제공합니다. 이를 통해 회사는 장비 오류를 정확하게 예측하고 오류가 발생하기 전에 조치를 취할 수 있습니다.

예를 들어 고객이 연결을 허용하면 IoT 시스템은 장비의 데이터를 FSM 시스템으로 직접 공급하여 전화를 걸거나 자동으로 티켓을 생성할 수 있습니다. 결과적으로 Makino는 상당한 중단을 피하고 장비 가동 시간을 최대화하며 불필요한 엔지니어 파견 횟수를 줄이는 동시에 비용을 절감하고 고객 만족도를 향상시킵니다.

AI를 통해 새로운 지능형 차원으로 서비스를 제공합니다. IoT와 유사한 방식으로 인공 지능과 고급 알고리즘은 새로운 형태의 비즈니스 자동화를 강화하여 현장 서비스 조직이 예측 서비스로의 전환을 더욱 심화할 수 있도록 합니다. 서비스 정확도와 관련하여 AI는 지능형 일정 관리와 같은 특정 비즈니스 분야를 대상으로 하는 데 도움이 됩니다. 현장 서비스 운영의 전체 범위에서 AI는 여러 제약 조건이 있는 대규모 문제를 해결하여 일정 결정을 최적화할 수 있으며, 이는 현장 서비스 조직 내에서 모바일 인력을 처리할 때 특히 유용합니다.

AI는 고급 기능을 통해 몇 초 만에 실시간 데이터를 분석하고 트래픽 흐름 및 개별 기술자의 기술 또는 가용성과 같은 다양한 매개변수를 고려할 수 있습니다. 기계 학습 기술의 입력을 통해 조직은 경쟁 우선 순위의 균형을 유지하고 작업을 결합하고 계획된 유지 관리 활동을 혼합할 기회를 찾을 수 있습니다. 이를 통해 작업자는 개인화된 서비스에 집중할 수 있습니다.

위험 없는 예측 모델링을 기대합니다. 고급 예측 분석 도구는 서비스 활동 및 고객으로부터 수집된 과거 및 현재 데이터를 사용하여 예측 및 가정과 관련된 어려운 질문에 대한 답변을 제공할 수 있는 모델을 생성, 처리 및 검증합니다. 그러면 현장 서비스 제공업체는 모델을 사용하여 특정 변경 사항이 발생하기 몇 달 또는 몇 년 전에 다양한 시나리오에 대한 응답을 테스트할 수 있습니다.

예측 모델링 소프트웨어 이면의 이 고급 기능을 통해 기업은 리소스를 조정하여 다양한 수요 수준에 대해 지정된 핵심 성과 지표를 달성할 수 있는 방법을 이해할 수 있습니다. 여기에는 필요한 직원 수, 보유해야 하는 기술, 이상적인 직원 위치와 같은 질문에 대한 답변이 포함됩니다.

또한 올바른 예측 모델링 소프트웨어는 서비스 조직에 운영 및 전략적 스케줄링 분야에 집중할 수 있는 유연성을 제공할 수 있습니다. 시장 변화와 비즈니스 성과에 대한 실시간 데이터 분석을 결합할 수 있는 능력이 있어야 합니다. 그런 다음 조직은 상업적 가치가 거의 동일한 새로운 영역을 구축해야 하는지 또는 특정 영역에서 비즈니스 기회를 최적화하기 위해 시장의 변화를 반영하도록 기존 영역을 재구성해야 하는지 검토할 수 있습니다. 이를 통해 서비스 회사는 불필요한 위험을 피하면서 입력을 최적화하고 이익을 극대화할 수 있습니다.

IoT, AI 및 예측 모델링은 서비스 제공의 미래에서 중요한 역할을 합니다. 각 기술은 향상된 유지 관리 관리에서 더 나은 인력 일정 및 시장 변화에 신속하게 대응할 수 있는 능력에 이르기까지 서비스 비즈니스에 차별화된 이점을 제공합니다. 기술 우선 접근 방식을 우선시하는 서비스 조직은 비즈니스의 미래를 보장하고 점점 더 까다로워지는 고객의 기대치를 능가하는 진정한 예측 서비스를 달성할 수 있는 조직이 될 것입니다.

Sarah Nicastro는 IFS .