サービス提供を変革する3つのテクノロジー

パンデミック中、サービス提供の分野では顧客期待が大きく変化しました。迅速な非接触配達は今や必須条件であり、多くの組織が先進技術を活用し、顧客満足とビジネス競争力の維持への次のステップを踏み出しています。

その過程で、IoT統合、予測分析、機械学習という3つの重要技術が、サービス提供を全く新しいレベルへ引き上げるために立ち上がりました。

IoTとFSMを連携し、予知保全を実現

IoTは、フィールドサービス管理（FSM）の能力向上にますます貢献しており、多くの組織がIoTツールを用いて遠隔監視を行っています。最近の発展では、さらなるメリットがもたらされています。今や最小のIoTデバイスとセンサーでさえネットワークとインターネット接続を備え、FSMシステムにデータを供給できるようになりました。FSMシステムはデータをインサイトに変換し、サービスプロバイダーが予知保全を実施できるよう支援します。

金属切削と放電加工のグローバルメーカーであるMakinoは、IoTとFSMがいかに企業のサービス変革戦略の一環として予知保全を達成できるかの好例です。MakinoはIoTビジネスコネクタを頼りに、デバイスデータを受信・運用化し、機械の状態に関する観測結果を提供しています。これにより、設備故障を正確に予測し、故障発生前に対応可能になります。

例えば、顧客が接続を許可すれば、IoTシステムが設備からのデータを直接FSMシステムに送り込み、自動的にコールを発信したりチケットを作成したりできます。結果として、Makinoは大幅な混乱を回避し、設備稼働率を最大化し、エンジニアの不要な派遣を削減しました——コスト削減と顧客満足度向上を同時に実現しています。

AIでサービスを新たな知的高みへ

IoTと同様に、人工知能と高度なアルゴリズムは、新たな形のビジネス自動化を強化し、フィールドサービス組織が予知サービスへの移行をさらに推進できるようにします。サービス精度の面では、AIはインテリジェントなスケジューリングなどの特定のビジネス分野をターゲットにするのに役立ちます。フィールドサービス業務の全範囲において、AIは複数の制約条件を伴う大規模な問題を解くことでスケジューリング決定を最適化できます。これは、フィールドサービス組織内のモバイルワークフォースを扱う際に特に有用です。

高度な機能により、AIはリアルタイムデータを数秒で分析し、交通状況や個々の技術者のスキル・可用性などの様々なパラメータを考慮できます。機械学習技術からのインプットにより、組織は競合する優先順位のバランスを取り、ジョブの結合や計画メンテナンス活動のブレンドの機会を見つけられます。これにより、人間の作業員はパーソナライズされたサービスに集中できます。

リスクフリーな予測モデリングで未来を見通す

高度な予測分析ツールは、サービス活動と顧客から収集した過去と現在のデータを用いて、予測と仮定シナリオに関する難問に答えるモデルの作成、処理、検証を行います。フィールドサービスプロバイダーは、特定の変化が起こる数ヶ月前、あるいは数年前から、幅広いシナリオへの対応をモデルでテストできます。

予測モデリングソフトウェアのこの高度な機能により、企業は変動する需要レベルに対して、指定されたKPIを達成するためにリソースをどう調整すべきかを理解できます。これには、必要なスタッフ数、持つべきスキルセット、理想的な配置場所といった問いへの回答が含まれます。

適切な予測モデリングソフトウェアは、サービス組織に、運用と戦略の両方のスケジューリング分野に焦点を当てる柔軟性も提供します。市場変化とビジネスパフォーマンスに関するリアルタイムデータの分析を組み合わせる能力を備えるべきです。組織は、ほぼ同等の商業価値を持つ新たなテリトリーを設定する必要があるか、既存テリトリーを再構築して市場変化を反映し、特定エリアでのビジネス機会を最適化すべきかを検討できます。これにより、サービス企業はインプットを最適化し、利益を最大化し、不要なリスクを回避できます。

IoT、AI、予測モデリングは、サービス提供の未来において大きな役割を果たします。各技術は、メンテナンス管理の向上、ワークフォーススケジューリングの改善、市場変化への迅速な対応能力など、サービスビジネスに差別化メリットを提供します。テクノロジーファーストのアプローチを優先するサービス組織こそ、真に予知的なサービスを達成し、ビジネスを未来に備え、ますます要求の厳しい顧客期待を超えることができるでしょう。

Sarah Nicastro氏はIFSのフィールドサービスエバンジェリストです。