サービスプロバイダーが持続可能性を再考できる3つの方法

消費者の大多数（79％）は、持続可能性に基づいて購入の好みを変えており、持続可能性に真に取り組んでいる企業と「グリーンウォッシング」を行っている企業を区別するために組織がとる行動を精査します。

消費者の65％以上が天然資源の不足についてより慎重であり、「ニューノーマル」における全体的な消費の影響についてより注意を払うと述べているため、パンデミックはこれらの好みを強化しました。

CEOとビジネスリーダーは適応する熱を感じています。 93％以上が、消費者が環境への影響について企業に説明責任を負わせる可能性が高いと考えています。

組織がまだ行動を起こしていない場合は、製品ライフサイクル、リバースロジスティクス、およびリソースの最適化を再考することにより、ロジスティクス企業とサービスプロバイダーが持続可能な変化をもたらすことができる3つの重要な領域があります。

製品ライフサイクル管理

サービスプロバイダーが最先端のメンテナンスを提供するサービス化モデルでは、企業は、販売時点を過ぎた顧客とビジネスのトランザクション関係を製品やサービスの利用に取り入れることができます。これにより、企業は製品のライフサイクルをより細かく制御し、製品が顧客にとって最適に機能し続けることが保証されます。サービスプロバイダーは、時間をかけて陳腐化のポイントを特定し、製品を送金、リサイクル、再構築して、収益を下げ、危険物を埋め立て地から遠ざけることができます。ただし、企業は技術的なサポートなしにこの循環的なアプローチを採用することはできません。

テクノロジーは、製品ライフサイクル管理において不可欠な役割を果たします。たとえば、サービス化されたモデルを採用しているメーカーは、エンタープライズリソースプランニング（ERP）ソフトウェアを利用して、製品のライフサイクルを延長し、製品の保守、再調整、リサイクル、およびサポートを行うことができます。

このソフトウェアには、環境フットプリント管理ツールを組み込んで、製品のライフサイクル全体にわたる環境フットプリントをキャプチャし、意思決定支援のための情報を提示できます。これには、製品に使用される消費後の廃棄物の割合を含めることができ、製造業者がコンポーネントの再利用を最大化し、持続可能性の課題を先取りできる場所を確認するのに役立ちます。単一のプラットフォームで業務を統合する機能により、企業は完全に責任を負い、事業全体にわたって持続可能な慣行を実施する責任を負うことができます。

返品と修理

リバースロジスティクスは、リバースロジスティクスの部品管理以上のものです。それ自体がサービスの縮図です。ほとんどのサービス会社では、顧客から資産または部品を取り外し、修理または交換し、その部品を元に戻す必要があります。しかし、サーキュラーエコノミーの出現により、この複雑なプロセスの管理に挑戦する企業が増えています。

顧客のスクラップ部品が返送された場合、それらを適切に送金することは新たな課題になります。企業は、どの内部材料をどこに送る必要があるか、何がリサイクル可能で、どのようにリサイクル不可能な材料を安全に処分して埋め立て処分されないようにするかを検討する必要があります。現在、サービス会社は基本的に、ERP、企業資産管理、およびフィールドサービス管理のまとまりのあるスイートからのサポートを受けて、顧客のリサイクルプロセスを活用しています。

修理-送金サイクルを管理するために、企業はIoT対応センサーを使用して、再注文から返品や交換の整理まですべてを自動化できます。このデータ収集により、集中的な資産管理が可能になり、企業はコストのかかる予期しない故障や、スペアパーツやサービスエンジニアの関連コストを回避できます。

一方、ERPソフトウェアは、新しい返品の考慮事項を考慮に入れることで、企業が廃棄部品の返品を管理するのに役立ちます。これらは、返品承認を含む返品在庫を認識するさまざまな方法の管理から、技術者が機器を保守し、部品またはコンポーネントを交換するときにフィールドサービスのリバースロジスティクスチャネルから返品される資材を追跡することまで多岐にわたります。このプロセスをより細かく制御することで、企業は効率を高め、より持続可能な慣行を実装する機会を特定できます。

リソースの最適化

廃棄物とリバースロジスティクスの関係は明らかですが、廃棄物の管理は、計画とスケジュールの最適化にとっても同様に重要です。人工知能を活用したこのレベルの最適化は、自動スケジューリングや部品の推奨を超えて、持続可能性の出発点になります。真のクラス最高の最適化システムには、サービス提供プロセスのすべての要素をカバーし、ビジネスの非効率性を修正するためのツールを組織に提供するために、複数の期間の計画が組み込まれています。

リアルタイムの日次計画から長期的な戦略計画まで、企業はこの最適化エンジンを利用して反復可能なタスクを自動化し、サービス会社の技術者の数に合わせてスケーラブルなリアルタイムのリソース調整を提供し、日、季節、年、または必要な測定単位。具体的には、最適化システムは、車両、仕事、場所のデータによって供給される複雑なアルゴリズムを使用して、予定、労働力、外部の変更に基づいて技術者を再ルーティングします。これにより、運転時間、チケットから請求書までの時間、予約時間、在庫切れを最小限に抑えることができ、企業は二酸化炭素排出量を削減し、燃料消費量と道路上のトラック数を減らすことができます。

Marne Martinは、IFSのサービス管理責任者です。