インフォグラフィック：AIメーカーが予防モデルを採用し機械稼働率を最大化

かつてOEMは、アフターサービスを故障修理（ブレークフィックス）モデルで管理することに限定されていましたが、人工知能（AI）メーカーは業界からこの受動的モデルを排除し、機械稼働時間を最大化することに焦点を当てた予防的モデルへ移行しつつあります。

SyncronのCMO、Gary Brooks氏：

最近のレポート「Maximized Product Uptime: The Emerging Industry Standard」において、クラウドベースのアフターセールスサービスソリューションプロバイダーであるSyncronは、Worldwide Business Research（WBR）と共同で、OEMとエンドユーザーを含む300人の意思決定者を調査。その結果、ほとんどのメーカーが予測分析、機械学習、人工知能テクノロジーへの投資目前にあることが判明しました。

さらに、この調査では、このテクノロジー導入の推進力が、メーカーが装置稼働率を保証・提供する能力への顧客要求にあることが明らかになりました。

これらは、業界が「サービタイゼーション（製品をサービスとして提供）」へ移行していることを強く示唆しています。これは、製品自体を売るのではなく、製品の性能をサービスとして売るモデルです。自然と、装置維持の責任がOEMに戻り、顧客の「所有コストと複雑さからの解放」という要求に応えます。

「サービタイゼーションへの動きは、『必要なときに欲しい、必要なときだけ支払いたい、壊れたら他人の責任にしたい』という顧客感情への反応です」とBrooks氏。「オンデマンドがOEMのビジネスモデルに大規模な変化をもたらしています。」

これらの期待に応えるため、アフターセールスサービスは、設計・調達から製品ライフサイクル全体にわたるOEMのバリューチェーンのインテリジェントな一部になる必要があります。現在、メーカーの82%が製品稼働率が顧客購買決定に影響すると報告し、エンドユーザーの57%が稼働率保証のために追加料金を支払う用意があるとしています。

「今日のメーカーは、進化する顧客のサービス期待に応えるため、アフターセールスサービス機能を進化させる必要性をよく理解しています」とWBRのフィールドサービスポートフォリオディレクター、Sara Mueller氏。「業界リーダーの増加が適切なシステム、テクノロジー、リソースの導入に動く一方、遅れをとる企業は変化の必要性を拒み、現状維持の『ブレークフィックス』サービスモデルにしがみついています。」

現在、ほとんどのOEMが現場のセンサー搭載製品からデータを収集しています——これは予知保全のかなり重要な要件です。しかし、データをサービス活動に活用しているのはわずか25%です。半数以上のOEMがAIと機械学習への大規模投資を計画し、90%が今後12ヶ月以内に予測分析への投資を意図しています。

以下のインフォグラフィックで、さらなる調査結果をご覧ください。

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