インフォグラフィック：機械の稼働時間を最大化するプロアクティブなビジネスモデルを採用している新しいAIメーカー

OEMはかつて、機器のアフターサービスを故障修理モデルに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、このリアクティブモデルを業界から排除し、プロアクティブで機械の稼働時間を最大化することに重点を置いています。

SyncronのCMO、Gary Brooks：

最近のレポート「MaximizedProductUptime：The Emerging Industry Standard」で、クラウドベースのアフターサービスソリューションのプロバイダーであるSyncronは、ほとんどのメーカーが予測分析、機械学習、人工知能技術に投資しようとしていると書いています。

さらに、Worldwide Business Research（WBR）と共同で実施され、OEMとエンドユーザーの両方を含む300人の意思決定者を対象としたこの調査では、テクノロジーの採用に向けたこの推進力は、機器を保証および提供するメーカーの能力に対する顧客の要求によって推進されていることがわかりました。稼働時間。

これらすべては、業界がサービス化に向かっていることを非常に示唆しています。サービス化では、製造業者は製品自体を販売するのではなく、製品のパフォーマンスをサービスとして販売します。当然のことながら、この動きは、機器をOEMに正直に維持する責任を負わせ、機器の所有権のコストと複雑さから解放されるという顧客からの要求に対応します。

「サービス化への意欲は、「必要なときに欲しい、必要なときにだけ支払いたい、壊れたときは他の人の合理性にしたい」という顧客の感情に対する反応です」とブルックス追加します。 「オンデマンドは、OEMビジネスモデルに大きな変化をもたらしています。

これらの期待に応えるために、アフターサービスの取り組みは、製品のライフサイクル全体にわたって設計と調達に及ぶOEMバリューチェーンのインテリジェントな部分になる必要があります。今日、82％のメーカーは、製品の稼働時間が顧客の購入決定に影響を与えると報告していますが、エンドユーザーの57％は、稼働時間の保証に追加料金を支払うと報告しています。

「今日のメーカーは、製品の稼働時間を最大化するという顧客の高まる需要を満たすために、アフターサービス機能を進化させる必要性を十分に認識しています」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であるサラミューラーは述べています。 「業界リーダーの増加するリストは、顧客の進化するサービスの期待に応えるために適切なシステム、テクノロジー、およびリソースを実装するための措置を講じていますが、遅れは変更の必要性を拒否し、「現状」の故障修理サービスモデルに固執しています。」

現在、ほとんどのOEMは、現場でセンサーを搭載した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。ただし、現在、サービスの取り組みをサポートするためにデータを使用しているのは25％のみです。 OEMの半数以上がAIと機械学習を大規模な投資にすることを計画しており、90％は今後12か月以内に予測分析に投資する予定です。

以下のインフォグラフィックを見て、その他の調査結果を確認してください。

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