Tiga Teknologi yang Merevolusi Pengiriman Layanan
Disiplin pengiriman layanan mengalami perubahan besar dalam ekspektasi pelanggan selama pandemi. Pengiriman cepat dan tanpa kontak kini merupakan prasyarat, dan banyak organisasi beralih ke teknologi canggih untuk melangkah berikutnya dalam perjalanan untuk menjaga pelanggan tetap bahagia dan bisnis mereka tetap kompetitif.
Dalam prosesnya, serikat tiga teknologi kritis — integrasi internet of things (IoT), analitik prediktif, dan pembelajaran mesin — telah naik untuk membawa pengiriman layanan ke tingkat yang baru.
Menghubungkan IoT dan FSM untuk memungkinkan pemeliharaan prediktif.
Semakin banyak, IoT membantu untuk meningkatkan kemampuan manajemen layanan lapangan (FSM), dengan banyak organisasi menggunakan alat IoT untuk melakukan pemantauan jarak jauh. Perkembangan terbaru telah melihat teknologi membawa manfaat lebih lanjut ke sektor. Sekarang, bahkan perangkat dan sensor IoT yang paling kecil memiliki konektivitas jaringan dan internet, memungkinkan mereka untuk menyumbangkan data ke sistem FSM. Kemudian sistem ini mengubah data menjadi wawasan yang dapat membantu penyedia layanan melakukan pemeliharaan prediktif.
Makino, produsen global mesin pemotong logam dan mesin discharge listrik, adalah contoh sempurna bagaimana IoT dan FSM dapat membantu perusahaan mencapai pemeliharaan prediktif sebagai bagian dari strategi transformasi layanan. Makino mengandalkan konektor bisnis IoT untuk menerima dan operasionalisasi data perangkat dan menyampaikan observasi tentang kondisi mesinnya. Ini memungkinkan perusahaan untuk secara akurat memprediksi kegagalan peralatan apa pun, dan mengambil tindakan sebelum kegagalan terjadi.
Misalnya, ketika pelanggan mengizinkan konektivitas, sistem IoT dapat menyumbangkan data dari peralatan secara langsung ke sistem FSM sehingga panggilan dapat dilakukan, atau tiket dibuat secara otomatis. Akibatnya, Makino menghindari gangguan signifikan, memaksimalkan waktu operasional peralatan, dan mengurangi jumlah pengiriman insinyur yang tidak perlu — sambil menghemat biaya dan meningkatkan kepuasan pelanggan.
Membawa layanan ke ketinggian cerdas baru dengan AI.
Dengan cara yang mirip dengan IoT, kecerdasan buatan dan algoritma canggih dapat membantu memperkuat bentuk otomasi bisnis baru, memungkinkan organisasi layanan lapangan untuk lebih lanjut beralihan ke layanan prediktif. Ketika datang untuk akurasi layanan, AI membantu untuk menargetkan disiplin bisnis tertentu seperti penjadwalan cerdas. Di seluruh cakupan operasi layanan lapangan, AI dapat mengoptimalkan keputusan penjadwalan dengan memecahkan masalah skala besar dengan banyak kendala, yang sangat berguna saat berurusan dengan tenaga kerja seluler dalam organisasi layanan lapangan.
Dengan kemampuan canggih, AI dapat menganalisis data real-time dalam hitungan detik, dan mempertimbangkan parameter yang berbeda seperti aliran lalu lintas dan keterampilan atau ketersediaan teknisi individu. Masukan dari teknik pembelajaran mesin memungkinkan organisasi untuk menyeimbangkan prioritas yang bersaing dan menemukan kesempatan untuk menggabungkan pekerjaan dan mencampur aktivitas pemeliharaan yang direncanakan. Ini memungkinkan pekerja manusia untuk fokus pada layanan yang dipersonalisasi.
Melihat ke depan dengan pemodelan prediktif tanpa risiko.
Alat analitik prediktif canggih menggunakan data historis dan terkini yang dikumpulkan dari aktivitas layanan dan pelanggan untuk menciptakan, memproses, dan memvalidasi model yang mampu memberikan jawaban atas pertanyaan yang sulit tentang perkiraan dan what-ifs. Penyedia layanan lapangan kemudian dapat menggunakan model untuk menguji respons mereka terhadap berbagai skenario, bulan atau bahkan tahun sebelum perubahan tertentu terjadi.
Kemampuan canggih di balik perangkat lunak pemodelan prediktif ini memungkinkan bisnis untuk memahami bagaimana mereka dapat menyelaraskan sumber daya mereka untuk mencapai indikator kinerja kunci yang ditetapkan terhadap tingkat permintaan yang bervariasi. Ini mencakup jawaban atas pertanyaan seperti berapa banyak anggota staf yang dibutuhkan, keterampilan apa yang harus dimiliki, dan di mana staf sebaiknya ditempatkan.
Perangkat lunak pemodelan prediktif yang tepat juga dapat memberikan organisasi layanan fleksibilitas untuk fokus pada disiplin penjadwalan operasional dan strategis. Ini harus memiliki kapasitas untuk menggabungkan analisis data real-time tentang perubahan pasar dan performa bisnis. Organisasi kemudian dapat meninjau apakah mereka perlu menetapkan wilayah baru dengan nilai komersial yang setara, atau merestruktur wilayah yang ada untuk mencerminkan perubahan di pasar guna mengoptimalkan peluang bisnis di suatu area tertentu. Ini memungkinkan perusahaan layanan untuk mengoptimalkan input dan memaksimalkan keuntungan, sambil menghindari risiko yang tidak perlu.
IoT, AI, dan pemodelan prediktif memiliki peran besar yang harus dimainkan di masa depan pengiriman layanan. Setiap teknologi memberikan bisnis layanan manfaat yang membedakan, dari manajemen pemeliharaan yang ditingkatkan hingga penjadwalan tenaga kerja yang lebih baik dan kemampuan untuk bereaksi dengan cepat terhadap perubahan pasar. Organisasi layanan yang memprioritaskan pendekatan yang berpusat pada teknologi akan menjadi mereka yang mampu mencapai layanan yang benar-benar prediktif — untuk melindungi bisnis mereka dari masa depan dan melebihi ekspektasi pelanggan yang semakin menuntut.
Sarah Nicastro adalah evangelis layanan lapangan dengan IFS.
