Tehisintellekti roll teenindusoperatsioonide juhtimises: Mida see tegelikult väliteenindusmeeskondade jaoks teeb

Tehisintellekti kasutamine välitöödel tähendab paljusid erinevaid asju. Mõned tööriistad annavad tõelist kasu. Teised lihtsalt lisavad põhilisele automatiseerimisele sildi “tehisintellektipõhine”.

Enamik teenusejuhte ei vaja veel ühte trendiraportit. Nad peavad teadma, mida tehisintellekt suudab praegu teha, kus see säästab aega ja kus inimese oskused on endiselt olulised.

Tänapäeval keskendub tehisintellektuaalteenuste juhtimine praktilisele toetusele. See aitab meeskondadel tööd planeerida, riske märgata ja viivitusi vähendada. Enamik kaasaegseid vahendeid ei asenda inimesi. Nad aitavad meeskondadel teha kiiremaid ja teadlikumaid valikuid.

Hea uudis on see, et keskmise suurusega ettevõtted saavad nüüd neid vahendeid kasutada. Ettevõtted ei vaja enam tohutut eelarvet ega sisemist andmetöötlusmeeskonda, et saada kasu tehisintellektipõhistest FSM-süsteemidest.

Mida saab tehisintellekti teha välitöödel täna

Tehisintellekt töötab kõige paremini, kui see toetab korduvaid ülesandeid suurte andmemahtude puhul. Välitöödel tähendab see sageli tööde planeerimist, varade ajaloo läbivaatamist ja mustrite tuvastamist sadade tööülesannete lõikes.

Mõned tehisintellekti vahendid on juba laialdaselt kasutusel kogu FSMi turul. Teised on veel varajases staadiumis ja vajavad rohkem andmeid või täiendavat riistvara.

Intelligentne tööde määramine ja ajaplaneerimine

See on kõige enam tõestatud tehisintellekti kasutamine välitööde haldamisel.

Varem sobitasid dispetšerid töökohti käsitsi. Nad kontrollisid, kes oli vaba, kellel olid sobivad oskused ja kes töötas lähedal. See protsess muutub keeruliseks, kui korraga muutub kümneid töökohti.

Tehisintellekti planeerimisvahendid vaatavad paljud andmepunktid sekundite jooksul läbi. Süsteem kontrollib tehnikute oskusi, sõiduaega, töökoormust, SLA tähtaegu, vara tüüpi ja varasemat tööajalugu.

Seejärel pakub platvorm välja iga ülesande jaoks parima sobivaima. Dispetšer säilitab endiselt täieliku kontrolli ja saab vajaduse korral mis tahes ülesandeid muuta.

See on oluline, sest inimmeeskondadel on raskusi paljude muutujate läbivaatamisega suurtes tööde järjekordades. AI tegeleb raske planeerimistööga, samal ajal kui dispetšerid keskenduvad kiireloomulistele juhtumitele ja klientide vajadustele.

Paljud ettevõtted teatavad, et pärast tehisintellekti planeerimise alustamist on sõiduaeg vähenenud. Mõned viivad ka rohkem töid päevas lõpule, ilma et lisataks rohkem tehnikuid.

Ennetava hoolduse käivitamine

Ennustav tehisintellekti eesmärk on peatada rikked enne nende tekkimist.

Esimesel tasandil kasutatakse varasemaid töökirjeid. Süsteem kontrollib vara vanust, hoolduse ajalugu, kasutusmustreid ja varasemaid vigu. Seejärel hinnatakse, milliste varade puhul on rikkeoht suurem.

See lähenemisviis töötab hästi enamiku keskmise turuga teenindusettevõtete puhul. See kasutab andmeid, mida ettevõtted juba koguvad digitaalsete tööde tellimuste kaudu.

Teisel tasandil kasutatakse ühendatud seadmetelt saadud reaalajas andurite andmeid. Andurid jälgivad selliseid asju nagu soojus, vibratsioon või energiatarbimine. Seejärel otsivad masinõppega teenindusoperatsioonide tööriistad rikke märke.

Selline seadistus vajab sageli asjade interneti riistvara ja suuremat eelarvet. Samuti töötab see kõige paremini ettevõtetes, kus on väljaarenenud andmesüsteemid.

Enamiku teenindusmeeskondade jaoks tuleb praktiline võit ajaloolistest andmetest. Tehisintellekti abil saab märgistada varasid, mis jätavad teenindusintervallid vahele või mille puhul ilmnevad korduvad vead. Seejärel saavad meeskonnad planeerida tööd enne, kui klient teatab rikkest.

Automaatne veadiagnostika tugi

Tehnikud seisavad sageli silmitsi vigadega, mida nad pole kunagi varem näinud. Tehisintellekt võib aidata vähendada nende probleemide diagnoosimiseks kuluvat aega.

Kui tehnik avab töökorralduse, saab platvorm vaadata sarnaseid varasemaid töid. Seejärel näitab see ühiseid vea põhjuseid, varasemaid parandusi ja seotud varade puhul kasutatud varuosi.

See protsess ei asenda tehnilisi oskusi. Selle asemel aitab see töötajatel kiiremini vastusteni jõuda, eriti kui tegemist on vähem levinud probleemidega.

Nooremate tehnikute jaoks on see väärtus veelgi suurem. Kogenud insenerid koguvad teadmisi aastate jooksul. Tehisintellekti süsteemid aitavad neid teadmisi jagada laiemas meeskonnas.

Need vahendid toimivad kõige paremini, kui ettevõtted juba salvestavad tugevaid digitaalseid tööandmeid. Kõige rohkem kasu saavad tavaliselt ettevõtted, kellel on aastaid struktureeritud töövolituste andmeid.

Anomaaliate tuvastamine ja hoiatamine

Juhid vaatavad sageli läbi suured armatuurlauad, mis on täis teenuse andmeid. Selle mahu sees võivad peituda olulised hoiatusmärgid.

Tehisintellektipõhised FSM-süsteemid saavad neid suundumusi automaatselt jälgida. Tarkvara otsib muutusi, mis jäävad väljapoole tavapäraseid mustreid.

Süsteem võib tuvastada, et ühe tehniku esmakordse parandamise määr on langenud. Samuti võib see täheldada ühe varaliigi puhul hädaabitööde arvu järsku suurenemist.

Tehisintellektuaali abil on võimalik märgata ka pikemaid tööaegu ühes piirkonnas või ühe kliendipaiga korduvaid külastusi. Selliste mustrite märkamine manuaalse läbivaatamise teel võtab sageli nädalaid.

Eesmärk ei ole asendada juhte. Eesmärk on suunata nende tähelepanu õigel ajal õigele probleemile.

Loomulikus keeles töövolituste loomine

See valdkond on kaasaegsete FSM-platvormide puhul kiiresti kasvanud.

Dispetšer või klient saab nüüd kirjeldada viga tavalises keeles. Näiteks võib keegi teatada, et katel teeb valju klõpsatusi ja näitab madalat rõhku.

Seejärel täidab tehisintellekti assistent põhilisi töövaldkondi. See võib soovitada vara tüüpi, tõenäolist viga, vajalikke oskusi ja töö eeldatavat kestust.

See vähendab hõivatud meeskondade jaoks manuaalset haldustööd. Samuti aitab see ettevõtetel luua järjekindlamaid töökorralduste kirjeid.

Aja jooksul parandavad puhtamad andmed ka teisi tehisintellekti funktsioone. Paremad andmed toetavad tugevamat planeerimist, aruandlust ja prognoosivaid hooldustulemusi.

Kui tehisintellekt ei asenda inimese otsustusvõimet väliteeninduses

Paljud välitööde juhid muretsevad selle pärast, et tehisintellektuaalkeskkond asendab kvalifitseeritud personali. Tegelikkuses toetab enamik tehisintellekti vahendeid pigem inimmeeskondi, mitte ei kõrvalda neid.

Esimene valdkond, kus inimese otsustusvõime on endiselt oluline, on erandite käsitlemine. Dispetšerid mõistavad klientide väärtust, pikaajalisi suhteid ja äririske viisil, mida algoritmid ei suuda täielikult mõõta.

Ajaplaneerimismootor võib soovitada kõige kiiremat võimalust. Dispetšer võib siiski valida teise tehniku, sest klient usaldab seda inimest.

Klientidega suhtlemine sõltub ka inimeste oskustest. Tehisintellekt ei suuda pingelisi kõnesid, hilinenud remonditöid või ärritunud kliente käsitleda sama hoolikalt ja otsustusvõimeliselt kui kogenud teenindusjuht.

Tehnikute kasv on veel üks inimese juhitud valdkond. Juhid peavad otsustama, kes vajavad toetust, millised oskustepuudujäägid on kõige olulisemad ja kuidas töötajaid koolituste kaudu suunata.

Tehisintellekt saab esile tuua mustreid andmetes. Inimesed otsustavad ikkagi, kuidas nende andmete põhjal tegutseda.

Kuidas hinnata tehisintellekti väiteid FSM tarkvaras

Paljud FSMi müüjad turustavad nüüd tehisintellekti funktsioone. Mitte kõik need väited ei kajasta praktilist väärtust.

Esimene küsimus on lihtne. Milliseid täpseid otsuseid tehisintellekt toetab ja milliseid andmeid ta kasutab?

Head müüjad selgitavad protsessi selgelt. Nõrgad vastused tuginevad sageli ebamäärastele terminitele ja laiale turundusväljendusele.

Teine küsimus peaks keskenduma tulemustele. Küsige tõelisi juhtumiuuringuid mõõdetud tulemuste kohta.

Müüja peaks selgitama, kuidas kliendid on parandanud ajakava koostamise kiirust, esmakordse parandamise määra või tehnikute töö tulemuslikkust tehisintellekti vahendite abil.

Kolmas küsimus on seotud andmete kvaliteediga. Mõned tehisintellekti vahendid töötavad esimesest päevast alates. Teised vajavad kuude kaupa struktureeritud andmeid, enne kui nad muutuvad kasulikuks.

Operatsioonimeeskonnad peaksid seda nõuet enne kasutuselevõtu algust mõistma. Tehisintellektuaalkasutus toimib kõige paremini, kui ettevõtted koguvad puhtaid ja järjepidevaid teenuseandmeid.

Kuidas Frontu kasutab tehisintellekti välitööde toetamiseks

Frontu keskendub praktilistele tehisintellekti funktsioonidele, mis toetavad igapäevast teenindustööd.

Platvorm kasutab arukaid planeerimisvahendeid, et parandada tehnikute määramist. Süsteem vaatab läbi oskused, töökoormuse ja asukoha, enne kui pakub iga töö jaoks parimat sobitamist.

Frontu toetab ka anomaaliate tuvastamist teenuse tulemuslikkuse andmetes. Juhid saavad ebatavalisi suundumusi kiiremini märgata ja reageerida, enne kui väikesed probleemid kasvavad.

Platvorm aitab meeskondadel planeerida ennetavaid töid ennetava hoolduse planeerimise kaudu, mis põhineb varade ajaloost ja hooldusväljadel.

Nende vahendite eesmärk on parandada teenuste tõhusust ilma keerukust lisamata. Keskendutakse praktilisele kasule, mida tegevusjuhendajad saavad mõõta.

Frontu lähenemine väldib hype’i ja pikki uurimisprojekte. Platvorm toetab välimeeskondi tööriistadega, mida nad saavad kasutusele võtta ja kasutada juba täna.

Vaadake, kuidas Frontu intelligentsed funktsioonid teie ettevõtte jaoks töötavad, ja broneerige tasuta demo.

KKK

Milline on tehisintellekti roll teenuse osutamise juhtimises?

Tehisintellekti kasutamine teenindusoperatsioonides aitab meeskondadel teha kiiremaid ja teadlikumaid otsuseid. See toetab ajakava koostamist, ennetavat hooldust, veadiagnostikat, anomaaliate tuvastamist ja töökorralduste koostamist.

Millised tehisintellekti funktsioonid on tänapäeval FSM-tarkvaras saadaval?

Enamik kaasaegseid FSM-platvorme sisaldab intelligentset ajakava, ennetavat hooldustuge, anomaaliahoiatusi, tehisintellekti abiga töökorralduste loomist ja varasematel tööandmetel põhinevat veadiagnostika tuge.

Kas tehisintellektuaalsus asendab välitööde dispetšerid?

Ei. Tehisintellektuaali abil lahendatakse rutiinseid planeerimisülesandeid, samal ajal kui dispetšerid keskenduvad klientide vajadustele, eranditele ja ettevõtte prioriteetidele.

Kui palju andmeid on tehisintellekti jaoks vaja, et töötada tõhusalt välitöödel?

Planeerimisvahendid saavad algusest peale töötada praeguste teenuste andmetega. Ennetava hoolduse süsteemid vajavad sageli üks kuni kaks aastat struktureeritud varade ajalugu.

Kas tehisintellekti kasutamine FSM-tarkvaras on taskukohane keskmise suurusega ettevõtetele?

Jah. Paljud kaasaegsed platvormid sisaldavad nüüd tehisintellektipõhiseid planeerimis- ja aruandlusfunktsioone pigem standardsete FSM-süsteemide kui kallite lisade osana.