フィールドサービス管理のAIがビジネスを合理化する方法

他の人のコンピュータを覗くつもりはありませんが、時々起こります。 これは、誰もが簡単にモニターを見ることができるオープンオフィスで働くことの欠点です。 しかし、私があまりにも怖いので、私が決して見たことがないモニターが1つあります。それは、私たちのオフィスマネージャーであるガブリエルのものです。

ガブリエルのコンピューターは通常、彼女のカレンダーに開いています。カレンダーは、パッチワークキルトのように見える予定でいっぱいです。 彼女がどうやってそれに追いつくのか分かりません。

中小企業のスケジューラーとマネージャーは、同様の組織上の課題に直面しています。

たとえば、フィールドサービスビジネスでは、スケジューラは、複数の機器を持ち運び、複数の場所に毎日行く複数の技術者に遅れずについていく必要があります。 これは、3乗された一連の責任についていくようなものです。また、その一部が間違っていると、不幸な顧客が3乗されたことを意味する場合もあります。

ただし、フィールドサービスのスケジューラーとディスパッチャーのヘルプは、人工知能という驚くべき情報源から得られる可能性があります。

人工知能（AI）は、フィールドサービス企業がより効率的に仕事をするのをすでに支援しています。 AIを無視する小規模なサービスビジネスは、潜在的な節約とパフォーマンスの向上を無視しています。

AIにより、フィールドサービスのスケジューリングとディスパッチが容易になります

設計コンサルタント会社PhilosophieのAIディレクターであるChrisButlerは、あるフィールドサービスチームがスケジューラの作業負荷とサービス技術者の帰りの両方を削減するのを支援しました。

帰りの旅

サービス技術者は、適切な情報、適切な部品、または作業を完了するための時間なしに、頻繁に現場に到着します。 つまり、技術者は問題を解決するために2回目または3回目の訪問を行う必要があります。

コーディネーターが技術者に適切な情報を提供していなかった場合、仕事は完了しませんでした。

Philosophieは、成功したジョブを分析し、それらを成功させるためにどの情報スケジューラーが収集したかを判断するAIプログラムを設計しました。 Philosophieのプログラムには、「収集された情報に基づいて、そのジョブが成功するか、または帰りの旅を引き起こすかを予測するアルゴリズム」が含まれていました。

これにより、コーディネーターは最初に顧客に何を尋ねる必要があるかを知ることができました。

スケジューリング

PhilosophieのAIプログラムは、スケジューラーの仕事も容易にしました。 バトラーは、クライアントの仕事の約「90〜95％」をスケジュールするのは簡単だったと見積もっています。

AIプログラムは、これらのジョブのスケジューリングを自動化しました。 スケジューリングチームが紙のカレンダー、テレマティクスソフトウェア、在庫管理システムの間で情報を調整する必要はなく、AIプログラムがその作業を行い、その情報に基づいて技術者をスケジュールするのに最適な時間を見つけました。

AIスケジューリングの自動化は、作業を容易にするだけでなく、スケジューラーの動作方法も変更しました。 スケジュールが簡単なジョブの90〜95％がAIによって処理されるため、スケジューラーは、顧客の問題がすぐには明らかにならないような困難なケースに焦点を当て、顧客が本当に必要としているものを把握できます。

AIは、小規模サービスビジネスのカスタマーサービスをより効率的にします

次の明白な声明：チャットボットはカスタマーサービスを支援します。

具体的には、チャットボットは顧客の要求に対応するのに役立ちます。 電話に応答する従業員が非常に多い場合（およびWebサイトのチャット機能）、AIチャットボットは従業員の仕事を片付けることができます。

AIチャットボットは、あらゆる場所の企業にとってますます優先度が高まっています。

その人工知能はチャットボットの形で提供されます。 ガートナーはまた、「2019年までに、企業の40％がチャットボットを積極的に使用して、自然言語の相互作用を使用したビジネスプロセスを促進するようになる」と予測しています。 （クライアントは完全なGartnerリサーチを利用できます。）

それは短時間での迅速な採用です。 チャットボットを使用できないビジネスは、すぐに2番目の層になります。

顧客があなたのウェブサイトにアクセスすると、AIチャットボットは基本的な取り込み作業を行い、彼らの問題が何であるかを尋ねることができます。 AI駆動のチャットボットは、連絡先情報や顧客の問題を削除するなど、単純で反復的な作業に最適です。 この種のデータ入力を自動化することで、企業は、腐敗した作業で発生する傾向のある人為的エラーを回避できます。

このAIヘルプは、従業員の忙しい仕事を減らすだけではありません。 また、技術者とのタスクのマッチングなど、より複雑な作業を行うために彼らを解放します。

場合によっては、チャットボットが顧客の問題を解決できることさえあります。 チャットボットは、顧客の機器や問題に関する情報を削除できる場合、単純な問題に対する可能な修正を提案するようにプログラムできます。

ケーススタディ：フィールドサービス管理におけるAI

ATMメーカーのDieboldは、ClickSoftwareのフィールドサービス管理ソリューションを使用して、スケジュールを改善しました。

ClickSoftwareに投資する前に、Dieboldのスケジューラーは、CRM、ロジスティクス、およびスケジューリングなどの複数のソフトウェアプログラムからのデータ入力を必要としていました。 現在、ClickSoftwareのプログラムのAIアルゴリズムは、そのすべての情報を管理し、それを使用してより適切なスケジュールの提案を行います。

ClickSoftwareのAIは、地理的に仕事に最も近い技術者をスケジュールする代わりに、どの技術者が仕事に最も適しているかを優先します。 ただし、その技術者はもっと遠くにいる可能性があります。 Dieboldは燃料への支出を増やしたくなかったため、ClickSoftwareのテレマティクス機能を使用して、技術者のルートを可能な限り短くしました。

AIを使って前進しましたか？

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