Tres tecnologías que optimizan la prestación de servicios

La disciplina de la prestación de servicios tiene grandes cambios en las expectativas de los clientes durante la pandemia. La entrega rápida y sin contacto es ahora un requisito previo, y muchas organizaciones están recurriendo a tecnologías avanzadas para dar el siguiente paso en el camino hacia la satisfacción de sus clientes y la competitividad de sus empresas.

En el proceso, una trifecta de tecnologías críticas (integración de Internet de las cosas (IoT), análisis predictivo y aprendizaje automático) se ha intensificado para llevar la prestación de servicios a un nivel completamente nuevo.

Vinculación de IoT y FSM para permitir el mantenimiento predictivo. Cada vez más, IoT está ayudando a mejorar las capacidades de la gestión de servicios de campo (FSM), y muchas organizaciones utilizan herramientas de IoT para llevar a cabo el monitoreo remoto. Los desarrollos recientes han visto cómo la tecnología aporta más beneficios al sector. Ahora, incluso los dispositivos y sensores de IoT más pequeños tienen conectividad de red e Internet, lo que les permite introducir datos en un sistema FSM. Luego, convierte los datos en conocimientos que pueden ayudar a los proveedores de servicios a realizar un mantenimiento predictivo.

Makino, un fabricante global de mecanizado de corte de metales y descarga eléctrica, es un ejemplo perfecto de cómo IoT y FSM pueden ayudar a las empresas a lograr un mantenimiento predictivo como parte de una estrategia de transformación de servicios. Makino se basa en un conector empresarial de IoT para recibir y poner en funcionamiento los datos del dispositivo y ofrecer observaciones sobre el estado de sus máquinas. Esto permite a la empresa predecir con precisión cualquier falla del equipo y tomar medidas antes de que ocurra.

Por ejemplo, cuando los clientes permiten la conectividad, el sistema IoT puede alimentar datos del equipo directamente al sistema FSM para que se pueda realizar una llamada o crear un ticket automáticamente. Como resultado, Makino evita interrupciones significativas, maximiza el tiempo de actividad del equipo y reduce la cantidad de envíos innecesarios de ingenieros, todo mientras reduce costos y mejora la satisfacción del cliente.

Llevando el servicio a nuevas alturas inteligentes con IA. De manera similar a IoT, la inteligencia artificial y los algoritmos avanzados pueden ayudar a reforzar una nueva forma de automatización empresarial, lo que permite a las organizaciones de servicios de campo avanzar en la transición al servicio predictivo. Cuando se trata de la precisión del servicio, la IA ayuda a enfocarse en disciplinas comerciales específicas, como la programación inteligente. En todo el alcance de las operaciones de servicio de campo, la inteligencia artificial puede optimizar las decisiones de programación resolviendo problemas a gran escala con múltiples restricciones, lo cual es especialmente útil cuando se trata de fuerzas laborales móviles dentro de las organizaciones de servicios de campo.

Con capacidades avanzadas, la IA puede analizar datos en tiempo real en segundos y considerar varios parámetros, como el flujo de tráfico y las habilidades o la disponibilidad de los técnicos individuales. La información procedente de las técnicas de aprendizaje automático permite a las organizaciones equilibrar prioridades en competencia y encontrar oportunidades para combinar trabajos y combinar la actividad de mantenimiento planificada. Esto permite que los trabajadores humanos se centren en un servicio personalizado.

Mirando hacia el futuro con modelos predictivos sin riesgos. Las herramientas avanzadas de análisis predictivo utilizan datos históricos y actuales recopilados de las actividades de servicio y los clientes para crear, procesar y validar modelos capaces de proporcionar respuestas a preguntas difíciles sobre pronósticos y situaciones hipotéticas. Los proveedores de servicios de campo pueden usar los modelos para probar sus respuestas a una amplia gama de escenarios, meses o incluso años antes de que se produzcan ciertos cambios.

Esta capacidad avanzada detrás del software de modelado predictivo permite a las empresas comprender cómo pueden alinear sus recursos para lograr indicadores clave de rendimiento específicos frente a los diferentes niveles de demanda. Esto incluye respuestas a preguntas tales como cuántos miembros del personal se necesitarían, qué habilidades deberían poseer y dónde debería estar el personal idealmente.

El software de modelado predictivo adecuado también puede proporcionar a las organizaciones de servicios la flexibilidad para centrarse en disciplinas de programación tanto operativas como estratégicas. Debe tener la capacidad de combinar el análisis de datos en tiempo real sobre los cambios del mercado y el desempeño comercial. Luego, las organizaciones pueden revisar si necesitan establecer nuevos territorios de valor comercial aproximadamente igual o reestructurar los territorios existentes para reflejar los cambios en el mercado a fin de optimizar las oportunidades comerciales en un área específica. Esto permite a las empresas de servicios optimizar los insumos y maximizar las ganancias, al mismo tiempo que se evitan riesgos innecesarios.

IoT, IA y el modelado predictivo tienen un papel muy importante que desempeñar en el futuro de la prestación de servicios. Cada tecnología brinda a las empresas de servicios beneficios diferenciadores, desde una mayor gestión del mantenimiento hasta una mejor programación de la fuerza laboral y la capacidad de reaccionar rápidamente a los cambios del mercado. Las organizaciones de servicios que priorizan un enfoque de tecnología primero serán las que puedan lograr un servicio verdaderamente predictivo, para preparar sus negocios para el futuro y superar las expectativas cada vez más exigentes de los clientes.

Sarah Nicastro es evangelista de servicio de campo con IFS .