Descubre cómo puede ayudarte la Inteligencia Artificial en la gestión de tu servicio de campo

Las organizaciones de servicios de campo históricamente se han ejecutado bajo un modelo operativo de resolución de incidencias, y solo pueden responder a las mismas después de que los clientes informan de ese problema. Las organizaciones modernas de servicios de campo necesitan nuevas formas de dar sentido a la información disponible para permitir a su equipo tomar medidas tempranas para atender las necesidades de los clientes.

Los sistemas inteligentes y predictivos impulsados ​​por la inteligencia artificial (IA) pueden hacer precisamente eso. Pueden automatizar tareas manuales que consumen mucho tiempo, como recopilar datos, diagnosticar problemas e identificar las mejores soluciones a los problemas.

AI optimiza la gestión de recursos, faculta a los equipos de campo a través de una realidad y movilización mixtas, y mejora el servicio al cliente con un servicio proactivo y predictivo.

En Arbentia, queremos analizar cómo las soluciones habilitadas para la IA, como Microsoft Dynamics 365 Field Service, pueden mejorar cada parte del equipo de una organización de servicio de campo y transformar la experiencia del cliente.

La gestión eficaz de los recursos, como el inventario y el tiempo del técnico, está en el centro del desafío para cualquier organización de servicio de campo, creando una poderosa ventaja competitiva cuando se hace bien.

En una organización de servicio de campo tradicional, se enviaría un técnico según la disponibilidad, no la proximidad o la experiencia con el fallo específico. Es posible que llegue al lugar con acceso limitado a la información del cliente y al historial del dispositivo, lo que reduce su capacidad para completar la reparación en una primera visita y aumenta los costes generales.

Sin embargo, cuando se programa una orden de trabajo en un sistema inteligente, las asignaciones se optimizan utilizando múltiples factores, como la experiencia de un técnico en el manejo de la falla específica, el técnico preferido del cliente o la proximidad al sitio. Aprovechando el aprendizaje automático, este sistema inteligente podría asignar automáticamente la orden de trabajo al mejor personal disponible.

A medida que llegan más solicitudes, el sistema optimiza el programa del técnico para crear la ruta de viaje más eficiente. La administración del inventario en tiempo real garantiza que la pieza de reemplazo esté disponible en la fecha programada y que el técnico tenga acceso a las herramientas necesarias para completar el trabajo. Puede identificar las mejores partes para reemplazar, dónde se deben comprar, y proporcionar predicciones de tiempo de entrega más precisas para la organización.

Para ser más efectivos y evitar costosas visitas de retorno, los técnicos deben tener acceso completo a la información para conocer el estado y condición de la operación. Las capacidades cognitivas de AI pueden incluso ayudar a optimizar las reparaciones antes de que llegue un técnico, cuidando los diagnósticos de rutina y las pruebas para detectar problemas comunes o similares. Estas capacidades aseguran que el técnico esté mejor preparado para el trabajo y que su tiempo y el del cliente se utilicen de manera eficiente.

Igualmente, las herramientas de realidad mixta, como HoloLens, crean representaciones 3D superpuestas directamente en producto a reparar, resaltando las partes faltantes o rotas y permitiendo que el técnico vea los datos de rendimiento. AI puede usar los datos de los análisis predictivos para hacer recomendaciones justo a tiempo mientras trabaja. Sus auriculares pueden identificar irregularidades y ayudarla a enfocarse en los problemas correctos sin tener que detenerse y solucionar problemas, asegurándose de que el trabajo se complete correctamente la primera vez.

Antes de los sistemas habilitados por AI, el cliente debía de comunicarse activamente para informar que el dispositivo había fallado. Usando datos históricos del dispositivo y análisis predictivos, el sistema puede hacer una recomendación para programar una visita del técnico al sitio para evitar problemas futuros, notificando al cliente la orden de trabajo. Luego, el cliente puede planificar el tiempo de inactividad programado e incluso realizar un seguimiento de la llegada del técnico a la cita en tiempo real.

Durante la visita, utilizando las recomendaciones del sistema, el técnico podría discutir productos y servicios adicionales con el cliente que cumplan con su uso específico y necesidades operativas. El cliente obtiene más control sobre sus activos, y la organización de servicio de campo está facultada para proporcionar capacidades mejoradas de entrega de servicios.