Las organizaciones de servicio de campo han operado tradicionalmente bajo el modelo de reparación, es decir, responder a una falla del dispositivo después de que el cliente informa un problema.
Este modelo operativo se ha vuelto anticuado debido al aumento de los costos y las ineficiencias en la mano de obra y las operaciones. También está demostrando ser menos eficaz para satisfacer las crecientes expectativas del cliente.
La industria de servicios de campo está evolucionando rápidamente en direcciones nuevas y emocionantes con tecnología de punta que continúa ingresando a la arena. Estas innovaciones en tecnología y flujos de trabajo están ayudando a transformar el servicio de campo al proporcionar a los clientes un tiempo de actividad óptimo del dispositivo, junto con una mayor visibilidad, eficiencia y rentabilidad. La evolución del servicio de campo incluye automatización, IA, nuevas herramientas de aprendizaje y realidad mixta para ayudar a los técnicos a lograr el éxito.
La capacidad de capturar, digerir y obtener información útil a partir de los datos es fundamental para modernizar una organización de servicios de campo. Los sistemas predictivos inteligentes impulsados por IA pueden automatizar tareas manuales que consumen mucho tiempo, como recopilar datos, diagnosticar problemas e identificar la mejor solución para resolver un problema. La IA puede optimizar la gestión de recursos, empoderar a los equipos de campo a través de la realidad mixta y la movilización, y puede mejorar el servicio al cliente con un servicio proactivo y predictivo. En resumen, la IA brinda a las organizaciones la capacidad de optimizar la prestación de servicios de campo.
Una organización que aprovecha la realidad mixta y el servicio de campo es Burckhardt Compression . La empresa de compresores líder a nivel mundial adoptó Microsoft Dynamics 365 Remote Assist y Dynamics 365 Field Service para que los ingenieros puedan colaborar rápidamente con los técnicos de barcos en ubicaciones remotas y brindar experiencia mecánica especializada. Redujeron con éxito los costos, disminuyeron su huella de carbono y ahora pueden responder a las necesidades de los clientes en solo minutos en lugar de días.
Mejorar la experiencia del cliente
Los clientes de servicios de campo necesitan estabilidad y confiabilidad en sus negocios. Quieren visibilidad de sus activos y necesitan minimizar el tiempo de inactividad cuando se producen averías.
Antes de los sistemas potenciados por IA, el cliente tendría que comunicarse activamente para informar que el dispositivo había fallado. Según el tipo de falla, el trabajo con el dispositivo podría ralentizarse o bloquearse durante días o semanas hasta que un técnico pudiera completar las reparaciones. Sin soporte inteligente, es posible que el técnico deba regresar para visitas de seguimiento, perdiendo tiempo y dinero innecesariamente.
La IA permite la previsión, el control y el análisis predictivo, automático y remoto de la autocuración de los dispositivos conectados en busca de posibles problemas. Si se identifica uno, el sistema puede intentar resolver problemas de forma remota a través de procesos de autorreparación, como hacer que el dispositivo se reinicie durante un tiempo de inactividad para mitigar una falla por sobrecalentamiento. Usando datos históricos del dispositivo y análisis predictivo, el sistema puede hacer una recomendación para programar una visita al sitio del técnico para evitar problemas futuros, notificando al cliente sobre la orden de trabajo. Luego, el cliente podría planificar el tiempo de inactividad programado e incluso realizar un seguimiento de la llegada del técnico a la cita en tiempo real.
Aumente la productividad de los técnicos
Para ser más efectivos y evitar costosas visitas de regreso, los técnicos deben tener acceso completo a la información y orientación en tiempo real que necesitan. El técnico podría utilizar un gemelo digital del dispositivo para conocer su estado y condiciones de funcionamiento, y para capacitarse sobre el problema particular que requiere reparación. Las capacidades cognitivas de AI pueden incluso ayudar a optimizar las reparaciones antes de que llegue un técnico, ocupándose de los diagnósticos de rutina y las pruebas de 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 use de manera eficiente.
Optimizar la gestión de recursos
Y, por último, la gestión eficaz de los recursos, como el inventario y el tiempo de los técnicos, está en el centro del desafío para cualquier organización de servicio de campo, creando una poderosa ventaja competitiva cuando se realiza bien.
En una organización de servicio de campo tradicional, los técnicos a menudo se envían en función de la disponibilidad, no de la proximidad al cliente o la experiencia con un dispositivo específico. Un técnico puede llegar al sitio con acceso limitado a la información del cliente y al historial del dispositivo, lo que afecta la capacidad de completar la reparación en una primera visita y aumenta los costos generales para el cliente y la organización de servicio de campo.
A medida que ingresan más solicitudes, el sistema optimizaría el cronograma del técnico para crear la ruta más eficiente para navegar, lo que le permitiría al técnico más tiempo para realizar llamadas adicionales por día y generar mayores ingresos.
La gestión de inventario en tiempo real garantiza que la pieza de repuesto esté disponible en la fecha programada y que el técnico tenga acceso a las herramientas necesarias para completar la reparación. El sistema puede identificar las mejores piezas para reemplazar, dónde deben comprarse y proporcionar predicciones de tiempo de entrega más precisas para la organización. Tanto los gerentes como los técnicos de servicio de campo pueden sincronizar y rastrear el inventario hasta el nivel del camión con visibilidad en tiempo real para aumentar las tasas de reparación a la primera.
