Las organizaciones de servicios de campo han operado tradicionalmente bajo el modelo de reparación de averías, es decir, responder a una falla del dispositivo después de que el cliente informe 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 vanguardia 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 de los dispositivos, 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 alcanzar el éxito.
La capacidad de capturar, digerir y derivar información procesable a partir de los datos es fundamental para modernizar una organización de servicios de campo. Los sistemas inteligentes y predictivos impulsados por IA pueden automatizar tareas manuales que consumen mucho tiempo, como la recopilación de datos, el diagnóstico de problemas y la identificación de la mejor solución para resolver un problema. La IA puede optimizar la gestión de recursos, capacitar 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 está proporcionando a las organizaciones la capacidad de optimizar la prestación de servicios de campo.
Si bien las organizaciones de servicios establecen marcos de sensores y soluciones para capturar datos en todas las facetas de su organización, la IA y el aprendizaje automático representan los próximos pasos que las organizaciones están tomando para aprovechar el valor de la información capturada. El objetivo final es pasar de un modelo de servicio reactivo y reparador a uno proactivo y predictivo, logrando un tiempo de actividad casi constante.
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 tenía que ponerse en contacto activamente para informar de que el dispositivo había fallado. Dependiendo del tipo de falla, el trabajo con el dispositivo podría ralentizarse o bloquearse durante días o semanas hasta que un técnico pueda completar las reparaciones. Sin un soporte inteligente, es posible que el técnico tenga que volver para las visitas de seguimiento, lo que supone una pérdida innecesaria de tiempo y dinero.
La IA permite la previsión, la supervisión y el análisis automatizados y remotos de la previsión, la supervisión y el análisis 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 de sobrecalentamiento. Mediante el uso de datos históricos del dispositivo y análisis predictivos, el sistema podría recomendar programar una visita al sitio del técnico para evitar problemas futuros, notificando al cliente de la orden de trabajo. De este modo, el cliente podría planificar en función del 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 satisfagan sus necesidades específicas de uso y operación. En última instancia, el cliente obtiene más control sobre sus activos y la organización de servicios de campo está capacitada para proporcionar mejores capacidades de prestación de servicios.
Aumente la productividad de los técnicos
Para ser más eficaces y evitar costosas revisitas, los técnicos deben tener acceso completo a la información y a la orientación en tiempo real que necesitan. El técnico podría utilizar un gemelo digital del dispositivo para conocer su estado y condición de funcionamiento, y para capacitarse sobre el problema particular que requiere reparación. Las capacidades cognitivas de la IA pueden incluso ayudar a optimizar las reparaciones antes de que llegue un técnico, encargándose de los diagnósticos rutinarios y de las pruebas de problemas comunes o similares. Estas capacidades garantizan que el técnico esté mejor preparado para el trabajo y que su tiempo, y el del cliente, se utilice de manera eficiente.
La aplicación de servicio móvil del técnico permite al técnico gestionar mejor los horarios de las citas y acceder a las indicaciones paso a paso para llegar a las instalaciones del cliente. En el sitio, esta aplicación puede resaltar las dos o tres posibilidades principales que podrían estar mal con el dispositivo. Los chatbots pueden ayudar a localizar información de clientes, productos y órdenes de trabajo. Las herramientas de realidad mixta, como Dynamics 365 Remote Assist, pueden crear representaciones 3D superpuestas directamente en el dispositivo, resaltando las piezas faltantes o rotas y permitiendo al técnico ver los datos de rendimiento. La IA puede utilizar los datos de los análisis predictivos para hacer recomendaciones justo a tiempo. Se puede usar un auricular para identificar irregularidades y ayudar a mantener el enfoque en los problemas correctos sin tener que detenerse y solucionar problemas, lo que garantiza que el trabajo se complete correctamente la primera vez. Y el técnico puede obtener asistencia de un técnico más experimentado a través de Microsoft Teams si el problema está más allá de su conjunto de habilidades actual.
Optimice 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 reto para cualquier organización de servicios de campo, ya que crea 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.
Como ejemplo, echemos un vistazo a un cliente de fabricación que experimenta una falla en el dispositivo. 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 puede asignar automáticamente la orden de trabajo al técnico más cercano y mejor disponible que coincida con criterios específicos.
Si el dispositivo estuviera equipado con un sensor conectado a Internet de las cosas (IoT), se enviaría una alerta en tiempo real, lo que desencadenaría una solicitud de servicio automática. El sistema intentaría solucionar el problema por sí mismo primero y, si no tenía éxito, un técnico analizaría los datos y confirmaría una reparación de forma remota, a menudo sin que el cliente supiera que había un problema. Enviar al técnico a una visita in situ sería la última opción si el dispositivo no pudiera repararse de forma remota.
A medida que llegan más solicitudes, el sistema optimizaría el horario del técnico para crear la ruta más eficiente para navegar, lo que le permitiría al técnico tener más tiempo para realizar llamadas adicionales por día y generar mayores ingresos.
La gestión del 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 de servicio de campo como los técnicos 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.
