Oportunidades para serviços de campo

Typically, organisations suffer from significant periods of field force operative downtime caused by inefficient route planning.

O aprendizado de máquina pode otimizar o planejamento de rotas para oferecer benefícios significativos à eficiência, incorporando feedback de várias fontes, como tráfego típico e padrões climáticos. Os recursos de tomada de decisão em tempo real da IA ​​também podem ser usados ​​para redirecionar os agentes à maior importância empregos quando ocorrerem, sem intervenção humana.

Se um operador de campo encontrar um problema no campo com o qual eles não estavam preparados para lidar, por exemplo Eles não conseguem encontrar o local do trabalho ou não conseguem diagnosticar o que há de errado com um ativo quebrado, isso tradicionalmente resultaria na necessidade de ligar de volta para basear mais informações.

Recursos de diagnóstico AI e funcionalidade de chatbot ajudará com isso. Por exemplo, ele pode fornecer instruções passo a passo sobre como realizar um reparo ou analisar automaticamente dados históricos do trabalho/ativo para determinar uma causa provável de falha.

A coleta de dados precisos do Debrief pode ser um desafio perene para as organizações e um empate significativo no tempo dos agentes gastos em campo. Em muitos casos, pode até não ser seguro parar e registrar notas enquanto trabalhava em máquinas, de modo que a opção de transcrever por meio de uma ferramenta de reconhecimento de voz da AI pode oferecer benefícios significativos.

Os registros de trabalho também podem ser aumentados automaticamente com dados de localização e tempo capturados do dispositivo de um operador para fornecer informações adicionais sobre o tempo provável necessário para concluir tarefas futuras. Se esses registros forem armazenados em um sistema de gerenciamento de conhecimento, a IA poderá compartilhar conteúdo relevante em empregos futuros e garantir que os funcionários aprendam com as experiências umas das outras. A análise preditiva também pode sugerir quais ferramentas ou equipamentos podem ser necessários para concluir um trabalho e criar paradas em depósitos relevantes no cronograma diário de um operador para dar a melhor chance de sucesso na chegada ao trabalho.

Generative AI can forecast inventory needs accurately in advance, optimise warehouse stock levels, and lead to more efficient inventory management. Predictive analytics can also suggest which tools or equipment may be required to complete a job and build stop-offs at relevant depots into an operative’s daily schedule to give the best chance of success upon arrival at the job.

AI pode efetivamente usar os vastos conjuntos de dados coletados dos trabalhos prevendo quando os ativos provavelmente falharão ou encontrarão problemas. Isso pode gerar planos de manutenção preditivos que mantêm ativamente ativos antes de darem errado, usando dados como horas executadas e tendências históricas em classes de ativos ou até ativos específicos. Uma boa avaliação das ofertas de IA disponíveis abrangerá as duas categorias e pesará os benefícios potenciais em relação aos desafios de viabilidade organizacional e técnica. Implementação

de extrema importância para qualquer organização, qualquer iniciativa que possa melhorar seus funcionários de chegar em casa em segurança no final do dia sempre deve ser considerada. Os avanços da IA ​​nessa área incluem:

• A capacidade de monitorar a adesão às listas de verificação de segurança em tempo real
• A capacidade de fornecer aos agentes atualizações automáticas sobre riscos potenciais do reconhecimento de imagem
• Gerenciamento do conhecimento com base em empregos históricos
• Dados em torno de avisos climáticos graves. roteamento

Operational field force efficiency can be improved by minimising employee downtime between jobs due to:

• improved routing
• Automatando o despacho de empregos em tempo real
• Melhorando as taxas de fixação pela primeira vez, prevendo as habilidades, ferramentas e equipamentos necessários para concluir um trabalho
• Acelerar significativamente o processo de debriação e deve ser vast do processo e deve ser vast do que o processo de devolução do trabalho. alteração. Melhorar a taxa de correção pela primeira vez também resulta na redução do número de visitas repetidas necessárias, resultando em menos viagens. Se sua iniciativa resultar na coleta de novos dados do campo, isso também pode facilitar a sua organização

The array of potential efficiency improvements is vast and should form a substantial part of your case for change.

Improved vehicle routing means fewer carbon emissions from unnecessary travel between jobs. Improving the first-time fix rate also results in reducing the number of repeat visits required, resulting in less travel. If your initiative results in the collection of new data from the field, this may also make it easier for your organisation to Relatório sobre emissões de carbono e determinar onde aplicar outras iniciativas para reduzir sua base de carbono para o futuro. A taxa de correção pela primeira vez com a IA resulta em melhores resultados do cliente. A IA também pode ser aplicada para determinar o sentimento do cliente quando um problema é levantado ou usar dados históricos para destacar e priorizar os clientes com problemas repetidos que têm maior probabilidade de aumentar uma reclamação. 

For organisations serving an end customer with their field force, such as a utility provider or repair company, improving the first-time fix rate with AI results in improved customer outcomes. AI can also be applied to determine customer sentiment when an issue is raised or use historic data to highlight and prioritise customers with repeat issues who may be more likely to raise a complaint.