Trends en innovaties die het werk makkelijker maken in de Field Service industrie

Door disruptieve nieuwe technologieën verandert de markt in gestaag tempo. Uitdagingen en werkzaamheden worden anders van aard en klanten worden steeds kritischer. Zo ook in de Field Service industrie. In onze blogs IoT in de Field Service industrie en Augmented Reality in de Field Service industrie vertelden we u al over enkele innovatieve toepassingen die het werk van de Field Service professional makkelijker maken. Maar er zijn nog meer trends en innovaties die het werk eenvoudiger, efficiënter én leuker maken en bovendien perfect inspelen op de veranderende wensen van uw klanten. U leest in deze blog hoe prognose-analyses, machine learning en mobiele technologieën het Field Service-werk transformeren.

  1. Prognose-analyses om onderhoud te faciliteren

Klanten verwachten tegenwoordig een maximale uptime van hun systemen. Eigenlijk moet een probleem al verholpen zijn voordat deze optreedt. De huidige trends in ondersteunende technologieën maken dit mogelijk. De nieuwe standaard is dat verschillende technische installaties het automatisch aan uw servicecentrum melden wanneer er onderhoud nodig is of ze een defect bespeuren. Dit wordt mogelijk gemaakt met behulp van IoT(Internet of Things)-sensoren, zoals beschreven in onze eerdere blog IoT in de Field Service industrie maar ook prognose-analyses spelen hier een essentiële rol in.

Deze analyses doen voorspellingen op basis van eerder gedrag. Zo kunnen bepaalde ‘symptomen’ van installaties bijvoorbeeld duiden op toekomstig uitval, waardoor er preventief reparaties kunnen worden uitgevoerd of onderdelen worden vervangen. Deze prognose-analyses kunnen nuttig zijn op meerdere niveaus van de organisatie. Met behulp van trendanalyses kan de inkoopafdeling bijvoorbeeld preventief inspelen op bevoorradingen wanneer er veel van een bepaald type reparaties verwacht wordt in een periode. De servicemonteur wordt dan bovendien in staat gesteld om meteen met de juiste onderdelen op de juiste plek aanwezig te zijn.

  1. Automatiseer processen met machine learning

Proactief onderhoud met behulp van IoT en prognose-analyses zijn dus belangrijk in de toekomst van de Field Service markt. Ook machine learning wordt al gebruikt om het Field Service-spectrum te herstructureren. Door gebruik te maken van machine learning kunnen sommige updates of configuraties al automatisch uitgevoerd worden, of kan de software van installaties bij afwijkend gedrag al automatisch bijsturen zodat installaties weer de gewenste prestaties leveren. Wanneer u processen automatiseert met machine learning, bespaart u kostbare tijd en kunt u de buitendienstmedewerkers efficiënt inzetten.

Machine learning kan ook gebruikt worden om:

  • werkstromen te optimaliseren;
  • waarde toe te voegen aan processen rondom het inplannen en routes van technici;
  • doorvoer van inventaris te stroomlijnen;
  • aanbevelingen te doen aan klantenserviceteams over andere diensten die klanten zouden kunnen interesseren;
  • strategische beslissingen te nemen op basis van gedetailleerde, bruikbare voorspellingen.
  1. De waarde van mobiele technologie

Mobiele technologie speelt een grote rol in het makkelijker maken van het werk van servicemonteurs. Mobiele apparaten en de apps die erop draaien, maken het mogelijk monteurs snel van informatie te voorzien; op welke locatie dan ook. Door uw medewerkers uit te rusten met tablets en uw mobiele apparaten te optimaliseren, kunt u de efficiëntie van uw medewerkers verbeteren en hen flexibeler inzetten. Via handige apps op een tablet of smartphone kunnen zij bijvoorbeeld zaken zoals rapportage en administratie sneller en gemakkelijker uitvoeren.

Een voorbeeld uit de praktijk: onderhoud aan lagers voor windturbines

Producent Schaeffler is onder andere gespecialiseerd in het maken en onderhouden van enorme lagers die geschikt zijn voor windturbines. Het vervangen van deze lagers is gecompliceerd en duur, met name omdat het gepaard gaat met downtime van de windturbine, en dus een verlies aan energie. Schaeffler onderzoekt hoe machine learning aanvullende inzichten kan verschaffen in het functioneren van de apparatuur, onder diverse omstandigheden. Sensoren in de lagers en de rest van de apparatuur bieden real-time informatie over de toestand en prestaties van de onderdelen. Via prognose-analyses en voorspellingen over windkracht en –richting, kunnen onderdelen preventief vervangen worden in perioden met minder wind. Op die manier wordt er minder energie verloren, en wordt er efficiënter ingespeeld op toekomstig uitval.

Bent u benieuwd geworden naar de uitwerking van verschillende technologieën op de Field Service industrie, en hoe technologische ontwikkelingen in de praktijk het werk voor de buitendienst gemakkelijker maken? Bekijk dan nu ons e-Book  Drie uitdagingen uit het Field Service proces die worden opgelost met een integraal platform.

 

Recent Posts