大数据和人工智能在改善现场服务工作中发挥了作用

万宝盛华集团(ManpowerGroup)在2018年报告称,接受调查的公司中有70%表示,他们预计未来10年现场服务人员将出现技能短缺。现场服务人员是指前往现场维修商品和服务的人员。促成因素包括劳动力的老龄化(和退休)以及千禧一代对现场服务职业的热情不足。

“对于大型企业,现场服务必须解决产品或服务的整个生命周期,”提供现场服务AI解决方案的Zinier首席执行官兼创始人Arka Prava Dhar说。Dhar说,现场服务从工作单开始,然后由现场服务人员完成工作,然后经过验证或转发给专家。拥有100,000名现场服务人员的大公司通常仍在纸上工作。他说,这就是人工智能可以提供帮助的地方。

“这些组织发现,他们可以通过实施工作流来利用AI的优势,这些工作流可以在现场解决问题的整个过程中为经验不足的现场工程师提供指导和帮助,” Dhar说。

总部办公室也存在现场服务难题,在该办公室中,单个工作订单调度员可能一次要为许多不同的现场工程师发布订单而负担繁重的工作。

Dhar说:“为此需要一个'智能'票务流程。”“我们可以通过让AI解释数据,对情况进行一些故障排除,然后向调度员提供结果,从而使AI能够更好地找到解决问题的最佳人选,从而通过AI解决此问题。”

大数据分析也起着重要作用。例如,如果技术人员在现场并被问题困扰,则他或她可以使用移动设备拍摄零件的照片,并将照片转发给总部,由AI或主题专家在其中进行诊断并实时协助技术人员。

AI根据公司专家收集的一组规则和情报对大数据进行操作。

Dhar说:“开发一套全面的规则和现场故障排除技术可能需要三到六个月才能完成,因为您必须使用从专家那里学到的知识来训练AI。”“我们根据从许多不同专家那里获得的信息来开发算法,并不断完善这些算法以及它们如何在大数据(如图像)上运行,直到达到95%的准确度。此时,我们准备进行部署提供现场服务支持的AI。”

这是在其现场服务支持方面苦苦挣扎的公司可以从中学到的东西。

1.人工智能和大数据可用于提高现场服务效率

仍然有太多组织仍然主要将其非结构化数据用于管理分析和决策。但是,在日常工作流程中也包含将大数据(例如图像和照片)包含在内的真正机会,因为它可以帮助实地团队提高运营效率。

2.人工智能和大数据的结合缩短了解决时间

全面,快速解决问题后,客户满意度会提高。由于有这么多经验丰富的现场服务技术人员从劳动力队伍中退休,因此公司可以使用AI,大数据分析可以弥补这一不足。

3.引入AI不一定会威胁职业

Dhar说:“我们确实发现员工最初在与公司合作时就担心AI是否会接任他们的工作。”“但是当员工看到AI可以增强他们的能力,使他们可以专注于更困难的任务后,他们就会非常支持。”

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