Como construir uma organização de serviço de campo moderna

Pentare - Consultoria em Tecnologia

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Como construir uma organização de serviço de campo moderna

*Por Equipe Pentare

Tradicionalmente, as organizações de serviço de campo operam sob o modelo de reparo imediato, ou seja, respondendo a uma falha de dispositivo após o cliente relatar um problema. Esse modelo operacional tornou-se antiquado devido ao aumento de custos e ineficiências na mão de obra e nas operações. Também está se mostrando pouco eficaz em satisfazer as crescentes expectativas do cliente.

Tradicionalmente, as organizações de serviço de campo operam sob o modelo de reparo imediato, ou seja, respondendo a uma falha de dispositivo após o cliente relatar um problema. Esse modelo operacional tornou-se antiquado devido ao aumento de custos e ineficiências na mão de obra e nas operações. Também está se mostrando pouco eficaz em satisfazer as crescentes expectativas do cliente.

O setor de Field Service (Serviço de campo) está evoluindo rapidamente e em empolgantes e novas direções, atráves da tecnologia de ponta.

Essas inovações em tecnologia e fluxos de trabalho estão ajudando a transformar o serviço de campo, fornecendo aos clientes tempo de atividade ideal do dispositivo, juntamente com maior visibilidade, eficiência e lucratividade. A evolução do serviço de campo inclui automação, IA, novas ferramentas de aprendizado e realidade mista para ajudar os técnicos a alcançar o sucesso.

A capacidade de capturar, digerir e obter insights acionáveis ​​de dados é fundamental para modernizar uma organização de serviço de campo. Sistemas inteligentes e preditivos conduzidos por IA podem automatizar tarefas manuais demoradas, como coletar dados, diagnosticar problemas e identificar a melhor solução para resolver um problema.

A IA pode otimizar o gerenciamento de recursos, capacitar as equipes de campo por meio de realidade mista e mobilização e pode melhorar o atendimento ao cliente com atendimento proativo e preditivo. Em suma, a IA está fornecendo às organizações a capacidade de otimizar a entrega de serviços de campo.

Enquanto as organizações de serviços estabelecem estruturas de sensores e soluções para capturar dados em todas as facetas de sua organização, a IA e o aprendizado de máquina representam os próximos passos que as organizações estão tomando para alavancar o valor das informações capturadas. O objetivo final é fazer a transição de um modelo de serviço reativo e reparador para um modelo proativo e preditivo, alcançando um tempo de atividade quase constante.

Uma organização que aproveita a realidade mista e o serviço de campo é a Burckhardt Compression . A empresa líder global de compressores adotou o Microsoft Dynamics 365 Remote Assist e o Dynamics 365 Field Service para que os engenheiros possam colaborar rapidamente com os técnicos do navio em locais remotos e fornecer conhecimentos mecânicos especializados. Eles reduziram custos com sucesso, diminuíram sua pegada de carbono e agora podem responder às necessidades do cliente em meros minutos em vez de dias.

Melhore a experiência do cliente

Os clientes de serviço de campo precisam de estabilidade e confiabilidade em seus negócios. Eles querem visibilidade de seus ativos e precisam minimizar o tempo de inatividade quando ocorrem falhas.

Antes dos sistemas habilitados para IA, o cliente teria que entrar em contato ativamente para relatar que o dispositivo havia falhado. Dependendo do tipo de falha, o trabalho com o dispositivo pode ser retardado ou bloqueado por dias ou semanas até que um técnico possa concluir os reparos. Sem suporte inteligente, o técnico pode precisar retornar para visitas de acompanhamento, desperdiçando desnecessariamente tempo e dinheiro.

A IA permite autocorreção remota e previsão, monitoramento e análise de dispositivos conectados para possíveis problemas. Se um for identificado, o sistema pode tentar remotamente resolver problemas por meio de processos de autorrecuperação, como fazer com que o dispositivo se reinicie durante um período de inatividade para mitigar uma falha de superaquecimento. Usando dados históricos do dispositivo e análises preditivas, o sistema pode fazer uma recomendação para agendar uma visita ao local do técnico para evitar problemas futuros, notificando o cliente sobre a ordem de serviço. O cliente poderia então planejar o tempo de inatividade programado e até acompanhar a chegada do técnico ao compromisso em tempo real.

Durante a visita, usando recomendações do sistema, o técnico poderá discutir produtos e serviços adicionais com o cliente que atendam às suas necessidades específicas de uso e operação. Em última análise, o cliente ganha mais controle sobre seus ativos e a organização de serviço de campo é capacitada para fornecer recursos aprimorados de prestação de serviços.

Aumente a produtividade do técnico

Para ser mais eficaz e evitar visitas de retorno dispendiosas, os técnicos devem ter acesso completo às informações e orientação em tempo real de que precisam. O técnico pode utilizar um gêmeo digital do dispositivo para aprender sobre seu status e condição de operação e treinar sobre o problema específico que requer reparo. Os recursos cognitivos da IA ​​podem até ajudar a otimizar os reparos antes da chegada de um técnico, cuidando dos diagnósticos de rotina e testando problemas comuns ou semelhantes. Esses recursos garantem que o técnico esteja melhor preparado para o trabalho e que seu tempo – e o do cliente – seja usado com eficiência.

O aplicativo de serviço móvel do técnico permite que o técnico gerencie melhor os agendamentos de compromissos e acesse instruções passo a passo para o local do cliente. No local, este aplicativo pode destacar as duas ou três principais possibilidades que podem estar erradas com o dispositivo. Os chatbots podem ajudar a localizar informações de clientes, produtos e ordens de serviço. Ferramentas de realidade mista, como o Dynamics 365 Remote Assist, pode criar renderizações 3D sobrepostas diretamente no dispositivo, destacando peças ausentes ou quebradas e permitindo que o técnico visualize dados de desempenho. A IA pode usar dados de análise preditiva para fazer recomendações just-in-time. Um fone de ouvido pode ser usado para identificar irregularidades e ajudar a manter o foco nos problemas certos sem precisar parar e solucionar problemas, garantindo que o trabalho seja concluído corretamente na primeira vez. E o técnico pode obter assistência de um técnico mais experiente por meio do Microsoft Teams se o problema estiver além do seu conjunto de habilidades atual.

Otimize o gerenciamento de recursos

E, finalmente, o gerenciamento eficaz de recursos, como estoque e tempo do técnico, está no centro do desafio de qualquer organização de serviço de campo, criando uma poderosa vantagem competitiva quando bem executada.

Em uma organização de serviço de campo tradicional, os técnicos geralmente são enviados com base na disponibilidade, não na proximidade do cliente ou na experiência com um dispositivo específico. Um técnico pode chegar ao local com acesso limitado às informações do cliente e ao histórico do dispositivo, afetando a capacidade de concluir o reparo em uma primeira visita e elevando os custos gerais para o cliente e a organização de serviço de campo.

Como exemplo, vejamos um cliente de manufatura que está enfrentando uma falha no dispositivo. Quando uma ordem de serviço é agendada em um sistema inteligente, as atribuições são otimizadas usando vários fatores, como a experiência de um técnico em lidar com a falha específica, o técnico preferido do cliente ou a proximidade do local. Aproveitando o aprendizado de máquina, esse sistema inteligente pode atribuir automaticamente a ordem de serviço ao técnico mais próximo e melhor disponível que corresponda a critérios específicos.

Se o dispositivo fosse equipado com um sensor conectado à Internet das Coisas (IoT), um alerta em tempo real seria enviado, acionando uma solicitação automática de serviço. O sistema tentaria corrigir o problema primeiro e, se não obtivesse sucesso, um técnico analisaria os dados e realizaria um reparo remotamente, muitas vezes sem que o cliente soubesse que havia um problema. Enviar o técnico para uma visita no local seria a última opção se o dispositivo não pudesse ser reparado remotamente.

À medida que mais solicitações chegam, o sistema otimiza a agenda do técnico para criar o caminho mais eficiente para navegar, permitindo que o técnico tenha mais tempo para realizar chamadas adicionais por dia e gerando maior receita.

O gerenciamento de estoque em tempo real garante que a peça de reposição esteja disponível na data programada e que o técnico tenha acesso às ferramentas necessárias para concluir o reparo. O sistema pode identificar as melhores peças a serem substituídas, onde elas devem ser compradas e fornecer previsões de lead time mais precisas para a organização. Os gerentes e técnicos de serviço de campo podem sincronizar e rastrear o inventário até o nível do caminhão com visibilidade em tempo real para aumentar as taxas de correção na primeira vez.

Fontes:  Texto originalmente postado aqui 

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