<img src="https://secure.leadforensics.com/133892.png" alt="" style="display:none;">

Dagens teknik ger fantastiska möjligheter. Till exempel kan en modern, uppkopplad bil själv tala om när det är dags för service – och till och med boka in en tid på närmaste verkstad. Varför använder man inte den senaste tekniken för att göra samma sak inom fältservice?

Idag finns det stora utmaningar inom fältservice där teknik som Industrial Internet of Things (IIoT) skulle kunna göra stor skillnad. Tre av de största utmaningarna är att hålla koll på den installerade basen, planera in servicetekniker och hantera kassaflödet.

 

1. Håll koll på den installerade basen

Handen på hjärtat: Har du full koll på alla maskiner som du har sålt både direkt och via återförsäljare? Det är mycket att hålla reda på. Status på alla serviceärenden och när det är dags att skicka ut servicetekniker är bara början på en lång lista. Har du inte stenkoll är du inte ensam. Kanske du också har olika system till exempel Excel eller databaser för att spara uppgifter om installerade baser.  Det kanske funkar idag, men vad händer om några nyckelpersoner slutar? Kommer ny personal att behöva karta och kompass för att hitta allt?

Det är extremt viktigt att kunna förutse när någonting håller på att gå sönder och åtgärda det proaktivt. Det säger fler än 80 procent av slutanvändarna inom tillverkningsindustrin i en *undersökning som Syncron beställt.

Arbetar du reaktivt eller proaktivt med fältservice? När du arbetar reaktivt uppstår flera onödiga kostnader. Bra koll på den installerade basen är en avgörande faktor för hur reaktiv eller proaktiv din fältservice är.

2. Planera servicetekniker

Hur effektivt arbetar dina servicetekniker? Lägger de 8 timmar på ett ärende som skulle kunna genomföras på 6 timmar med färre onödiga, manuella processer? Även om det enbart handlar om en enda felkod tar det onödigt lång tid ifall serviceteknikern behöver leta i flera olika system och inte har tillgång till hela servicehistoriken. Detta innebär att man även får ta med sig en hel del utrustning för att vara på säkra sidan. Tänk istället om teknikern fick upp all information direkt i ett samlat system utan att behöva lägga tid på att leta eller ta med sig flera onödiga reservdelar utöver dem som verkligen behövs. Hur mycket tid och pengar skulle ni spara då?

Det kan även vara svårt att veta vilka tekniker som presterar bäst och är mest effektiva. Vem ska du skicka ut, var och när, för att leverera mest värde i förhållande till nedlagd tid? Här kan det vara bra om man arbetar med nyckeltal för att driva mer effektiv planering.

3. Hantera kassaflödet

Hur lång tid tar det från det att servicearbete utförs tills ditt företag får inbetalning på fakturan? För många kan det röra sig om flera veckor innan serviceteknikern hinner rapportera in arbetet så att du kan fakturera kunden. Inte heller går det snabbare om de måste gå in i diverse system och mata in uppgifterna manuellt. Servicetekniker är nästan alltid ute hos kund och reser mycket. Därför är det inte konstigt att det tar tid innan de är på plats på kontoret igen och hinner rapportera – om de inte har möjlighet att göra det i mobilen snabbt och enkelt när de är på språng.

För större verksamheter kan veckorna mellan utfört arbete och fakturering spela stor roll för kassaflödet. Hur många investeringsmöjligheter missar ni och vilka onödiga risker tar ni på grund av glappet i likviditeten?

Så tacklar du utmaningarna

Industri 4.0 är på väg. Börjar du inte anpassa din verksamhet redan nu kommer det bli tufft de kommande åren. Industri 4.0 kräver nämligen en högre grad av automatisering, produktivitet och anpassningsbarhet. Som industriföretag har ni inte råd att sitta fast i tröga processer och reaktiva arbetssätt för fältservice när konkurrenterna blir allt snabbare och bättre.

I en undersökning som SKF utförde inom svensk industri, svarade 80 % av de 400 deltagarna att det är viktigt för svensk industri att satsa på Industri 4.0. Vägen dit är via digital transformation med IIoT som drivkraft.

Vill du veta mer om vilka möjligheter som finns och hur du kan utvärdera och anta dina största utmaningar inom fältservice? Ladda ner vår e-bok ”Digitally transforming field service in the 2020s – Exploring possibilities and overcoming challenges with IIoT-driven innovations”.

Ladda ner E-boken här

Diskutera detta inlägg

Rekommenderad läsning

If you organize your data and use AI strategically, you can make better decisions faster. You can for example improve your market understanding and forecasting, optimize your maintenance or reduce food waste. Choose what is most important for you!
Demand forecasters do the impossible — predict what products and services customers want in the future. Their forecasts inform decision-making about production and inventory levels, pricing, budgeting, hiring and more. "While crystal balls remain imaginary, machine learning (ML) methods can give global supply chain leaders the support they need in the real world to create more accurate forecasts." The goal is to produce exactly the amount of product to meet demand. No more. No less. Demand forecasting is used to anticipate the demand with enough time to manufacture the right stock to get as close to this reality as possible. The cost is high if you don’t get it right. Your customers will go to your competitors if you don’t have what they need. Unfortunately, capacity, demand and cost aren’t always known parameters. Variations in demand, supplies, transportation, lead times and more create uncertainties. Ultimately demand uncertainties greatly influence supply chain performance with widespread effects on production scheduling, inventory planning and transportation. On the heels of the global pandemic, supply chain disruptions and a pending economic downturn, many demand forecasters wish for a crystal ball. While crystal balls remain imaginary, machine learning (ML) methods can give global supply chain leaders the support they need in the real world to create more accurate forecasts.
If you have identified possible AI use cases for your business, the next step will be to test if they are possible to implement and if they will create great value. While there is a lot of momentum and excitement about using AI to propel your business, the reality is only 54% of AI projects are deployed. How do you ensure you’re one of the businesses that does unlock the new opportunities AI promises? Your success with AI begins by discovering AI use cases that work for your business. In the first blog of our Columbus AI blog series, we shared five areas where organizations should focus their efforts to generate ideas for AI implementations based on our experience. After generating some ideas for AI use cases that could potentially benefit your company from the first step of the Columbus AI Innovation Lab, the next step is to test which AI use cases could be operationalized by evaluating them. Columbus AI Innovation Lab
Only half of the companies starting an AI pilot project are actually executing it. The key is to choose an idea that will benefit your business. Read more about how! In 2022, 27% of chief information officers confirmed they deployed artificial intelligence (AI), according to a Gartner AI survey. Even though businesses across all industries are turning to AI and machine learning, prepare your organization before jumping on the AI bandwagon by considering a few factors. Ask yourself: Is AI necessary for achieving the project requirements or is there another way? Does your team have the skills to support AI and machine learning? How will AI impact your current operations if you adopt it? How will you integrate AI with existing systems? What are the data, security and infrastructure requirements of AI and machine learning? The Gartner AI survey found only 54% of projects made it from the pilot phase to production. After significant investment in AI, why aren’t companies deploying it? We found the problem begins when companies define a use case. Too often, companies are not identifying AI use cases that benefit their businesses and end-users will adopt. The question is then, how should companies unlock the value and new opportunities AI promises? It starts with a systematic approach for each stage of the AI life cycle. We developed the Columbus AI Innovation Lab, a comprehensive method to address and account for all challenges when adding AI to your business operations and bring stakeholders into the process at the right time to help you operationalize AI.
It doesn’t matter how good your artificial intelligence technology is. If you have bad data, you’ll get bad results. While AI is one of the most innovative and impactful innovations for businesses today, bad data can prevent AI projects from getting off the ground. Having high-quality data and following data preparation best practices are crucial for a successful AI project. In the Transform phase of the Columbus AI Innovation Lab, the one we detail here, data is collected and prepared for use by AI and machine learning (ML) algorithms. Major phases in Machine Learning Machine learning, frequently used synonymously with “artificial intelligence,” is about using predictive methods to simplify tasks. There are several essential steps to building ML models, and these steps can change based on the issue you are trying to solve and the kind of ML model you are building. However, in general, the steps involved in creating and implementing an ML model are as follows: Define: Different approaches for finding AI use cases Discover: Scope and prioritize ideas before developing an AI solution and implementation strategy Transform: Transforming the business case including data acquisition and preparation with AI/ML (current blog) Model and evaluate: Analyze and enhance the business use cases using AI/ML algorithms Deploy and support: Deployment of AI/ML models and support/monitoring to guarantee quality and effectiveness
right-arrow share search phone phone-filled menu filter envelope envelope-filled close checkmark caret-down arrow-up arrow-right arrow-left arrow-down right-arrow share search phone phone-filled menu filter envelope envelope-filled close checkmark caret-down arrow-up arrow-right arrow-left arrow-down