AI heeft al invloed op de huidige field service industrie, maar veel bedrijven worstelen met de implementatie ervan. 59% van de bedrijven worstelt met de integratie van AI in bestaande systemen en 51% heeft problemen met de kwaliteit van gegevens.
Het is niet alleen de basis-AI die de weg vrijmaakt voor vooruitgang. Europese bedrijven stappen over op geavanceerdere toepassingen die diepere inzichten kunnen verschaffen en complexe taken kunnen automatiseren. De inspanningen van Field service teams gaan verder dan het "break/fix"-model van field service en richten zich op het genereren van nieuwe inkomstenstromen uit op abonnementen gebaseerde diensten en nieuwe klantgerichte mogelijkheden.
Enkele van de meest voorkomende uitdagingen voor field service organisaties bij het implementeren van AI-oplossingen:
Integratie van oudere systemen
Bestaande verouderde infrastructuur veroorzaakt inefficiëntie. Volgens "The State of AI in European Field Service", een rapport geschreven door WBR en gesponsord door Gomocha, rapporteerde 59% van de respondenten in een enquête onder field service leiders van Europese organisaties hindernissen in legacy-integratie als de belangrijkste hindernis.
Kwalitatieve of kwantitatieve problemen met gegevens
AI is in wezen slechts zo goed als wat je erin stopt. 51% van de respondenten in het onderzoek noemde problemen met de kwaliteit of kwantiteit van gegevens als een uitdaging. Onvolledige of onnauwkeurige gegevens belemmeren de effectiviteit. Zonder schone en relevante gegevens is AI verouderd en niet in staat om waardevolle inzichten te genereren.
Onduidelijke gebruikscases voor AI
49% van de respondenten noemt onduidelijke use cases voor AI als een uitdaging bij het implementeren van AI. Sommige werknemers begrijpen de voordelen en het potentieel van AI niet, vrezen de overname ervan of wantrouwen het doel ervan.
Gebrek aan interne AI-expertise
48% van de respondenten meldde een ander opvallend obstakel: een gebrek aan interne AI-expertise. Een gebrek aan interne experts kan een gebrek aan richting of visie betekenen voor het implementeren van AI.
Flexibele AI-oplossingen kunnen werken met bestaande infrastructuur. Field service leiders moeten in deze oplossingen investeren en tegelijkertijd een langetermijnplan ontwikkelen voor het moderniseren van de kerninfrastructuur. De antwoorden suggereren ook dat bedrijven mogelijk moeten investeren in gegevensbeheer, strategieontwikkeling en training om het volledige potentieel van AI te laten zien en te bereiken.
Gomocha's platform ondersteunt eenvoudige integratie met legacy-systemen en bestaande infrastructuur, waardoor een soepele invoering van AI mogelijk is zonder de huidige workflows te verstoren.
Vereenvoudig Asset Management
Aangepaste portaalintegratie creëert snelkoppelingen naar klantenportals voor technici om gemakkelijk toegang te krijgen tot informatie over bedrijfsmiddelen.
Te veel apparatuur vertraagt de technici. Aangepaste snelkoppelingen bieden direct toegang tot kritieke informatie, waardoor de service sneller verloopt en er minder fouten worden gemaakt.
Geïntegreerde veldoperaties installeren
Tijd- en taakregistratie in de mobiele app van Gomocha combineert registraties en tijdregistratie in één digitale oplossing voor operators in het veld. Meerdere systemen voor basistaken verspillen tijd en zorgen voor fouten. Een geïntegreerde oplossing verbetert de nauwkeurigheid, bespaart tijd en laat operators zich concentreren op hun kerntaken.
Wanneer u geïntegreerde veldwerkzaamheden installeert, beschikt uw organisatie over één geïntegreerd platform dat taakregistraties en tijdregistratie afhandelt zonder dat u hoeft te jongleren. Dit gaat niet alleen over het verminderen van papierwerk - het gaat ook over het vrijmaken van uw technici om zich te concentreren op het hoofdgerecht: het oplossen van problemen van klanten.
Met gestroomlijnde gegevensinvoer in Gomocha kunnen technici administratieve taken snel afhandelen, wat leidt tot snellere voltooiing van taken en nauwkeurigere records.
Real-time veldgegevens beheren
Gomocha standaardiseert en organiseert gegevens, zodat inzichten die met AI worden gegenereerd accuraat en bruikbaar zijn.
Real-Time Data Management in de mobiele app biedt real-time updates van activagegevens en gestroomlijnde informatietoegang voor veldoperators.
Verouderde asset informatie verspilt tijd en frustreert technici. Mobiele toegang tot realtime gegevens versnelt het voltooien van opdrachten en verbetert de servicekwaliteit.
Wees klaar voor elke baan (met AI-gestuurd voorbereidend werk)
GOPredict, een functie van Gomocha die binnenkort wordt uitgebracht, maakt gebruik van AI om historische gegevens te analyseren en de benodigde materialen en gereedschappen voor elke klus te voorspellen. Onvoorbereide technici betekenen retourritten en ontevreden klanten. AI-gestuurde voorspellingen zorgen voor eerste reparaties en efficiënte service.
Het gaat er niet om de knowhow van technici te vervangen - het gaat erom deze te ondersteunen met gegevensgedreven inzichten. Het resultaat? Snellere reparaties, minder bezoeken ter plaatse en tevredener klanten.
GOPredict is momenteel in ontwikkeling als een volledig veilige, niet-commerciële AI-oplossing. Dit betekent dat alle gegevensverwerking binnen Gomocha gebeurt, zodat u er zeker van kunt zijn dat uw gegevens - en die van uw klanten - veilig zijn... en nooit zullen worden gebruikt om commerciële AI-platforms te trainen. Met Gomocha investeert u in veilige AI, zodat uw technologie klaar is voor elke taak.
Lees het rapport "The State of AI in European Field Service", geschreven door WBR en gesponsord door Gomocha, voor meer inzichten in het onderzoek onder field service leiders van Europese organisaties.