Trois technologies révolutionnant la prestation de services

La discipline de la prestation de services a connu de grands changements dans les attentes des clients pendant la pandémie. La livraison rapide et sans contact est désormais un prérequis, et de nombreuses organisations se tournent vers des technologies avancées pour franchir la prochaine étape vers la satisfaction de leurs clients et la compétitivité de leurs entreprises.

Dans le processus, un trio de technologies critiques — l'intégration de l'Internet des objets (IoT), l'analytique prédictive et l'apprentissage automatique — s'est imposé pour élever la prestation de services à un tout autre niveau.

Lier l'IoT et la GSI pour permettre la maintenance prédictive

De plus en plus, l'IoT aide à faire progresser les capacités de la gestion des services sur le terrain (GSI), de nombreuses organisations utilisant des outils IoT pour effectuer une surveillance à distance. Les développements récents ont vu la technologie apporter d'autres avantages au secteur. Maintenant, même les plus petits appareils et capteurs IoT ont une connectivité réseau et internet, leur permettant d'alimenter un système GSI en données. Celui-ci convertit alors les données en insights qui peuvent aider les prestataires de services à effectuer une maintenance prédictive.

Makino, fabricant mondial de machines de découpe de métal et d'électroérosion, est un parfait exemple de la façon dont l'IoT et la GSI peuvent aider les entreprises à atteindre la maintenance prédictive dans le cadre d'une stratégie de transformation des services. Makino s'appuie sur un connecteur d'affaires IoT pour recevoir et operationaliser les données des appareils et fournir des observations sur l'état de ses machines. Cela permet à l'entreprise de prédire avec précision toute défaillance d'équipement, et d'agir avant qu'elle ne se produise.

Par exemple, lorsque les clients autorisent la connectivité, le système IoT peut transmettre les données de l'équipement directement dans le système GSI pour qu'un appel soit passé, ou un ticket créé automatiquement. En conséquence, Makino évite des perturbations significatives, maximise le temps de fonctionnement des équipements et réduit le nombre d'envois d'ingénieurs inutiles — tout en réduisant les coûts et en améliorant la satisfaction client.

Élever le service à de nouveaux sommets intelligents avec l'IA

De manière similaire à l'IoT, l'intelligence artificielle et les algorithmes avancés peuvent aider à renforcer une nouvelle forme d'automatisation des affaires, permettant aux organisations de services sur le terrain de poursuivre la transition vers le service prédictif. En matière de précision du service, l'IA aide à cibler des disciplines commerciales spécifiques telles que la planification intelligente. Sur l'ensemble du périmètre des opérations de services sur le terrain, l'IA peut optimiser les décisions de planification en résolvant des problèmes à grande échelle avec de multiples contraintes, ce qui est particulièrement utile lors de la gestion d'équipes mobiles au sein d'organisations de services sur le terrain.

Avec des capacités avancées, l'IA peut analyser des données en temps réel en quelques secondes, et prendre en compte divers paramètres tels que le flux de trafic et les compétences ou disponibilités individuelles des techniciens. L'apport de techniques d'apprentissage automatique permet aux organisations d'équilibrer les priorités concurrentes et de trouver des opportunités pour combiner des tâches et mélanger l'activité de maintenance planifiée. Cela permet aux travailleurs humains de se concentrer sur le service personnalisé.

Regarder vers l'avenir avec la modélisation prédictive sans risque

Les outils avancés d'analytique prédictive utilisent des données historiques et actuelles collectées à partir des activités de service et des clients pour créer, traiter et valider des modèles capables de fournir des réponses à des questions difficiles autour des prévisions et des scénarios « et si ». Les prestataires de services sur le terrain peuvent ensuite utiliser les modèles pour tester leurs réponses à une large gamme de scénarios, des mois voire des années avant que certains changements ne surviennent.

Cette capacité avancée derrière les logiciels de modélisation prédictive permet aux entreprises de comprendre comment elles peuvent aligner leurs ressources pour atteindre des indicateurs clés de performance spécifiés face à des niveaux de demande variables. Cela inclut des réponses à des questions telles que : combien de membres du personnel seraient nécessaires, quelles compétences ils devraient posséder, et où le personnel devrait être idéalement basé.

Le bon logiciel de modélisation prédictive peut également fournir aux organisations de services la flexibilité de se concentrer sur les disciplines de planification à la fois opérationnelles et stratégiques. Il devrait avoir la capacité de combiner l'analyse de données en temps réel sur les changements de marché et la performance de l'entreprise. Les organisations peuvent alors examiner si elles ont besoin d'établir de nouveaux territoires d'une valeur commerciale approximativement égale, ou de restructurer les territoires existants pour refléter les changements du marché afin d'optimiser les opportunités commerciales dans une zone spécifique. Cela permet aux entreprises de services d'optimiser les intrants et de maximiser le profit, tout en évitant les risques inutiles.

L'IoT, l'IA et la modélisation prédictive ont un rôle énorme à jouer dans l'avenir de la prestation de services. Chaque technologie fournit aux entreprises de services des avantages différenciants, de la gestion de maintenance accrue à une meilleure planification de la main-d'œuvre et la capacité de réagir rapidement aux changements de marché. Les organisations de services qui privilégient une approche technologie d'abord seront celles capables d'atteindre un service véritablement prédictif — pour pérenniser leurs entreprises et dépasser les attentes de plus en plus exigeantes des clients.

Sarah Nicastro est évangéliste des services sur le terrain chez IFS.