We hebben allemaal gehoord van slimme koelkasten en broodroosters, waarmee je via jouw smartphone of tablet met deze apparaten kunt communiceren. Voor sommigen meer een gimmick dan een echte functie, maar IOT op zich heeft veel voordelen, afgezien van die perfect geroosterde toast.
De meeste van deze voordelen zijn op het gebied van professionele dienstverlening. Bij connectie met de geïnstalleerde machines (op locatie bij de klant), kan het SAP Field Service Management jouw buitendienst naar een hoger niveau tillen. Het maakt proactief en voorspellend onderhoud mogelijk en verhoogt de service-efficiëntie, waardoor de uitvaltijd bij de klant wordt verminderd.
Maar hoe werkt het? We hebben 4 use-cases die beschrijven hoe een IOT-integratie jouw serviceteam in staat stelt om de beste service aan je klanten te bieden:
Activeer automatisch een serviceoproep vanuit SAP Edge Services
Deze functie stelt servicetechnici in staat om direct te handelen. Je stelt Edge-streamingregels in om eventuele afwijkingen in de IOT-sensorgegevens te detecteren en, wanneer geactiveerd, stuurt Edge automatisch een serviceoproep met de relevante gegevens en context. De klant ontvangt een melding van jouw FSM over de serviceoproep en er wordt een monteur ingepland om de nodige reparaties uit te voeren.
Lokaal toegang krijgen tot relevante IOT-gegevens
Wanneer de servicemonteur ter plaatse arriveert, heeft hij toegang tot de IoT-sensorgegevens die op de locatie van de klant zijn opgeslagen. Vanaf een Edge-gateway heeft de technicus toegang tot de gegevens om het onderzoeksproces te versnellen, waardoor de hele serviceopdracht efficiënt en snel wordt uitgevoerd.
Diagnostische gegevens van IoT visualiseren
Crowdsource-serviceoproep op basis van productgebruik stelt buitendiensttechnici in staat onmiddellijk te handelen, waardoor de administratiekosten aanzienlijk worden verlaagd en kwaliteit van de service de servicekwaliteit verbetert. Om dit in te stellen, moet de klant zijn apparatuur bij jouw registreren om centrale verzameling van de IoT-gegevens mogelijk te maken. Met behulp van deze gegevens worden voor elk type apparatuur regels gedefinieerd die het type serviceoproep bepalen (bijv. algemeen probleem of vereiste expertise) en deze worden vervolgens gecreëerd. In de FSM-applicatie hebben de interne servicetechnici toegang tot de gegevens en ze kunnen het probleem onderzoeken zonder zich naar de klant te verplaatsen.
IoT-gedreven Machine Learning-inzichten
Met IoT geïntegreerd in FSM en machine learning worden voorspellingen gedaan voordat er een apparatuurstoring optreedt, waardoor de uitvaltijd nul is. Bovendien stelt IoT-gestuurde Machine Learning Insights forTechnicians de technici in de buitendienst in staat zich beter voor te bereiden op plaatsbezoeken en tegelijk verhoogt ook de First-Time-Fix-Rate. De technicus ontvangt voorafgaand aan het bezoek de IoT-gedreven ML (machine learning) inzichten op zijn mobiele app.
Wat nu?
Aarzel niet om contact op te nemen met onze experts, zij leggen jou graag uit hoe je de IoT-integratie met jouw FSM instelt of zelfs een volledig werkende FSM opzet. Bel of mail ons!
תגובות