Künstlicher Intelligenz (engl. Artificial Intelligence, AI) wird in den letzten Jahren viel Aufmerksamkeit geschenkt. Auch wenn vieles davon noch Zukunftsvision ist, kann AI den Arbeitsalltag schon heute spürbar erleichtern. Das gilt auch für das Field Service Management. Grundsätzlich lassen sich Aufgaben, die aus gleichbleibenden und sich wiederholden Prozessen bestehen, gut automatisieren. AI geht hier jedoch noch einen Schritt weiter: Sie kann selbstständig und sinnvoll entscheiden – aufgrund der erkannten Zusammenhänge und Muster. Das kommt besonders einfacheren Tätigkeiten zugute. Gleichzeitig bedeutet das auch: Sobald Aufgaben komplexer werden, wird der Mensch und seine Fähigkeiten weiterhin benötigt. Dispatcher und andere Fachkräfte werden vielmehr durch Künstliche Intelligenz unterstützt und haben dadurch mehr Zeit für anspruchsvolle Aufgaben.
Herausforderungen in der FSM-Personalplanung
Gerade auch die Personalplanung im technischen Aussendienst wird immer aufwendiger, weil sich die Marktlandschaft stark verändert. Die Datenmengen wachsen rasant; erreicht der Servicedienst dann noch eine gewisse Grösse, wird die manuelle Planung von Personaleinsätzen impraktikabel. Dazu breiten sich neue Technologien immer mehr aus, Unternehmensaufgaben werden dadurch spezifischer und komplexer. Folglich bedarf es auch mehr Fachkräfte mit entsprechenden Spezialisierungen. Auch Inhouse-Mitarbeiter können heute nicht mehr alle Aufgaben selbstständig bewältigen. Gerade bei hochspezialisierten Arbeiten lohnt es sich deswegen, externe Spezialisten in Betracht zu ziehen. Aber auch bei Routineaufgaben werden aussenstehende Servicefachkräfte und Partnerunternehmen immer wichtiger. Beispielsweise dann, wenn der Personalbedarf auftragsbezogen kurzfristig stark ansteigt. Diese Arbeitskräfte zu finden und zu rekrutieren, erfordert ausgefeilte Strategien.
Loyale Kunden: gute Personaleinsatzplanung, effiziente Arbeitsprozesse
Ausserdem wirkt sich die Personaleinsatzplanung auf die Kundezufriedenheit und -loyalität aus. Man sollte bedenken, dass Kunden sich oft frei nehmen müssen oder Unternehmen ihre Mitarbeiter von anderen Aufgaben zeitweilig entbinden, um Servicetermine wahrzunehmen. Verspätet sich der Techniker deutlich oder muss ein weiterer, nicht vorgesehener, Termin vereinbart werden, sind Frust und Unzufriedenheit entsprechend gross. Ist die Serviceleistung dagegen schnell und gut erledigt, fallen auch die Bewertungen auf entsprechenden Kundenportalen positiv aus.
Artificial Intelligence: Servicearbeiten optimal gestalten
AI im Aussendienst kann für mehr zufriedene Kunden sorgen und Arbeitsprozesse verbessern. Beispielsweise könnte eine AI-gestützte Software einem Dispatcher vorschlagen, wann und wie er dringende Aufträge dazwischenschieben kann. Das wird möglich, weil die Anwendung aufgrund der Daten weiss, wo welche Servicemitarbeiter gerade unterwegs sind. Sie kann auch die Routen der Techniker analysieren, deren Einsätze demnächst beginnen. Ein anderes Beispiel: Ein Servicetechniker repariert gerade eine Anlage beim Kunden vor Ort. Während der Arbeit stellt er fest, dass ihm ein wichtiges Ersatzteil fehlt. Mithilfe einer mobilen App kann er herausfinden, wie das benötigte Teil schnellstmöglich beschafft werden kann. AI prüft dabei, ob möglicherweise ein anderer Servicetechniker, der in der Nähe ist, das dringend benötigte Ersatzteil in seinem Auto vorrätig hat. Oder ein weiterer Servicetechniker ist gerade im Lager und bereitet sich auf einen Einsatz vor. Seine Einsatzroute verläuft in der Nähe und er kann das benötigte Teil auf dem Weg vorbeibringen. Der Kundenauftrag lässt sich so ohne Zweittermin noch am selben Tag erledigen.
Artificial Intelligence: die richtige Fachkraft für jeden Job
Mithilfe mancher FSM-Anwendungen ist es möglich, nach für bestimmte Aufgaben und Projekte passenden Servicefachkräften, sowohl innerhalb als auch ausserhalb des Unternehmens zu suchen. Das geschieht mit einem sogenannten «Crowd Service», der durch Künstlicher Intelligenz unterstützt wird. Fachkräfte aus einem Pool lassen sich so für einen Serviceeinsatz bestmöglich matchen. Die Auswahl könnte beispielsweise nach folgenden Kriterien erfolgen: interne oder externe Mitarbeiter, Standort, Transportmittel, Fachexpertise und Verfügbarkeit.
Aufzeichnung der 4-teiligen Websession-Serie
Unsere Kollegen der B4B Solutions GmbH haben vier Websessions aufgenommen, in denen Sie alles zur Digitalisierung von Maintenance und Service-Aussendienst erfahren. Hier anschauen.