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13 abril, 2020

Machine Learning y optimización de recursos en Field Service

Machine Learning es un tipo de Inteligencia Artificial que proporciona a los dispositivos la capacidad de adaptar y desarrollar sus programas en función de la interacción con nuevos conjuntos de datos.

En los últimos años, el uso de Machine Learning en el entorno empresarial ha aumentado. En el caso del Field Service, se utiliza para mejorar las capacidades predictivas de la compañía.

Ventajas de Machine Learning en Field Service

Las posibilidades predictivas que Machine Learning ofrece a Field Service permite optimizar los procesos de gestión tanto de personas como de maquinaria. Alguna de las ventajas de esta tecnología son:

  • Mayor precisión en los pedidos de inventario
  • Optimización de la programación de los técnicos
  • Aumento de la detección de producción con rendimiento excesivo o escaso

Cómo influye Machine Learning en la optimización de recursos

Cuando la tecnología Machine Learning se ejecuta de forma eficiente, la compañía puede mejorar la optimización de la planificación de sus recursos, consiguiendo que los técnicos reduzcan sus tiempos de conducción con el objetivo de crear más ingresos facturables.

Por otro lado, el uso de los recursos de puede planificar del mismo modo que el tiempo de los técnicos.

Asimismo, la optimización de recursos puede contribuir a la evolución de la compañía basada en el análisis de resultados destinado hacia una toma de decisiones predictiva.

Por ejemplo, en el caso de una gran empresa de maquinaria, las necesidades de uso específicas de una retroexcavadora pueden optimizarse mediante un software de planificación de recursos basado en Machine Learning. Gracias a esta tecnología, la compañía puede determinar la mejor ruta para esta retroexcavadora, minimizando los kilómetros acumulados y proporcionando una visión general que permita priorizar las tareas específicas.

Cómo monetizar acuerdos en función del nivel de servicio o relaciones dinámicas con el cliente

El modelo de negocio basado en monetizar acuerdos en función del nivel de servicio o relaciones dinámicas con el cliente es un modelo de negocio evolucionado, ya que, durante décadas, la mayoría de los fabricantes competían exclusivamente en venta de productos.

Machine Learning juega un papel fundamental en este modelo de negocio ya que la competencia entre compañías ha comenzado a basarse en alcanzar los modelos operativos más eficaces, centrados siempre en el cliente. En este sentido, esta tecnología permite predecir las necesidades de los clientes y adaptar la disponibilidad de recursos a estas necesidades.

 

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