問題のシナリオ

医療機器のメンテナンスマネージャーであるジョイは、医療機器の整備の初期成功率が比較的低いことに不満を表明しました。この問題は、主に技術者が初回の訪問時に必要な部品にアクセスできなかったことが原因で発生しました。この問題に対処するために、マネージャーは以前のサービス履歴に基づいて、作業指示タスクに部品要件を追加する必要があります。ただし、このプロセスには時間がかかり、タスクを徹底的に評価する必要があります。

解決策:類似性ソリューションを使用する予測インテリジェンス

Joy は、 予測インテリジェンス 作業指示書タスクに類似する部品要件を自動的に提案することで、タスクのクローズ評価を改善するために実装 フィールドサービス管理 (FSM) することにしました。これは、作業指示タスクの過去のサービス履歴を活用するように機械学習ソリューションをトレーニングすることで実現されます。

現在、Joy は管理者と協力して、 でフィールドサービス管理 (FSM)提供予測インテリジェンスされている機械学習ソリューションをトレーニングしています。このソリューションは、既存のレコードを収集して新しいレコードと比較するように設計されています。管理者は、Predictive Intelligence 機能を活用して、類似部品要件類似性ソリューションをトレーニングし、作業指示書タスクに必要な類似部品要件を提案するプロセスを自動化します。これは、部品要件レコードを作業指示タスクレコードと比較し、関連する結果を提供することで達成されます。