Schedule Optimization の構成
Schedule Optimization 複数のフィールドエージェントのタスクをバッチで最適化し、1日または1週間先の効率的な計画を促進します。ポリシーを適用することで、タスクの割り当てを最大化し、移動時間を最小限に抑える最適なスケジュールを作成できます。
Schedule Optimization のワークフロー
スケジュール最適化ワークフローは、ポリシー、スケジュール属性、バッチ、およびスコープの 4 つの主要要素で構成されています。ワークフローには、ポリシーとスケジューリング属性の設定、最適化を実行するバッチの作成、および適切な方法によるスコープの最適化が含まれます。スケジュール条件の変更に応じて、1 日を通して実行される最適化をトリガーする追加の構成があります。これらの手順に従うことで、指定した基準と制約に基づいてスケジュールを効果的に最適化できます。
- Schedule Optimization プラグインを有効にします。詳細については、「Schedule Optimization のアクティブ化」を参照してください。
- 定義された目標または制約に基づいてエージェントのスケジュールを最適化する方法を決定するポリシーを作成します。たとえば、ある会社に 20 人の技術者がいて、ある都市に予約がある場合、運転時間を最小化するポリシーを構成できます。前日の夜にバッチを実行することで、システムはすべてのタスクを評価し、エージェントの運転時間を最小限に抑える最適化されたスケジュールを生成します。詳細については、「のポリシーの作成 Schedule Optimization」を参照してください。
- スケジューリング属性を構成して、最適化の実行時に考慮するデフォルトの移動予定プロバイダーやタスク条件など、一般的な最適化設定の再利用可能なセットを作成します。詳細については、「のスケジュール属性の作成 Schedule Optimization」を参照してください。
- 目的のスケジュールと設定で最適化バッチを作成します。詳細については、「のバッチを作成 Schedule Optimization」を参照してください。
- 最適化スコープを作成してバッチを既存のスケジュール属性構成に関連付け、アサイン先グループまたはテリトリーごとに最適化します。詳細については、「のスコープを作成 Schedule Optimization」を参照してください。
- 自動的に実行されるバッチをスケジュールして、エージェントにタスクを割り当て、スケジュールを最適化します。
- 必要に応じて、エージェントの遅延などのイベントに応じてエージェントのスケジュールを自動的に更新する日中構成を作成します。
Schedule Optimization テリトリーに基づく
テリトリーに基づいて実装 Schedule Optimization する際には、次の点を考慮してください。
- プラグインの依存関係
- テリトリー計画プラグインがインストールされている場合、テリトリー Schedule Optimization に基づいてタスクを最適化します。
- テリトリー計画プラグインがインストールされていないか、テリトリーモデルが非アクティブである場合、最適化はアサイン先グループに依存してシームレスに続行されます。
- フィールドサービステリトリー計画プラグインとスケジュール最適化プラグインの両方がインストールされていても、テリトリーモデルが非アクティブである場合、タスクはアサイン先グループに基づいて最適化されます。テリトリー計画プラグインが有効になるまで、テリトリー関連のバッチを非アクティブにしておきます。
- テリトリー計画と Schedule Optimization プラグインの両方がインストールされていて、テリトリーモデルがアクティブな場合、タスクはテリトリーに基づいて排他的に最適化されます。テリトリ専用のスコープを作成できます。
- アクティベーションの前提条件
- フィールドサービステリトリーモデルをアクティブ化する前に、アサイン先グループによって最適化されたバッチが非アクティブで、テリトリーによって最適化されたバッチがアクティブであることを確認してください。
- アクティベーション後
- フィールドサービステリトリーモデルを有効にした後、タスクをエージェントにアサインするためのテリトリーを選択する Schedule Optimization 必要があります。
- テリトリー中心の最適化
- 両方のプラグインがアクティブで、フィールドサービステリトリーモデルが有効になっている場合、タスクはテリトリーに基づいて排他的に最適化されます。
- 日中効率
- エージェントが 1 日に複数のテリトリーを処理する場合の複雑さ (特に複数のシフト中) を解決します。
- 重複テリトリー管理
- フィールドサービステリトリーモデルでは、テリトリーは地理的に、または共有エージェントと重複することができます。機械学習主導型の機能は、タスク最適化における効果的なアサインと管理のために、これらの重複を考慮します。
フィールドサービスのワークフォース最適化 による Schedule Optimization
Schedule Optimization[可用性を判断するための FSM のシフトスケジューリングを有効にする (Enable Shift Scheduling for FSM to Determine Availability)] オプションが有効になっている場合にのみ、エージェントのスケジュールとアプリケーションからのフィールドサービスのワークフォース最適化イベントを考慮してタスクを自動アサインします。詳細については、「グローバルドメイン構成」と「フィールドサービスのワークフォース最適化 のアクティブ化」を参照。