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、医療機器の修理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、技術者が初めての訪問時に必要な部品にアクセスできなかったために発生しました。この問題に対処するには、マネージャーは以前のサービス履歴に基づいて部品要件を作業指示タスクに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、タスクを徹底的にアセスメントする必要があります。

解決策:類似性ソリューション 予測インテリジェンス を使用する

Joy は、作業指示タスクに類似の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、フィールドサービス管理 (FSM) に予測インテリジェンスを実装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によって実現されます。

現在、Joy はアドミニストレーターと協力して、 予測インテリジェンス for フィールドサービス管理 (FSM) で提供され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、既存のレコードと新しいレコードを収集して比較するように設計されています。アドミニストレーターは、予測インテリジェンス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、作業指示タスクに類似の必要な部品要件を提案するプロセスを自動化します。これは、部品要件レコードと作業指示タスクレコードを比較し、関連する結果を提供することによって実現されます。