問題シナリオ

医療機器のメンテナンスマネージャーであるジョイ氏は、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、タスクを徹底的に評価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 使用

Joy は、作業指示タスクに類似する部品要件を自動的に提案することで、タスククローズ評価を向上させるフィールドサービス管理 (FSM)の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、機械学習ソリューションをトレーニングして、作業指示タスクの過去のサービス履歴を利用することで実現されます。

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。アドミニストレーターは、予測インテリジェンス機能を利用して、類似の部品要件類似性ソリューションをトレーニングし、作業指示タスクに同様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によって実現されます。