{"id":16687,"date":"2021-05-20T07:31:15","date_gmt":"2021-05-20T07:31:15","guid":{"rendered":"https:\/\/www.overit.ai\/it\/?p=16687"},"modified":"2022-03-28T08:42:33","modified_gmt":"2022-03-28T08:42:33","slug":"le-quattro-tecnologie-che-stanno-cambiando-il-panorama-del-field-service","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.overit.ai\/it\/blog\/le-quattro-tecnologie-che-stanno-cambiando-il-panorama-del-field-service\/","title":{"rendered":"Le quattro tecnologie che stanno cambiando il panorama del Field Service"},"content":{"rendered":"\n \n
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Le funzionalit\u00e0 messe a disposizione alle aziende per ottimizzare i processi sul campo sono cambiate nel corso degli anni, evolvendo di pari passo con le tecnologie abilitanti. Scopriamo assieme quali sono quelle che hanno il maggiore impatto sulle organizzazioni e come si inseriscono nel panorama globale del Field Service.<\/p>\n

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Artificial Intelligence<\/h2 >\n \n

Per rivoluzionare i processi in campo di un\u2019azienda, il moderno Field Service Management deve orientarsi a risolvere le criticit\u00e0 che i lavoratori in prima linea devono fronteggiare ogni giorno, fornendo loro il migliore supporto digitale<\/strong> per portare a termine le attivit\u00e0. Questo passa attraverso l\u2019introduzione di strumenti che ne automatizzano l\u2019operativit\u00e0<\/strong>, sia per quanto riguarda la fase di schedulazione e ottimizzazione<\/strong>, sia durante l\u2019esecuzione <\/strong>vera e propria degli interventi, grazie all\u2019introduzione di funzionalit\u00e0 innovative per la raccolta dati e la consuntivazione.<\/p>\n

Indipendentemente dall\u2019uso di strumenti per la schedulazione manuale o automatica, stand alone o integrati ad altri ERP aziendali, l\u2019introduzione dell\u2019AI per supportare la creazione dei task<\/strong> e la distribuzione dei carichi di lavoro<\/strong> sulle agende delle risorse in campo, consente di migliorare notevolmente la fase di pianificazione, riducendone i tempi e i margini di errore. Ci\u00f2 permette, ad esempio, di inviare sul luogo di un intervento il tecnico giusto, con le competenze, le parti di ricambio e tutti gli strumenti necessari per risolvere un problema. Inoltre, tale tecnologia pu\u00f2 impattare positivamente la gestione di tutte le attivit\u00e0 ricorrenti<\/strong>, in quanto l\u2019applicazione di algoritmi dedicati sullo storico delle attivit\u00e0 eseguite, consente di effettuare previsioni accurate<\/strong>, individuando per tempo eventuali criticit\u00e0 prima che queste si verifichino concretamente.<\/p>\n

L\u2019automatizzazione delle procedure si riflette anche sulla produttivit\u00e0 dei tecnici<\/strong> in campo, i quali vedono migliorata la loro esperienza lavorativa grazie a strumenti digitali evoluti. L\u2019integrazione di componenti di AI consente, infatti, di implementare suggerimenti proattivi <\/strong>per individuare automaticamente asset, proporre procedure da eseguire o componenti da ordinare, oltre che raccogliere automaticamente informazioni dal campo o semplificare la consuntivazione, con notevole risparmio di tempo. Alla stessa maniera, la registrazione<\/strong> degli interventi e la taggatura automatica <\/strong>dei contenuti, consente di aumentare la trasparenza<\/strong> di quanto viene effettuato, oltre che di alimentare un database di conoscenza condivisa<\/strong> utilizzabile dai colleghi o per la formazione del personale.<\/p>\n<\/div>\n \n <\/section>\n\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n \n

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Mobilit\u00e0 e collaborazione assistite e \u201caumentate\u201d<\/h2 >\n \n

Negli ultimi anni abbiamo notato come l\u2019evoluzione del Field Service sia passata anche attraverso strumenti mobili digitali che, messi a disposizione delle risorse, semplificano la loro operativit\u00e0, migliorandone le prestazioni. Un ulteriore passo avanti verso l\u2019abbandono definitivo dei supporti cartacei per la raccolta delle informazioni sul campo lo si ha avuto con l\u2019avanzamento repentino della tecnologia -sia hardware che software- alla base del supporto assistito<\/strong>. Assieme all\u2019Artificial Intelligence, infatti, la Realt\u00e0 Aumentata<\/strong> \u00e8 stata quella che pi\u00f9 ha rivoluzionato il modo di lavorare, in quanto ha abilitato tutta una serie di funzionalit\u00e0 per la visualizzazione delle informazioni operative sul punto di vista degli operatori, che hanno potuto lavorare sempre pi\u00f9 a mani libere<\/strong>, con notevoli miglioramenti per la loro sicurezza<\/strong>.<\/p>\n

L\u2019accesso stesso alle informazioni, grazie all\u2019introduzione di dispositivi a comando vocale<\/strong>, ha reso l\u2019esperienza utente sempre pi\u00f9 personalizzata, consentendo di avere \u201csotto mano\u201d tutto il necessario per espletare una determinata attivit\u00e0, come: istruzioni in AR sul punto di vista dell\u2019operatore, procedure guidate passo-passo, dati in tempo reale degli equipment, documentazione tecnica, video tutorial e, in generale, un accesso semplice e rapido al database della conoscenza condivisa dall\u2019azienda.<\/p>\n

Gli strumenti di collaborazione virtuale, inoltre, hanno portato l\u2019esperienza dell\u2019utente su un altro livello. La possibilit\u00e0 di collegarsi in tempo reale<\/strong> con un esperto in remoto<\/strong> e la condivisione del punto di vista<\/strong> del proprio dispositivo, consente infatti agli operatori di beneficiare di un supporto puntuale e guidato, che gli permette sia di ridurre le possibilit\u00e0 di errori durante l\u2019esecuzione di lavori complessi, sia di accelerare l\u2019esecuzione degli stessi e l\u2019apprendimento collaborativo, azzerando al contempo distanze e tempi di spostamento. Le sessioni operative<\/strong> possono anche essere registrare, per certificare l\u2019avvenuto intervento e per fornire ai colleghi meno esperti materiale formativo inerente lo stesso.<\/p>\n

La \u201ccollaborazione assistita<\/strong>\u201d che i nuovi strumenti di Field Service mettono a disposizione, consente alla forza lavoro delle aziende di fronteggiare qualunque scenario operativo, consentendo loro di lavorare sempre alla massima efficienza e raggiungere livelli senza precedenti di risoluzioni al primo tentativo, customer service e satisfaction.<\/p>\n

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Industrial Internet of Things<\/h2 >\n \n

Nel mondo industriale, la moderna sensoristica consente di raccogliere grosse moli di dati da macchinari e asset tecnici, per tracciarne il comportamento in diretta<\/strong> e valutarne le prestazioni nel tempo. L\u2019Industrial Internet of Things (IIoT<\/strong>) rende le macchine autonome nell\u2019inviare richieste, allarmi e notifiche a una sala di controllo, consentendo al personale tecnico di effettuare la diagnostica <\/strong>delle stesse anche a grande distanza<\/strong>, risparmiando cos\u00ec tempi e costi di trasferta e aumentando la possibilit\u00e0 di risolvere eventuali malfunzionamenti al primo intervento e con gli strumenti e i materiali di ricambio adeguati.<\/p>\n

Uno dei grandi vantaggi dell\u2019avere a disposizione dei macchinari che \u201cparlano\u201d tra di loro \u00e8 la possibilit\u00e0 di pianificare gli interventi di manutenzione<\/strong> e l\u2019assortimento dei ricambi in maniera predittiva sulla base delle analisi storiche, anticipando l\u2019usura delle parti e eventuali problematiche che potrebbero causare fermi macchina e i relativi disagi legati a tempi morti e profitti persi.<\/p>\n

Gli strumenti che raccolgono, processano e rendono fruibili grandi quantit\u00e0 di dati raccolti dal campo, consentono di avere una visione d\u2019insieme<\/strong> di come le macchine interagiscono tra di loro all\u2019interno di un ecosistema, fornendo altres\u00ec le funzionalit\u00e0 pi\u00f9 avanzate per migliorarne il funzionamento nell\u2019ottica di ottimizzare i processi di business<\/strong>.<\/p>\n

I dati raccolti possono anche essere integrati agli strumenti di Realt\u00e0 Aumentata e Intelligenza artificiale descritti ai punti precedenti, fornendo all\u2019operatore in campo dei suggerimenti \u201csmart\u201d<\/strong> sul suo dispositivo mobile o sul visore di RA, arricchendo cos\u00ec la sua attivit\u00e0 con informazioni critiche per valutare le modalit\u00e0 di intervento.<\/p>\n<\/div>\n \n <\/section>\n\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n \n

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Big data e strumenti di analisi<\/h2 >\n \n

Lo scopo finale della raccolta dati massiva e automatizzata che i moderni strumenti digitali consentono, \u00e8 l\u2019ottimizzazione delle attivit\u00e0 di Field Service e, pi\u00f9 in generale, dei processi di business.<\/p>\n

Una migliore gestione delle informazioni ottenute dal campo consente, in primo luogo, di avere una prospettiva pi\u00f9 completa delle attivit\u00e0 in corso<\/strong> (loro progresso, storico precedenti interventi, personale coinvolto, similarit\u00e0 con altre attivit\u00e0, previsioni su futuri interventi, ecc.) e di mettere cos\u00ec a disposizione dei tecnici tutti gli strumenti pi\u00f9 adeguati e aggiornati per portarle a termine. L\u2019avere a disposizione una base di conoscenze aziendali condivisa e accessibile in tempo reale<\/strong> e in maniera semplice, \u00e8 di fondamentale importanza sia per migliorare le prestazioni<\/strong> del personale, sia per formare nuove risorse<\/strong> operative, con benefici tangibili in termini di rapidit\u00e0<\/strong> nel risolvere un problema, riduzione degli spostamenti<\/strong>, oltre che una comunicazione<\/strong> con i clienti pi\u00f9 efficace e informata.<\/p>\n

In un ecosistema completo, in cui i software di Field Service dialogano anche con i svariati sistemi enterprise di un\u2019azienda, la raccolta e condivisione delle informazioni dal campo \u00e8 integrata con flussi di dati provenienti da altre fonti. I moderni strumenti per l\u2019analisi di queste grandi quantit\u00e0 di dati sono di fondamentale importanza per gestire al meglio l\u2019ottimizzazione<\/strong> e l\u2019automazione dei processi di FSM<\/strong>, due fasi in cui la qualit\u00e0 del dato diventa centrale per il successo. Questa centralizzazione consente di spostare il baricentro delle operazioni da un modello di tipo reattivo, in cui si agisce al verificarsi di un evento, a un modello proattivo<\/strong>, dove le attivit\u00e0 svolte dalle risorse vengono schedulate e ottimizzate in un\u2019ottica di manutenzione predittiva<\/strong>, migliorando di conseguenza efficienza<\/strong> e customer satisfaction<\/strong>.<\/p>\n<\/div>\n \n <\/section>\n\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n \n

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Conclusione<\/h2 >\n \n

Artificial Intelligence per automatizzare l\u2019operativit\u00e0<\/strong>, Realt\u00e0 Aumentata per collaborare in modo assistito e in sicurezza<\/strong>, Industrial Internet of Things per tracciare il comportamento degli asset in tempo reale<\/strong> e strumenti di analisi di big data per pianificare attivit\u00e0 in modalit\u00e0 predittiva<\/strong>, sono quattro tecnologie integrate nei migliori strumenti di Field Service disponibili sul mercato e, indipendentemente dal tipo di business che un\u2019organizzazione deve gestire, stanno gi\u00e0 ricoprendo un ruolo chiave nell\u2019ottimizzazione dei processi aziendali.<\/p>\n<\/div>\n \n <\/section>\n\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n \n

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Leggi l’articolo pi\u00f9 tardi<\/h2 >\n \n \n <\/section>\n\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n \n
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