予期せぬ機器の故障、主要な気象事象、セキュリティのハック、またはビジネスの継続性に影響を与えるその他の危機のいずれであっても、予期せぬことは毎日発生します。起こる前にすべての災害を予測することはできませんが、設備の保守を積極的に行うことができます。 Internet of Things（IoT）とデータ分析の技術の進歩により、サービス会社は、災害が最終的に発生したときに顧客が感じる影響を最小限に抑え、あるいは回避することもできます。

シンプルに聞こえるかもしれませんが、数千または数百万の装置を監視し、エラーが発生する前にそれらを特定することは、すぐに圧倒的になる複雑な科学です。プロセスを簡略化するために、データ収集とデータ分析という2つの異なる段階に分けました。

データ収集：どの情報が重要であるかの理解

IoTセンサーは、大量のデータを収集して保存することができるため、企業は機器の健全性、パフォーマンス、および障害の洞察を得ることができます。すべてのユニットは毎分数十万のデータポイントを生成することができます。この段階での課題は、このデータをどのように整理して優先順位を付けるかを理解することです。収集されるデータの中には、資産の健全性を判断する上で価値のないものがあるため、これらのすべての情報に対してデータ分析を実行することは可能ではなく、またリソースを効率的に使用することもできません。

企業は、メンテナンスの必要性をより迅速に特定できるように、どのデータを優先するかを検討する必要があります。例えば、セルタワーを監視している電気通信事業者は、その特定のタワーを介してピックアップされているコールの量を追跡している可能性があるが、コール量はそのタワーがどれほど良好な性能を示しているかを示すものではない。ただし、問題が発生する前に電話会社に電話がかかってきた場合には、問題を特定し修正する機会があります。現在、このセルタワーの設置場所にある大規模な嵐を考えてみましょう。嵐の前にタワーの問題を修理し解決することができれば、この天気予報に直面した保守作業を最小限に抑えることができます。

データ分析：メンテナンスインジケータの確立

データが収集され、主要な監視指標が定義されると、データを実用的で有用な情報に変換するために分析が適用されます。過去のデータ、特に機器の故障や過去のサービス活動を分析することで、サービス会社は将来のエラーを示すパターンを特定することができます。

たとえば、公益事業会社の場合、過熱は機器に重大な損傷をもたらし、機器の修理を担当するサービス専門家に危険をもたらす可能性があるため、温度は発電所で最も広く測定されるパラメータの1つです。過去のメンテナンス活動や温度変化のパターンを見ることで、企業は温度が過去に失敗に終わったときに先制的な保守をスケジュールするために必要な洞察力を持っています。

私たちは、機器や機器を接続するセンサーを備えたサービス産業におけるIoT技術のアプリケーションがますます増えています。フィットネスセンターでさえ、機械の壊れやメンバーの失望を避けるために、機器の接続を開始しています。しかし、より大きな接続性により、より大きな責任がもたらされます。企業は、これらの強化された機能を活用して、リアクティブからプロアクティブなサービスプログラムに移行する前に障害に対処し、最終的には顧客満足度を維持しなければなりません。

Steve SmithはClickSoftwareの戦略産業のVPです。彼は、電気通信、公益事業、保険、家事サービス、医療機器、資本設備、石油・ガス事業を含む垂直市場をカバーするモバイル労働力管理ソリューションを定義し提供する15年以上の経験を持っています。サービス部門は、フィールドリソースの使用を最適化し、業務意識を向上させ、プロセスを合理化し、コントロールを確立し、フレキシビリティと変動性をそのオペレーション内で有効にするよう支援します。 Steveは現在の職務に先立ち、ClickSoftwareのグローバルソリューションコンサルティングチームを管理し、モバイルユーザーの皆様にモバイルワークフォース管理のメリットを提供し、世界中の既存ユーザーの利益を向上させました。