Rampen zijn onvermijdelijk, ongeacht de branche - of het nu gaat om een ​​onverwachte uitval van het apparaat, een groot weer, een beveiligingshack of een andere crisis die de bedrijfscontinuïteit beïnvloedt, het onverwachte gebeurt elke dag. Hoewel we niet elke ramp kunnen voorspellen voordat deze plaatsvindt, kunnen we proactief zijn in het handhaven van de gezondheid van apparatuur. Technologieverbeteringen rond het internet der dingen (IoT) en gegevensanalyse stellen servicebedrijven in staat om preventief voorop te lopen en de impact van klanten te minimaliseren of zelfs te voorkomen wanneer de ramp uiteindelijk toeslaat.

Hoewel het misschien eenvoudig klinkt, is het een complexe wetenschap die al snel overweldigend kan worden door duizenden of zelfs miljoenen apparaten te monitoren en fouten te identificeren voordat ze zich voordoen. Om het proces te vereenvoudigen, heb ik het opgesplitst in twee verschillende fasen: gegevensverzameling en gegevensanalyse.

Gegevensverzameling: inzicht in welke informatie van belang is

IoT-sensoren zorgen ervoor dat grote hoeveelheden gegevens kunnen worden verzameld en opgeslagen, waardoor bedrijven inzicht krijgen in de gezondheid, prestaties en storingen van de apparatuur. Elke eenheid kan elke minuut honderdduizenden gegevenspunten genereren. De uitdaging in dit stadium is om erachter te komen hoe al deze gegevens moeten worden georganiseerd en prioriteiten moeten worden gesteld. Het uitvoeren van gegevensanalyses op al deze informatie is niet haalbaar en het is ook geen efficiënt gebruik van bronnen, omdat sommige van de gegevens die worden verzameld weinig waarde hebben bij het bepalen van de gezondheid van bedrijfsmiddelen.

Bedrijven moeten overwegen welke gegevens prioriteit moeten krijgen, zodat ze sneller kunnen vaststellen wat de onderhoudsnoden zijn. Een telecommunicatieprovider die een celtoren bewaakt, kan bijvoorbeeld het volume bijhouden van oproepen die door die specifieke toren worden opgepikt, maar het belvolume is niet indicatief voor hoe goed die toren presteert. Als de telco echter wordt gewaarschuwd voor een toename van het aantal afgelaste oproepen in verband met die toren voordat het probleem opzwelt, hebben ze mogelijk de gelegenheid om het probleem vroegtijdig op te sporen en te verhelpen. Overweeg nu een enorme storm die naar verwachting zal toeslaan waar deze zendmast zich bevindt - het kunnen repareren en aanpakken van torenkwesties voorafgaand aan de storm minimaliseert onderhoudsinspanningen in het licht van deze weerramp.

Gegevensanalyse: onderhoudsindicatoren opstellen

Nadat gegevens zijn verzameld en de belangrijkste meetgegevens voor monitoring zijn gedefinieerd, worden analyses toegepast om de gegevens om te zetten in bruikbare, bruikbare informatie. Door historische gegevens te analyseren, in het bijzonder met betrekking tot apparatuurstoringen en eerdere serviceactiviteiten, kunnen servicebedrijven patronen identificeren die mogelijk duiden op een toekomstige fout.

Voor een nutsbedrijf is temperatuur bijvoorbeeld een van de meest gemeten parameters in een energiecentrale, omdat oververhitting ernstige schade aan apparatuur kan veroorzaken en kan leiden tot serviceprofessionals die werken aan het repareren van de apparatuur. Door naar eerdere onderhoudsactiviteiten en patronen in temperatuurveranderingen te kijken, hebben bedrijven het inzicht dat nodig is om preventief onderhoud in te plannen wanneer de temperaturen stijgen tot niveaus die in het verleden tot mislukkingen hebben geleid.

We zien steeds meer toepassingen van IoT-technologie in de dienstensector met sensoren die apparaten en apparatuur met elkaar verbinden. Zelfs fitnesscentra zijn begonnen hun apparatuur aan te sluiten om kapotte machines en teleurgestelde leden te vermijden. Maar met meer connectiviteit komt meer verantwoordelijkheid; organisaties moeten gebruik maken van deze verbeterde mogelijkheden om over te schakelen van reactieve naar proactieve serviceprogramma's om defecten aan te pakken voordat ze zich voordoen - uiteindelijk om de klanttevredenheid te behouden, de belangrijkste zakelijke prioriteit van vandaag.

Steve Smith is de VP van strategische industrieën bij ClickSoftware. Hij heeft meer dan 15 jaar ervaring met het definiëren en leveren van mobiele workforce management-oplossingen voor verticale markten zoals telecommunicatie, nutsbedrijven, verzekeringen, thuisdiensten, medische apparatuur, kapitaalgoederen en olie- en gasactiviteiten. Hij helpt serviceorganisaties het gebruik van hun veldhulpmiddelen te optimaliseren, het operationele bewustzijn te vergroten, het proces te stroomlijnen en controles vast te stellen, terwijl flexibiliteit en variabiliteit binnen hun activiteiten worden gewaarborgd. Voorafgaand aan zijn huidige rol, leidde Steve het wereldwijde consultingteam van ClickSoftware, waardoor de voordelen van mobiel workforce management aan nieuwe gebruikers werden getoond en de voordelen van bestaande gebruikers over de hele wereld werden vergroot.