Бедствия неизбежны, независимо от отрасли - будь то непредвиденное сбой оборудования, серьезное погодное событие, взлом безопасности или какой-либо другой кризис, который влияет на непрерывность бизнеса, неожиданное происходит каждый день. Хотя мы не можем предсказать каждую катастрофу, прежде чем это произойдет, мы можем проявлять инициативу в поддержании здоровья оборудования. Усовершенствования технологий в Интернете (IoT) и аналитики данных позволяют сервисным компаниям превентивно опережать проблемы, сводя к минимуму или даже предотвращать последствия, которые испытывают клиенты, когда наступает катастрофа.
Хотя это может показаться простым, мониторинг тысяч или даже миллионов единиц оборудования и выявление ошибок до их возникновения - сложная наука, которая может быстро стать подавляющей. Чтобы упростить процесс, я разбил его на две разные фазы: сбор данных и анализ данных.
Сбор данных: понимание того, какие вопросы информации
Датчики IoT позволяют собирать и хранить большие объемы данных, предоставляя компаниям представление о состоянии, работоспособности и сбоях в оборудовании. Каждый блок может генерировать сотни тысяч точек данных каждую минуту. Задача на данном этапе состоит в том, чтобы выяснить, как организовать и расставить приоритеты по всем этим данным. Выполнение аналитики данных по всей этой информации нецелесообразно и не является эффективным использованием ресурсов, поскольку некоторые из собираемых данных не имеют большого значения при определении состояния здоровья активов.
Компании должны учитывать, какие данные следует определять по приоритетам, чтобы они могли быстрее идентифицировать потребности в обслуживании. Например, поставщик телекоммуникационных услуг, контролирующий башню соты, может отслеживать объем вызовов, которые собираются через эту конкретную башню, но объем вызовов не указывает на то, насколько хорошо работает эта башня. Однако, если telco предупреждается об увеличении количества вызовов, связанных с этой башней, до того, как проблема набухает, у них может быть возможность точно определить и исправить проблему раньше. Теперь рассмотрим массивный шторм, который, как ожидается, попадет туда, где находится эта башня с ячейками, - возможность ремонта и решения проблем башни перед штормом сводит к минимуму усилия по техническому обслуживанию перед лицом этой погодной катастрофы.
Анализ данных: определение показателей обслуживания
После сбора данных и определения показателей контроля ключа аналитики применяются для преобразования данных в полезную и полезную информацию. Анализ исторических данных, особенно об отказах оборудования и прошлых услугах, позволяет сервисным компаниям определять шаблоны, которые могут указывать на будущую ошибку.
Например, для компании коммунальных предприятий температура является одним из наиболее широко измеряемых параметров на электростанции, поскольку перегрев может нанести серьезный ущерб оборудованию и может представлять опасность для профессионалов, работающих на ремонт оборудования. Рассматривая прошлые операции по техническому обслуживанию и закономерности изменения температуры, компании имеют представление, необходимое для планирования упреждающего обслуживания, когда температура поднимается до уровней, которые привели к неудачам в прошлом.
Мы видим все больше приложений технологии IoT в сфере услуг с датчиками, соединяющими устройства и оборудование. Даже фитнес-центры начали подключать свое оборудование, чтобы избежать сломанных машин и разочарованных участников. Но с большей связностью возникает большая ответственность; организации должны использовать эти расширенные возможности для перехода от реактивных к проактивным сервисным программам для решения проблем, прежде чем они произойдут, - в конечном счете, поддержание удовлетворенности клиентов, сегодняшнего приоритета бизнеса номер один.
Стив Смит - вице-президент по стратегическим отраслям в ClickSoftware. Он имеет более чем 15-летний опыт разработки и внедрения решений для управления мобильными кадрами, охватывающих вертикальные рынки, включая телекоммуникации, коммунальные услуги, страхование, услуги на дому, медицинское оборудование, капитальное оборудование и нефтегазовые операции. Он помогает сервисным организациям оптимизировать использование своих полевых ресурсов, повышать уровень информированности о работе, оптимизировать процесс и устанавливать элементы управления, обеспечивая при этом гибкость и изменчивость в рамках своей деятельности. До своей нынешней роли Стив управлял консалтинговой командой ClickSoftware по глобальным решениям, раскрывая преимущества управления мобильной рабочей силой для новых пользователей и помогая увеличить преимущества существующих пользователей по всему миру.
