Field Service Management verandert. Waar serviceorganisaties zich traditioneel vooral richtten op het plannen van monteurs, verwerken van werkorders en registreren van onderhoud, krijgt data een steeds grotere rol. Niet alleen om terug te kijken naar wat er is gebeurd, maar juist om sneller te bepalen wat er nú nodig is.
Serviceorganisaties beschikken immers over steeds meer informatie over hun equipment. Denk aan storingen, onderhoud, reparaties, gebruikte onderdelen, meterstanden, servicecontracten en eerdere werkorders. Wanneer deze informatie goed wordt vastgelegd en met elkaar verbonden is, ontstaat een waardevolle basis voor slimmere service.
Hoe slimmer serviceprocessen worden, hoe belangrijker de data eronder wordt. Zonder complete equipment- en servicehistorie heeft zelfs de slimste technologie te weinig context om goede beslissingen te ondersteunen.
Wat is datagedreven Field Service Management?
Datagedreven Field Service Management betekent dat servicebeslissingen niet alleen worden genomen op basis van de actuele melding of de ervaring van een medewerker, maar ook op basis van beschikbare historische en operationele gegevens.
Bij een storing is bijvoorbeeld niet alleen belangrijk wat een klant op dat moment meldt. Ook eerdere reparaties, terugkerende storingen, gebruikte onderdelen, machineconfiguratie en onderhoudshistorie kunnen relevante informatie bevatten.
Door deze gegevens samen te brengen ontstaat meer context. En juist die context maakt het mogelijk om medewerkers beter te ondersteunen en serviceprocessen verder te optimaliseren.
Het equipment als centraal informatiepunt
Tijdens de volledige levensduur van een machine of ander equipment ontstaat voortdurend nieuwe informatie.
Een machine wordt bijvoorbeeld verkocht, verhuurd of geleased. Vervolgens worden onderhoudswerkzaamheden uitgevoerd, onderdelen vervangen, storingen gemeld en werkorders afgehandeld. Mogelijk zijn er servicecontracten aan gekoppeld en worden gebruiksgegevens of meterstanden geregistreerd.
Wanneer deze informatie verspreid staat over verschillende systemen, documenten of individuele medewerkers, blijft een deel van die kennis moeilijk toegankelijk.
Een servicemonteur ziet misschien de actuele werkorder, maar niet direct welke problemen eerder bij dezelfde machine zijn opgetreden. Een planner weet welke monteur beschikbaar is, maar heeft mogelijk minder zicht op welke technische kennis voor een specifieke storing relevant is.
Daarom wordt een centraal equipmentbeeld steeds belangrijker. De actuele servicemelding staat dan niet op zichzelf, maar wordt onderdeel van de complete historie van het equipment.
Waarom is servicehistorie zo waardevol?
Een goede servicehistorie maakt het mogelijk om eerdere ervaringen opnieuw te gebruiken.
Stel dat er een servicemelding binnenkomt voor een machine met een bepaalde storing. Wanneer voldoende historische data beschikbaar is, kan worden bekeken of hetzelfde probleem eerder is voorgekomen.
Niet alleen bij die specifieke machine, maar mogelijk ook bij vergelijkbaar equipment.
Vervolgens ontstaan interessante vragen:
- Welke werkzaamheden zijn toen uitgevoerd?
- Welke onderdelen zijn gebruikt?
- Welke oplossing bleek succesvol?
- Hoe vaak is dezelfde storing eerder voorgekomen?
- Was er na de reparatie opnieuw een servicemelding?
- Welke monteur of technische expertise was bij de oplossing betrokken?
Hoe beter deze informatie beschikbaar is, hoe sneller een serviceorganisatie van een melding naar een goed onderbouwde vervolgstap kan gaan.
Veel data betekent niet automatisch goede data
Het verzamelen van grote hoeveelheden servicegegevens is op zichzelf niet voldoende.
De kwaliteit van de data bepaalt uiteindelijk hoeveel waarde eruit gehaald kan worden.
Wanneer storingen iedere keer anders worden omschreven, werkzaamheden niet consequent worden geregistreerd of gebruikte onderdelen ontbreken in de servicehistorie, wordt het moeilijker om patronen te herkennen.
Datakwaliteit wordt daarmee een belangrijk onderdeel van Field Service Management.
Het gaat hierbij niet alleen om hoeveel data een organisatie verzamelt, maar vooral om de vraag of die data:
- volledig is;
- betrouwbaar is;
- consequent wordt vastgelegd;
- rondom het juiste equipment is georganiseerd;
- toegankelijk is voor andere processen en toepassingen.
Hoe beter deze basis, hoe groter de mogelijkheden om servicemedewerkers te ondersteunen.
Van informatie zoeken naar informatie aangereikt krijgen
Veel serviceorganisaties beschikken al over waardevolle informatie. Het probleem is vaak dat medewerkers deze informatie zelf moeten vinden.
Een servicemedewerker zoekt in oude werkorders. Een monteur raadpleegt eerdere rapportages. Een planner vraagt een ervaren collega of een bepaalde storing bekend voorkomt.
Met goed gestructureerde equipment- en servicedata kan dat proces veranderen.
Bij een nieuwe servicemelding kan relevante informatie bijvoorbeeld direct beschikbaar worden gemaakt. Denk aan vergelijkbare storingen uit het verleden, eerdere oplossingen of onderdelen die bij soortgelijke reparaties zijn gebruikt.
Op basis daarvan kan een systeem in de toekomst steeds meer ondersteuning bieden bij vragen zoals:
Wat is hier waarschijnlijk aan de hand? Welke oplossing werkte eerder? Welke onderdelen zijn mogelijk nodig? Welke vervolgstap ligt het meest voor de hand?
Daarmee verschuift technologie van alleen registreren naar actief ondersteunen.
Data vormt de basis voor verdere automatisering
Automatisering en intelligentere ondersteuning beginnen daarom niet bij de technologie zelf.
Ze beginnen bij beschikbare context.
Wanneer een systeem beschikt over betrouwbare informatie over equipment, servicehistorie, onderdelen, werkzaamheden en eerdere oplossingen, ontstaan veel meer mogelijkheden.
Een systeem kan bijvoorbeeld helpen bij het herkennen van terugkerende storingen, relevante eerdere cases vinden, verwachte onderdelen voorstellen of informatie voorbereiden voor een nieuwe werkorder.
Ook andere scenario’s zijn denkbaar. Denk aan het herkennen van afwijkende onderhoudspatronen, ondersteunen van de planning of het beter beschikbaar maken van technische kennis voor servicemonteurs.
Welke technologie daarvoor wordt ingezet, kan veranderen. De onderliggende voorwaarde blijft hetzelfde: zonder goede data is intelligente ondersteuning beperkt.
Waarom geïntegreerde equipmentdata steeds belangrijker wordt
Voor equipmentbedrijven is service meestal maar één onderdeel van het totale proces.
Gedurende de levenscyclus van equipment ontstaan gegevens binnen verkoop, verhuur, lease, service, onderhoud, onderdelenbeheer, contracten en financiële processen.
Wanneer die gegevens met elkaar verbonden zijn, ontstaat meer inzicht dan wanneer alleen naar afzonderlijke servicewerkorders wordt gekeken.
Een terugkerende storing kan bijvoorbeeld niet alleen technisch relevant zijn, maar ook invloed hebben op onderhoudskosten, beschikbaarheid en de totale kosten gedurende de levensduur van het equipment.
Daarmee wordt Field Service Management onderdeel van een breder Equipment Life Cycle-proces.
Niet alleen de vraag “Hoe lossen we deze storing op?” is belangrijk, maar uiteindelijk ook:
“Wat weten we over dit equipment en hoe kunnen we die kennis gebruiken om betere beslissingen te nemen?”
Slimmere service begint bij een goede databasis
Bij ontwikkelingen rondom AI en automatisering ligt de nadruk vaak op wat nieuwe technologie kan.
Voor serviceorganisaties zijn andere vragen minstens zo belangrijk. Is bekend wat er eerder met het equipment is gebeurd? Zijn werkzaamheden goed geregistreerd? Is duidelijk welke onderdelen zijn gebruikt? Kunnen vergelijkbare situaties worden gevonden? En zijn gegevens uit verschillende processen met elkaar verbonden?
Wanneer dat het geval is, ontstaat een stevige basis voor steeds intelligentere ondersteuning.
Field Service Management van morgen begint met de data van vandaag
Field Service Management zal zich verder ontwikkelen. Monteurs, planners en servicemedewerkers kunnen steeds beter worden ondersteund bij het vinden van informatie, herkennen van patronen en voorbereiden van acties. Organisaties die daar echt waarde uit kunnen halen, moeten vandaag al nadenken over de kwaliteit en samenhang van hun data.
Binnen Dysel’s Equipment Life Cycle (ELC) staat equipment centraal binnen de verschillende bedrijfsprocessen.
Dysel’s ELC is gebouwd op Microsoft Dynamics 365 Business Central en sluit aan op het Microsoft Power Platform. Daardoor kan informatie uit service, onderhoud, onderdelen, verhuur, lease en andere processen rondom hetzelfde equipment worden opgebouwd. Dat zorgt niet alleen voor inzicht in het verleden, maar vormt ook de basis om serviceprocessen in de toekomst slimmer te ondersteunen.
Meer weten over hoe Dysel ELC, Dysel Field Service en Equipment Management binnen één geïntegreerde omgeving ondersteunt? Neem vandaag nog contact met ons op.