サービス産業におけるAI | IFS.ai
AIは、サービス業における労働力不足に対応し、効率を促進するとともに、アフターサービスやメンテナンス全般でユーザー体験の向上に貢献します。
IFS.ai がサービス産業で AI を強化する仕組み
サービス産業では、テクノロジー、顧客の期待、サステイナビリティ目標によってもたらされる変革を目の当たりにしています。これらのトレンドは、迅速により良い意思決定を行うための準備が整った企業が、より優れたサービスを提供することを可能にします。過去のデータや詳細なアクションプランにより、効率や時間管理が向上し、初回修理成功率の改善や顧客満足度の向上につながります。
予測とシミュレーション:
過去のデータを活用してパターンを特定し、プロジェクト全体のライフサイクルにわたってシミュレーションを可能にします。
- フィールドサービス業務のスケジュールと最適化
- 価格変更の財務影響のシミュレーション
- 資産の収益性とメンテナンス間隔の追跡
最適化:
目標、制約、仕事、リソースなどのインプットを取得して、結果を最適化します。
- 完全に自律的なサービススケジューリング。
- 収益性の要因となる契約の評価
- SLAによるキャパシティ調整
異常検出:
しきい値、ビジネス ロジック、リアルタイム データを通じて異常を自動的に特定します。
- センサーデータの予知保全への活用
- 損傷や磨耗率の検出
- データ精度の問題を特定と防止
推奨:
ユーザーに必要な洞察を提供し、是正措置を提案します。
- 現場技術者にとっての最適な次のアクション
- 派遣作業者の初回修理成功の可能性
- AIによる安全監視とステータスレポート
コンテクストナレッジ:
大量のデータを分析し、シンプルな方法でユーザーに提供します。
- 現場技術者向けの対応履歴
- リアルタイムガイダンスのための現場作業指導。
- 顧客と代理店のためのナレッジアシスタント
AIの価値実現における主な課題 :
- レガシー技術がAI価値実現の障壁となっている - 34%
- データの複雑性がAI価値実現の課題となっている - 33%
- セキュリティおよび倫理的懸念がAIにとって高い - 41%
52%
サービス企業が、品質管理と顧客との連携がAIによるサステナビリティへの最大の効果と考えています
IFS.ai は産業用 AI:
組織はデータを、ビジネスのレジリエンス強化、リスク軽減、サステイナビリティ戦略支援、そして、目標達成に不可欠な戦略的企業資産として活用することができます。
業界の活性化
IFS.aiによって保守された航空機で、毎年3億1000万人の乗客が安全に移動しています。
アメリカの大手エネルギー企業のうち7社が、家庭への電力供給にIFS.aiを活用しています。
世界における主要な製造業者がIFS.aiを活用し、年間2000億個のパッケージを持続可能な形で生産・供給しています。
毎日20億人が、IFS.aiによって保守管理されているエレベーターや動く歩道を使って移動しています。
毎日2億人以上のアメリカ人が、IFS.aiにより管理されている携帯電話ネットワークを利用して通信を行っています。
建設・エンジニアリング企業は、AIによるプロジェクトの効率化によって、請負業者のコストを最大49%削減しています。
全米1億500万世帯のエネルギーインフラをIFS.aiが支えています。