Connected Field Service の概要
モノのインターネット (IoT) の力を利用して組織のサービス提供に革命を起こすことで、高価で事後対応的な障害対応のモデルはなくなります。 Connected Field Service を使用して、プロアクティブかつ予測的なアプローチを採用します。
IoT をフィールド サービスの運用に統合することで、組織はサービスにおける問題が重大化する前に対処できます。 デバイスに接続し、パフォーマンスと状態に関するリアルタイムのデータを収集して、潜在的な問題を早期に検出します。 予防措置を講じてダウンタイムを最小限に抑え、高額な故障のリスクを軽減します。
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Connected Field Service の主な利点
強化された予知保全: IoT デバイスをシームレスに接続することで、組織は予知保全戦略を実装できます。 デバイスから収集されたリアルタイム データにより、顧客が気づく前に問題を事前に診断し、潜在的な問題を特定することができます。
顧客エクスペリエンスの向上: IoT デバイスのリモート監視により、顧客のニーズへの対応力を強化できます。 継続的な監視により、問題を迅速に検出し、サービスの中断や必要なアクションについて顧客に通知できます。 解決プロセス全体を通じて顧客に情報を提供し続けることで、信頼と信頼が構築され、顧客満足度とロイヤルティの向上につながります。
インテリジェントなリソース割り当て: IoT を通じて収集されたデバイス データとサービス メンテナンス情報により、技術者を派遣する際に情報に基づいた意思決定を行うことができます。 デバイスのパフォーマンス データ、過去のメンテナンス記録、技術者の専門知識、可用性、近接性などの要素は、リソース割り当ての最適化に役立ちます。 適切なスキルを備えた適切な技術者を任命し、業務を迅速に行うことで、効率的なサービス提供が保証され、応答時間と解決時間が短縮されます。
コスト削減: IoT を活用した Field Service により、組織は業務を合理化し、コストを削減できます。 プロアクティブな問題診断とメンテナンスにより、重大な故障や大規模で高額な修理を防止でき、ダウンタイムが最小限に抑えられ、緊急サービスへの問い合わせがなくなり、リソース割り当てが最適化されます。 リモート監視と予測メンテナンスにより、頻繁な物理検査や不必要な保守訪問の必要性が軽減され、リソースをより効率的に利用し運用コストを削減することができます。
データに基づいた分析情報: IoT デバイスは、貴重な分析情報を提供する膨大な量のデータを生成します。 デバイスのパフォーマンス データを分析することで、パターン、傾向、改善の余地がある領域を特定できます。 このデータ主導のアプローチにより、サービス提供プロセスを最適化し、繰り返し発生する問題を特定し、データに基づいて意思決定を行い、全体的な運用効率を向上させることができます。
重要
デバイスの読み取り値グラフは使用できなくなりました。 これは、2024 年 7 月 7 日に廃止された Azure Time Series Insights に依存していました。 詳細情報については、Time Series Insights から移行するを参照してください。
次の手順
Dynamics 365 Field Service を使用して IoT デバイスを接続する: