モノのインターネット (IoT) の機能を活用して、組織のサービスの配信を変革し、コストと事後対応のブレークフィックス モデルを排除します。 Connected Field Service を使用してプロアクティブで予測的なアプローチを採用します。
IoT をフィールド サービス操作に統合すると、組織は大きな問題になる前に問題に対処できます。 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。 ダウンタイムを最小限に抑え、コストのかかる故障を回避するための予防措置を講じます。
Connected Field Service の簡単なビデオ概要をご覧ください。
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 データを使用すると、問題を診断し、顧客が問題を認識する前に潜在的な問題を特定できます。
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することで、信頼と信頼が築き、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。 適切なスキルと仕事に近い適切な技術者を割り当てることで、効率的なサービスの提供が保証され、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。
データドリブン分析情報: 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。 Azure Time Series Insights に依存し、2024 年 7 月 7 日に廃止されました。 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: