Archiv für die Kategorie: Bloggen

Russ Fadel, CEO von Augmentir, erläutert, warum die nächste Welle von AR-Implementierungen in der Dienstleistungsbranche auch künstliche Intelligenz nutzen muss.

Es gab viele Befürworter für den Einsatz von Augmented Reality (AR) in der Außendienstbranche, da die Vorteile von der verbesserten Leistung der Außendiensttechniker bis hin zur Reduzierung der Betriebskosten des Außendienstes reichen. Was diese frühen Erfolgsgeschichten jedoch nicht erwähnen, ist, dass Unternehmen diese Technologie nur langsam eingeführt haben und sich schwer getan haben, über die Pilotphase hinauszukommen.

Es wurde schon früh geglaubt, dass Wearable-Technologie bis 2018 der Kern von Enterprise AR sein würde, und daher konzentrierten sich die Anbieter zu sehr darauf, Arbeitsanweisungen für eine Vielzahl von Wearables zu erhalten. Viele haben auch stark in den Einsatz von AR investiert, um Technikern Informationen mit umfangreichen Inhalten und 3D-CAD-Overlays zu präsentieren. Seitdem ist klar geworden, dass diese Investitionen dem Unternehmen aufgrund mangelnder Akzeptanz nicht genügend Wert gebracht haben.

Was übersehen wurde, ist die Möglichkeit, nachhaltige Werte in der gesamten Organisation zu schaffen, indem man sich mit Servicemitarbeitern verbindet, nicht nur durch die Bereitstellung personalisierter Informationen, sondern auch durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen, um die Intelligenz der Organisation zu erweitern.

Dies ist der Beginn einer neuen Ära, einer Ära nicht der Enterprise Augmented Reality, sondern der Augmented Operations AR ist nur eine von vielen Möglichkeiten, Daten zu präsentieren, Außendienstmitarbeiter zu unterstützen und anzuleiten. Diese Transformation wird durch die Kombination zweier wichtiger Technologietrends vorangetrieben – Enterprise AR und Artificial Intelligence/Machine Learning.

Warum ist künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen wichtig?

In der Vergangenheit wurden künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (KI/ML) auf externe Datensätze angewendet. Ein neuerer Trend ist jedoch die Einbettung von KI in Softwareplattformen, die auf die internen Daten einwirken, wodurch die geschätzten 80% des KI/ML-Projektaufwands rund um die Kennzeichnung und Bereinigung externer Daten eliminiert werden. Dies wird häufig auf Lösungen angewendet, die sich auf die Verbesserung von Geschäftsprozessen konzentrieren, bei denen der menschliche Mitarbeiter im Mittelpunkt steht.

Bei Augmentir verwenden wir unsere KI-Engine, um Muster in verrauschten Daten zu identifizieren, die von Technikern generiert werden, und Bereiche hervorzuheben, die die Gesamtleistung der Mitarbeiter verbessern können, und bieten außerdem personalisierte Verfahren auf der Grundlage der Fähigkeiten jedes Mitarbeiters in Echtzeit.

Die KI-Engine ist in der Lage, kontinuierlich Erkenntnisse und Empfehlungen auf der Grundlage dieser Mitarbeiterdaten zu liefern, die wertvolle Informationen darstellen, die dazu beitragen können, die kontinuierliche Verbesserung im gesamten Unternehmen voranzutreiben – vom Betrieb über die Schulung bis hin zur Qualität.

• KI hilft jedem Mitarbeiter, Höchstleistungen zu erbringen, indem die Anweisung in eine Anweisung geändert wird, die für Geschwindigkeit optimiert ist und gleichzeitig Qualitäts- und Sicherheitsziele erfüllt.
• Die KI versteht die Muster und Ausreißer in den umfangreichen Daten zu Anweisungen/Arbeitsausführungen, um die größten Chancen in den Bereichen Produktivität, Mitarbeitereffektivität, Effektivität von Schulungsmaterialien und Anweisungseffektivität zu identifizieren. Es werden Erkenntnisse und Empfehlungen gegeben, wie man diese Chancen nutzen und Jahr für Jahr kontinuierliche Verbesserungen vorantreiben kann.
• Mit KI können Unternehmen Stammeswissen durch Interaktionen zwischen Experten und Mitarbeitern an vorderster Front erfassen und das Fachwissen im Laufe der Zeit zu einem skalierbaren Unternehmenswert machen.

Mit diesem Konzept von Augmented Operations (unter Verwendung von KI/ML zur Bereitstellung von Informationen aus Ihrer erweiterten Belegschaft im gesamten Unternehmen) sehen wir eine Veränderung in der Art und Weise, wie Organisationen fundierte Entscheidungen treffen, Mitarbeiter befähigen und die Produktivität der Menschen am Arbeitsplatz verbessern.

Erweiterung der Service Workforce der Zukunft

Trotz einiger früher Impulse reicht Enterprise AR allein nicht aus, um im Außendienstbereich nachhaltige Werte zu schaffen.

Was bisher vernachlässigt wurde, ist eine echte Chance, in der gesamten Organisation nachhaltigen Wert zu schaffen – nicht nur den Mitarbeitern die Möglichkeit zu geben, Informationen zu konsumieren und Wissen anzuwenden, sondern auch die Intelligenz der Organisation in Bezug darauf zu steigern, wie sie ihre Mitarbeiter einsetzt, befähigt und kontinuierlich verbessert . Bei Augmentir nennen wir das Augmented Operations und glauben, dass dies die Servicemitarbeiter der Zukunft verändern wird.

Erfahren Sie mehr darüber, wie die Plattform von Augmentir AR und KI nutzt, um die Produktivität Ihrer Mitarbeiter an vorderster Front kontinuierlich zu verbessern Laden Sie unser kostenloses Whitepaper „Der Aufstieg des Augmented Worker“ herunter.

„In der Branche besteht ein zunehmender Druck, aus jedem Außendiensttechniker das Beste herauszuholen.“

„Die Auswirkungen von verlorenem Wissen und Kundenbeziehungen, die über Jahre und Jahrzehnte von Technikern in den Ruhestand aufgebaut wurden, halten Serviceleiter nachts wach.“

„Viele Unternehmen waren nicht in der Lage, ihr „Stammeswissen“ systematisch zu erfassen, wodurch sie riskierten, wertvolle Einblicke in den Servicebetrieb zu verlieren.“

Diese Zitate stammen aus „The Future of Field Service“, einem Artikel vom Februar 2018 in Feldtechnologien online. Natürlich könnte es sich auch um Zitate aus einer Version des Artikels aus dem Jahr 2008 oder einer früheren Version handeln. Wie kommt es, dass diese Probleme, die von Außendienstleitern als bedeutsam angesehen wurden, nicht gelöst werden und Jahr für Jahr immer noch als Probleme betrachtet werden? Handelt es sich lediglich um hartnäckige Probleme, für die es keine Lösung gibt? Vielleicht ist die Antwort auf diese Fragen in einem anderen Zitat aus dem Artikel verborgen:

„Der Kern des Außendienstes, der Besuch des Technikers, ist der Aspekt, der von Außendienstmanagementlösungen am wenigsten angesprochen wird.“

Bisher wird alles vor und nach einem Besuch vor Ort weitgehend digitalisiert und protokolliert, aber vieles, was während des Besuchs passiert, ist immer noch eine Art „Black Box“. Sicher, es gibt jetzt videobasierte Collaboration-Tools von Remote Expert, mit denen eine Sitzung aufgezeichnet werden kann, aber was ist, wenn die Person vor Ort der Experte IST und diesen Anruf nicht tätigen muss? Außerdem erfassen diese Lösungen nicht, was vor oder nach dem Anruf passiert ist. Was hat der Techniker getan, der zu dem Anruf geführt hat? Ohne diese Informationen benachteiligen wir (a) den Experten, weil er keinen Kontext hat, um das Problem zu lösen, und (b) nicht in der Lage sind, das Stammeswissen darüber zu erfassen, was NICHT zu tun ist, oder die häufigen Fehler zu verstehen, die zu Schwierigkeiten führen können das Feld.

Seit meiner frühen Arbeit an internetbasiertem Remote Service, zuerst mit Questra und dann mit ThingWorx, habe ich viele Unternehmen gesehen, die versucht haben, das Problem des Stammeswissens auf vielfältige Weise anzugehen. Wissensmanagementsysteme, Tools für soziale Netzwerke, Video-Chat-Sitzungen usw. waren alle bestenfalls mäßig erfolgreich und normalerweise zu sehr hohen Kosten. Der Grund dafür ist, dass sie sich weitgehend auf „nach der Tat“-Dokumentation verlassen haben. Den Techniker zu bitten, sich an alles zu erinnern, was vor Ort passiert ist (während er zum nächsten Job eilt), ist oft eine Lektion in Sinnlosigkeit.

Also, was ist die Antwort? Wie brechen wir diese Blackbox auf? Um noch einmal aus dem Artikel zu zitieren:

„Es scheint so paradox, dass sich so wenige Lösungen für das Außendienstmanagement auf diese Aspekte des Außendienstes konzentrieren.“

Einige Leute haben IIoT als Lösung gesehen, bei der die Geräte selbst Daten sammeln und senden. Dies ist zwar sicherlich hilfreich, enthüllt aber nicht die wahre Geschichte dessen, was der Techniker vor Ort erlebt. Andere haben gesagt, dass die oben genannten Tools für die Videozusammenarbeit die Antwort sind, aber auch hier fehlen die entscheidenden Informationen vor und nach dem Anruf. Und es ist fast nie eine gute Idee (!), Social Networking und Menschen auf dem Weg in den Ruhestand zu mischen.

Was ist die Antwort? Sind wir dazu bestimmt, für immer mit verbundenen Augen durch den abgedunkelten Raum des Kundenbesuchs zu wandern? Bei Augmentir denken wir vielleicht nicht. Aber dazu später mehr…