フィールドサービス管理戦略が重要な理由

フィールドサービス管理とは

フィールドサービス管理 (FSM) とは、企業のサービス担当者やオペレーションの活動をスケジューリング、管理、記録するプロセスです。これには製品の設置や試運転、定期メンテナンス、テスト、校正、障害対応などが含まれます。フィールドサービス管理を効果的に実施するには、さまざまな活動を統合する必要があります。コールセンターのあらゆる活動、現地でのあらゆるサービス活動（計画および計画外の活動）、派遣管理（フィールドサービス技術者が特定の業務に対応するためのスケジューリングと配備）、在庫管理（フィールドサービス業務に必要なツール、交換機器、スペア部品の追跡と管理）、権利の管理（保証やサービス契約のサービス品質保証契約 (SLA)）だけでなく、フィールド業務の効率性と有効性を最適化するための顧客管理や分析など、その他の主要機能の統合も含まれます。

フィールドサービス管理を行うメリット

可視化と説明責任

改善世界には、「測定できないものは改善できない」という言葉があります。フィールドサービス管理 (FSM) システムでは、フィールドサービスを提供する企業の日常業務を管理するだけでなく、さまざまな業務をどれだけ効果的に遂行できているかを測って情報を得ることも支援します。たとえば、あらかじめ計画された設置や予防保全、校正などの作業を時間内に実施できたか、サービス品質保証契約 (SLA) で定められた時間内に故障修理を完了したか、保証期間内の修理作業をどの程度行っているか、スペア部品の使用率は適切かなどの情報を把握できます。

この情報は記録され、将来問題が発生した場合にサービスチームが解決にあたれるよう、データ記録タイプのシステム (SoR) で利用できることも重要です。また、顧客や監査からの問い合わせ、まれに裁判所の調査にも耐えられる信頼性が確保されているという点も重要です。残念ながら、この訴訟社会で信頼を得るには「私を信じてください」という言葉だけでは難しく、信頼できる情報を提示する必要があります。

稼動時間の増加

フィールドサービス管理の特筆すべきメリットに、設備の稼働時間の増加があります。これは顧客側が実感または体験する改善です。フィールドサービス管理ソフトウェアの導入により、企業は現場技術者を効率的にスケジューリングして迅速に派遣できるため、ダウンタイムを削減でき、技術者はその分の時間を付加価値の高い作業に費やせます。その結果、生産性の向上、応答時間と問題解決時間の短縮につながり、顧客満足度が向上します。また、IoT データをフィールドサービス管理に統合することで機器や資産を追跡および監視できるため、潜在的な問題が顕在化する前に検知して予防保全を行えます。これにより、さらにダウンタイムが減少し、稼働時間が増加します。

平均修理時間の短縮と初回修理完了率の向上

フィールドサービス管理ソフトウェアを活用することで、応答、修理、解決までの平均時間 (MTTR) を短縮し、初回修理完了率 (FTFR) を向上できます。これにより、稼働時間が増加するため、顧客満足度が向上し、サービス提供にかかるコストの削減および収益の向上につながります。サービス技術者もまた、フィールドサービス管理ソフトウェアを通して顧客情報やサービス履歴、ナレッジベース、製品マニュアルに素早くアクセスできるため、問題を迅速に解決できるようになります。新しいサービスリクエストやスケジュール変更などの重要な情報も、フィールドサービス管理ソフトウェアから最新情報をリアルタイムで受けとれます。

フィールドサービス管理戦略とは

フィールドサービス管理ソフトウェアにはさまざまな機能がありますが、中心となるのはサービス実行エンジンとしての機能です。優れたフィールドサービス管理アプリケーションにより、企業はフィールドサービス業務を最適化し、適切なトレーニング受けた技術者を効率的にスケジューリングして派遣できます。また、技術者の位置情報や進捗を追跡し、スペア部品の在庫や機器も効率的に管理できるため、このすべてがフィールドサービスコストの削減につながります。また、経路の最適化による移動時間や燃料費の削減、初回修理完了率 (FTFR) の向上、ダウンタイムの短縮も期待できます。

多くの場合、フィールドサービス管理によりパフォーマンスが向上すると、顧客満足度と顧客ロイヤルティ指標 (NPS) が向上します。これはフィールドサービス管理がもたらす派生的なメリットの 1 つです。フィールドサービス管理を通して、企業はより迅速で効率的なサービスを提供できます。現場作業員をリアルタイムに追跡できるため、迅速にニーズに対応し、正確な到着予定時刻 (ETA) を顧客に提供できます。これにより顧客ロイヤルティが高まり、好意的な評価を得られるため、次の潜在的なビジネス機会が生まれる可能性があります。また、フィールドサービス管理は、現場スタッフとオフィススタッフのコミュニケーションを改善し、より効率化で生産性の高いチームの構築を実現します。

フィールドサービス戦略策定における主な検討事項

プロセスのデジタル化

フィールドサービス管理戦略を策定する上で特に重要な検討事項は、プロセスのデジタル化です。これにより、作業の自動化、ワークフローの効率化、データへのアクセス性の向上を図ります。具体的には、モバイルアプリを使用してフィールドサービス技術者を現場に派遣する、クラウドベースのプラットフォームで在庫を管理、あるいは作業指示を追跡するなどです。ここで留意しなければいけないのは、プロセスをデジタル化するには、最初にプロセスを再定義しなければならない可能性があることです。現行のプロセスが非効率、あるいは緻密でない場合、デジタル化しても、不適切なプロセスをただ迅速に行うだけということになりかねないからです。

コスト重視

コストを重視したフィールドサービス管理戦略を策定することで、経費削減と収益向上を期待できます。経費削減には、顧客からの問い合わせ内容に関するコストを分析し、経路やスケジュールの最適化、スペア部品の在庫管理の改善、初回修理完了率の向上、移動時間の最小化など、コストを削減できる項目を特定できます。これらの項目は最終的に、戦略の成果の測定基準として機能します。測定基準は正確でバランスがとれていることが重要です。バランスのとれた測定基準とは、ある項目での改善が、ほかの項目に悪影響を及ぼさないということです（たとえば、初回修理完了率が向上しても、スペア部品の在庫が 2、3 倍に膨らんでいれば、全体的な経費は増加しているかもしれません）。

カスタマーエクスペリエンスの向上

優れたフィールドサービス管理戦略はスケジュール、派遣、追跡、報告などのさまざまなプロセス管理を最適化し、効率的なサービスを適切なタイミングで確実に提供することで、カスタマーエクスペリエンスを向上できます。フィールドサービス管理戦略の導入により、フィールドサービス技術者は適切なトレーニングを受け、適切なツールやリソースを確保できるため、高品質のサービスを顧客に提供でき、顧客満足度とロイヤルティが高まります。一般的に、機器修理のための派遣コストは、フィールドサービス企業にとっては基本的に「固定」コストであるものの、顧客にとっては変動コスト、つまり、時間の経過に伴いかさんでいくコストです。サービスチームにとっては機器の一部を修理するという作業も、顧客にとっては自社のシステムやプロセスを再び稼働させるための重大な作業だということです。

フィールドサービス管理の未来

フィールドサービス管理は、予測分析やモノのインターネット (IoT)、また最近では人工知能 (AI) などのさまざまな技術の進化により、近年大きな変革を遂げています。デジタルへの移行により、効率性、生産性、ROI、顧客満足度と従業員満足度のスコアは向上しました。しかし顧客は、より迅速な対応、より正確な診断、価格情報を含む完全な透明性を企業に期待しています。だからこそ、企業は変化し続ける顧客の期待に応え、ワークフロープロセスを自動化するため、フィールドサービス管理戦略に投資する必要があります。

IoT フィールドサービスアプリケーションは、接続された IoT デバイスのデータを活用し、リモートで機器の監視、診断、保守を行います。これによりメンテナンスの必要性を予測し、重大な問題が発生する前に対応できます。また、モデルの種類や機器のクラス内での傾向を特定しやすくなるため、より迅速に診断と是正措置を施し、業務をさらに最適化できるため、全体的な効率性が向上します。

IoT デバイスからのデータに基づく予知保全は現在、設備の信頼性向上、コスト削減、生産性向上に役立つという点で、その重要性が高まっています。予知保全では、センサーやその他の接続された機器からデータを収集して分析することで、メンテナンスの必要性やそのタイミングを予測し、機器の故障を未然に防ぐことができます。コストのかかるダウンタイムや修理を回避し、より効率的なメンテナンス計画を立てられるため、不要な予防保全、検査、修理を削減できます。

人工知能 (AI) は、企業が競争力を維持、効率性と生産性、顧客満足度を向上させるために、データや最先端のソリューションから実用的なインサイトを引き出せるようにすることで、フィールドサービス管理を変革しています。AI ツールは日常的な作業を自動化し、データを分析して学習します。そのリアルタイムインサイトを現場の技術者に提供することで、迅速かつ正確な問題解決を支援します。フィールドサービスマネージャーは、AI を活用してスケジュール策定、経路のプランニング、リソースの割り当てを最適化し、コスト削減とパフォーマンス向上を実現できます。また AI は潜在的な問題を予測するため、ダウンタイムを防止し、影響を最小限に抑えるためのプロアクティブな事前対策を講じることができます。

IoT データでフィールドサービス戦略を強化する方法

フィールドサービス管理に IoT データを統合すれば、フィールドサービス管理のメリットはさらに拡大します。IoT に接続された機器とフィールドサービスプロセスを統合し、機器から収集したデータをリアルタイムに活用することで、サービス部門は情報に基づく意思決定を行えます。このデータはエラーコードのスキャン、パターン特定のための分析、使用サイクルの評価、予知保全の必要性評価などに利用できるため、機器の全体的な効率性が向上するだけでなく、フィールドサービス業務を合理化できます。また IoT データの活用により、情報に基づく診断、異常な動作へのフラグ立て、顧客の使用パターン情報の取得が可能になり、ワークフローの最適化とダウンタイムの短縮を実現します。この改善は顧客満足度の向上に寄与し、その結果、顧客とフィールドサービスを提供する企業、双方の収益性が大幅に向上します。IoT データとフィールドサービス管理が統合することで、よりプロアクティブ、効率的、かつ効果的なサービスオペレーションが実現するのです。