{"id":3967,"date":"2018-10-17T12:30:55","date_gmt":"2018-10-17T11:30:55","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.prodwaregroup.com\/nl\/?p=3967"},"modified":"2025-04-17T16:47:27","modified_gmt":"2025-04-17T16:47:27","slug":"trends-en-innovaties-field-service-industrie","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.prodwaregroup.com\/nl\/innovatie\/trends-en-innovaties-field-service-industrie\/","title":{"rendered":"Trends en innovaties die het werk makkelijker maken in de Field Service industrie"},"content":{"rendered":"

Door disruptieve nieuwe technologie\u00ebn verandert de markt in gestaag tempo. Uitdagingen en werkzaamheden worden anders van aard en klanten worden steeds kritischer. Zo ook in de Field Service industrie. In onze blogs IoT in de Field Service industrie <\/em>en Augmented Reality in de Field Service industrie <\/em>vertelden we u al over enkele innovatieve toepassingen die het werk van de Field Service professional makkelijker maken. Maar er zijn nog meer trends en innovaties die het werk eenvoudiger, effici\u00ebnter \u00e9n leuker maken en bovendien perfect inspelen op de veranderende wensen van uw klanten. U leest in deze blog hoe prognose-analyses, machine learning en mobiele technologie\u00ebn het Field Service-werk transformeren.<\/p>\n

    \n
  1. Prognose-analyses om onderhoud te faciliteren<\/strong><\/li>\n<\/ol>\n

    Klanten verwachten tegenwoordig een maximale uptime van hun systemen. Eigenlijk moet een probleem al verholpen zijn voordat deze optreedt. De huidige trends in ondersteunende technologie\u00ebn maken dit mogelijk. De nieuwe standaard is dat verschillende technische installaties het automatisch aan uw servicecentrum melden wanneer er onderhoud nodig is of ze een defect bespeuren. Dit wordt mogelijk gemaakt met behulp van IoT(Internet of Things)-sensoren, zoals beschreven in onze eerdere blog IoT in de Field Service industrie <\/em>maar ook prognose-analyses spelen hier een essenti\u00eble rol in.<\/p>\n

    Deze analyses doen voorspellingen op basis van eerder gedrag. Zo kunnen bepaalde \u2018symptomen\u2019 van installaties bijvoorbeeld duiden op toekomstig uitval, waardoor er preventief reparaties kunnen worden uitgevoerd of onderdelen worden vervangen. Deze prognose-analyses kunnen nuttig zijn op meerdere niveaus van de organisatie. Met behulp van trendanalyses kan de inkoopafdeling bijvoorbeeld preventief inspelen op bevoorradingen wanneer er veel van een bepaald type reparaties verwacht wordt in een periode. De servicemonteur wordt dan bovendien in staat gesteld om meteen met de juiste onderdelen op de juiste plek aanwezig te zijn.<\/p>\n

      \n
    1. Automatiseer processen met machine learning<\/strong><\/li>\n<\/ol>\n

      Proactief onderhoud met behulp van IoT en prognose-analyses zijn dus belangrijk in de toekomst van de Field Service markt. Ook machine learning wordt al gebruikt om het Field Service-spectrum te herstructureren. Door gebruik te maken van machine learning kunnen sommige updates of configuraties al automatisch uitgevoerd worden, of kan de software van installaties bij afwijkend gedrag al automatisch bijsturen zodat installaties weer de gewenste prestaties leveren. Wanneer u processen automatiseert met machine learning, bespaart u kostbare tijd en kunt u de buitendienstmedewerkers effici\u00ebnt inzetten.<\/p>\n

      Machine learning kan ook gebruikt worden om:<\/p>\n