{"id":4941,"date":"2020-07-07T14:24:16","date_gmt":"2020-07-07T13:24:16","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.prodwaregroup.com\/nl\/?p=4941"},"modified":"2023-06-05T08:15:05","modified_gmt":"2023-06-05T08:15:05","slug":"machine-learning-en-de-optimalisatie-van-bronnen-in-field-service","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.prodwaregroup.com\/nl\/innovatie\/smart-industry\/machine-learning-en-de-optimalisatie-van-bronnen-in-field-service\/","title":{"rendered":"Machine learning en de optimalisatie van bronnen in Field Service"},"content":{"rendered":"
<\/p>\n
Machine Learning is een vorm van kunstmatige intelligentie die apparaten de mogelijkheid biedt om hun programma’s aan te passen en te ontwikkelen op basis van interactie met nieuwe datasets. In de afgelopen jaren is het gebruik van Machine Learning in de zakelijke omgeving sterk toegenomen. In het geval van Field Service wordt het gebruikt om aan de hand nauwkeurige voorspellingen processen in het bedrijf te verbeteren.<\/p>\n
De voorspellende analyses die Machine Learning biedt maken het in Field Service mogelijk om de managementprocessen van zowel mensen als machines te optimaliseren. Enkele voordelen van deze technologie zijn:
\n\u2022 Het herkennen van patronen op basis van data.
\n\u2022 Voorspellen van uitkomsten op basis van historische gegevens.
\n\u2022 Grotere nauwkeurigheid bij voorraadorders
\n\u2022 Optimalisatie van programmering
\n\u2022 Betere productiedetectie met over- of onderprestaties<\/p>\n
Wanneer de Machine Learning-technologie effici\u00ebnt wordt uitgevoerd, kan het bedrijf de optimalisatie van zijn resourceplanning verbeteren, waardoor technici hun rijtijden kunnen verkorten en meer factureerbare inkomsten te genereren. Aan de andere kant kan ook het gebruik van middelen op dezelfde manier worden gepland als de hoeveelheid tijd van de technici. De optimalisatie van middelen kan bijdragen aan de goei van het bedrijf op basis van de analyse van resultaten gericht op voorspellende besluitvorming. In het geval van een groot machinebedrijf kunnen de specifieke gebruiksbehoeften van een graafmachine bijvoorbeeld worden geoptimaliseerd met behulp van software voor resourceplanning op basis van machine learning. Dankzij Machine Learning kan het bedrijf de beste route voor deze graaflaadmachine bepalen, het totale aantal kilometers minimaliseren en overzicht cre\u00ebren waardoor het mogelijk wordt om specifieke taken te prioriteren.<\/p>\n
Het bedrijfsmodel dat is gebaseerd op het in geld omzetten van overeenkomsten op basis van het serviceniveau of dynamische relaties met de klant is in ontwikkeling, aangezien de meeste fabrikanten decennialang uitsluitend concurreerden in de verkoop van producten. Machine learning speelt een fundamentele rol in dit bedrijfsmodel aangezien de concurrentie tussen bedrijven steeds meer gaat om het bereiken van de meest effectieve operationele modellen waarbij de klant centraal staat. In die zin maakt deze technologie het mogelijk om de behoeften van klanten te voorspellen en de beschikbaarheid van middelen aan deze behoeften aan te passen en daardoor de klant beter te bedienen.<\/p>\n