Ryuichi Furuya
ServiceNow Employee

(本記事は、こちらのBlogに投稿されたSharon Yanによる記事の翻訳です) 

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ServiceNow® Field Service Management の Quebec リリースでは、迅速な意思決定、タスク実行効率の向上、オフラインでの情報アクセスなど、多くの改善点が導入されています。 

 

Quebec リリースでは、Field Service Management におけるスケジューリングの改善、キャパシティ計画立案などに役立つ Dispatcher Workspace が新たに追加されています。Dispatcher Workspace は Agent Workspace 上に構築されており、派遣担当者が最新のユーザーインターフェイスを使用してタスクやモバイルワーカーのスケジューリングや追跡を実行できる機能です。派遣担当者が迅速かつスマートに決定を下すには、多くの情報をすぐに入手できる必要があります。このため Quebec リリースでは、各派遣担当者が構成できるワークスペースが導入され、各作業指示書タスクを検索できるカードや、割り当てタスクのガントビュー、タスクと技術者の場所を表示できるマップが追加されています。新しい Dispatcher Workspace には特定のタスクに最適な技術者を推奨する機能や、高度な分類およびフィルタリング機能もあり、スケジューリングが容易になります。派遣担当者は迅速かつスマートにスケジューリングを判断できるため、問題解決時間を短縮し、初回修理率を上げることができます。 

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コントラクターとの関係維持は、Field Service Management の非常に重要かつ複雑な部分です。サービス会社とコントラクターの間で交わされる契約に準拠し、稼働状況の変化に基づいてキャパシティを調整するスケジューリングを、ServiceNow では柔軟に定義および自動化できます。本リリースの Field Service Capacity and Reservations Management では、社内および外部のフィールドチームの作業キャパシティと必要なタスクタイプの組み合わせを定義できます。これらのキャパシティを定義すると、Dynamic Scheduling により、キャパシティと作業の組み合わせに基づいて作業が自動的にスケジューリングされます。このプロセスによって、作業時間を適切な優先順位で配分できます。またサードパーティのコントラクターの最小/最大キャパシティを守り、契約を順守できます。 

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Field Service Management の Predictive Intelligence が更新され、機械学習によるフィールドサービス作業の改善が可能になりました。Quebec リリースでは、フィールドサービスの効率を上げるための新しい技術が採用されています。このため技術者は、タスクの完了に役立つ類似の作業指示書と関連ナレッジ記事を自動的に特定して、作業を迅速に進めることができます。技術者は、類似の作業指示が過去、どのように解決されたかを確認したり、類似のタスクを担当した同僚に連絡して問題解決のアドバイスを求めたりすることができます。また作業指示書のクラスタリングによって傾向を可視化し、潜在的な問題をより早く特定できます。 

技術者は現場でインターネットにアクセスできない場合でも、変化には対応する必要があります。このためインターネットを利用できない状況では、ナレッジベースをノートパソコンにダウンロードしたり、現場間の移動時にマニュアルやガイドを携行したり、コールセンターに電話してデータを探してもらったりすることが必要な場合もよくあります。作業指示書データへのオフラインアクセスは非常に重要であるため、ServiceNow® Mobile Agent アプリの Paris リリースでは、定期的な自動ダウンロードを導入しましたが、Quebec リリースでは、それらのダウンロードに、関連するナレッジベース記事と添付資料も含まれるようになりました。この更新によって生産性と効率が向上し、技術者が必要なリソースにいつでもどこでもアクセスできます。また、この関連ナレッジをオフラインで利用できるようにすることで、問題解決時間を短縮し、初回修理率を上げることができます。 

これらの新機能の詳細やデモの視聴については、Field Service Management の製品ページをご覧ください。 

 

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