Generativ AI och maskinlärning integreras allt mer inom servicebranschen. Dessa är årets främsta AI-fokuserade prognoser för fältservice och de möjligheter de innebär för företag.
Prognos 1: 2025 kommer hälften av alla företags kundtjänster att använda sig av AI
Företags kundtjänster kämpar med hög personalomsättning. Att samla in information för att hjälpa en kund är sällan lätt, och kunders frustration kan spilla över på kundtjänstanställda och leda till en stressig arbetsmiljö.
AI stöttar medarbetare med en virtuell assistent. Den prioriterar samtal genom att lyssna in på kundförfrågningar eller föreslå hur man ska gå vidare i ett samtal. Detta höjer kundtjänsteanställdas yrkeskompetens och gör det lättare att introducera nyanställda.
Prognos 2: 2026 kommer 70 procent av alla organisationer vara cirkulära Hållbarhetskrav gör att företag och konsumenter vill använda produkter och utrustning så länge som möjligt. Kunder vill alltså göra affärer med miljömedvetna företag.
En resultatbaserad affärsmodell, där leverantörer tar betalt baserat för de faktiska resultat de ger sina kunder, blir då mer lockande. När kunder prenumererar på tjänster som exempelvis uppvärmning, kan leverantörer optimera utrustningens underhåll för att maximera deras livslängd. Det minskar utsläpp, avfall och återvinningskostnader. Vi kommer också oftare att få se självreparerande egenskaper i nya produkter, som eliminerar kostnaden, tiden och miljöpåverkan av onödiga servicebesök.
Prognos 3: 2027 kommer 30 procent av alla organisationer med anläggningstillgångar i sin kärnverksamhet utnyttja datorseende AI får datorer att tänka och datorseende får dem att se, iaktta och förstå. AI kan därmed tränas för att analysera och upptäcka fel eller säkerhetsrisker. Redan idag används datorseende för att upptäcka korrosion inom olje-, gas- och sjöfartsindustrin, för att förebygga och åtgärda problem i tid.
Passagerar- och fraktfordon blir allt oftare utrustade med kameror. Genom bildigenkänning kan kamerorna nyttja datorseende för att rapportera infrastrukturens underhållsbehov – exempelvis täckta vägskyltar, träd som vuxit in i ledningar eller potthål i vägen.
Prognos 4: 2028 kommer 30 procent av underhållsföretag använda självkörande fordon Bilkörning kan ta upp en tredjedel av en fältingenjörs arbetsdag. Självkörande fordon gör det däremot möjligt att utföra visst arbete under transporttiden.
Då förarlösa resor planeras digitalt är de effektiva och tar hänsyn till bilens räckvidd och laddningsbehov. Ett exempel är IFS AI-drivna lösning Planning & Scheduling Optimization (PSO), som använder fordonsdata i realtid för att justera beslut, vilket sparar tid och andra dyrbara resurser.
Prognos 5: 2026 kommer AI sköta underhållsplanering för 40 procent av tjänsteleverantörer Via kameraövervakning med datorseende kan vindkraftsproducenter optimera prestanda och drift med AI. AI samlar och analyserar data från olika källor och ger förslag på förbättringar, exempelvis en rekommenderad omkalibrering av underpresterande vindkraftverk. På så vis blir försäljningen värdeskapande i stället för transaktionsdriven.
När den mänskliga subjektiviteten försvinner kan företag optimera sin verksamhet. AI förutser faktorer som väder, försäljningstrender, efterfrågan och mer, vilket den arbetar in i beslutsprocessen. De underhållsföretag som är snabbast med att inkludera AI-teknik i sitt dagliga arbete står därmed bäst rustade för en hållbar verksamhetsutveckling.
Jonathan Hydén, Global Director of Solution Strategy på IFS
