スマートフォンの画面を見て満足そうな様子の顧客

ルートの最適化とは

フィールドサービスをうまく管理するためのカギ

ルートの最適化とは、フィールドサービスの現場担当者が最も速く、コスト効率よく訪問先を回れるルートを計画し設定することです。ルートを最適化すれば、現場担当者の運転時間を短縮でき、効率が向上するほか、サステナビリティにも貢献できます。

ルート最適化の効果は絶大

非効率的なルートは、フィールドサービスチームに損失を招きかねません。スケジュールに遅れが発生し、燃料費が増え、サービスレベル契約(SLA)要件を満たせなくなるおそれもあります。最も深刻な問題は、顧客の不満がたまることです。

自動化とリアルタイムの交通情報を利用すれば、フィールドサービスチームに大きなメリットがもたらされます。過去の交通データは全体的なルート計画に役立ちますが、リアルタイムデータを使えば、常に正確な移動時間が予測でき、サービスのレベルが上がります。運転時間が減る分、顧客対応に使える時間が増え、効率性、生産性、SLAの順守、顧客満足度が向上します。

このガイドでは、ルート最適化によって顧客の期待を超えるサービスを実現し、確かな成果を上げる方法を紹介します。

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フィールドサービスの成功基盤を作る

パフォーマンスが高いフィールドサービスチームは、AIとデータを活用して収益を増やし、サステナビリティに貢献し、技術スタッフが能力を最大限に発揮できるように支援しています。Salesforceのフィールドサービスガイドで、そのヒントを紹介します。

ルートを高い精度で最適化する

フィールドサービスは、高まり続ける顧客の期待に応えながら、コストやその他の重要課題(サステナビリティなど)を解決するという難題を抱えています。ルートを最適化することで、最も効率的なルートを特定して移動時間を短縮し、生産性を向上させて、顧客との約束を確実に果たせるようになります。

自動化とリアルタイムの交通情報を活用すれば、フィールドサービスチームは効率性を高め、移動費を削減し、スケジュールの正確性を向上させることができます。ルーティングの選択肢を比べてみましょう。

1. 画一的なルーティング

スケジュール調整アプリの多くは、訪問先から次の訪問先まで直線で移動できるかのように現場担当者を派遣しています。こうしたソリューションは、道順や渋滞、工事、河川など、実際の移動時間に影響する障害物を考慮していません。

この方法では、スケジュールを守ることはできません。緊急の現場対応が発生して、自動システムが近くにいる現場担当者を検索するという状況で考えてみましょう。候補者は、距離的に最も近いレオと、訪問先から1.5kmほど離れているものの、対応に必要なスキルと在庫を擁するサブリナです。自動システムは、距離が近いということでレオを選びますが、レオのスキルや在庫、跳ね橋を渡る必要があることを考慮しません。サブリナは遠くにいるものの、川を渡る必要がなく、必要なスキルがあり、在庫も確保しています。

2. 道路レベルのルーティング

道路レベルのルーティングでは、道順が考慮されます。移動に影響する要因を計算に入れるため、移動時間をはるかに正確に算出できます。

先の例でいうと、レオは川を渡らなければならず、道順も複雑で時間がかかるため、最適な候補から外れます。

しかしこの方法も、画一的なルーティングと同様に、交通状況、現場担当者のスキル、在庫を明確には考慮しません。一部のモデルには、過去のデータをもとに移動時間を推定する機能があるかもしれませんが、重要なのは、ルーティングに欠かせない要素として、交通状況がルート最適化アルゴリズムに組み込まれていることです。

3. リアルタイムの自動化

リアルタイムの自動化は、新しい作業の要請、到着の遅れ、作業の遅延といったスケジュールの変更に反応して、リソースを適切に使用し、サービスを提供できるようにスケジュールを最適化します。

これは、将来的な計画の基盤となる機能です。もし、サービスの当日に事故が発生したり、直前にキャンセルされたりしても、その都度スケジュールが調整されます。作業が遅れ、次の訪問時間に間に合わない場合は、スケジュールが自動的に調整され、訪問先に確実に到着可能で、最適なスキルと部品を持った別の現場担当者に作業が割り当てられます。

タブレットで作業するフィールドサービス担当者

AIでフィールドサービスを強化

パフォーマンスの高いサービスチームがフィールドサービスの生産性を向上させるために用いているAIや自動化の活用方法をご紹介します。

結果を測定する

1つの作業につき、時間を10分短縮できるとしたら、1年間ではどのくらいになるでしょうか?日産とカリフォルニア大学リバーサイド校は、交通情報を利用して移動時間を短縮する方法を、交通データを使用しないシステムと比較して評価しました。ルート最適化の効果は目覚ましく、移動時間は平均で16.2%、1時間あたりだと10分短縮され、燃費は平均で7.8%向上しました。

16.20 %
平均移動時間を短縮

精度とルーティングの効率性は、スケジュール設定からリソースの利用率、従業員の満足度、フィールドサービス管理ソリューションの定着率にまで影響を及ぼします。ルート最適化によって、人件費、特に残業代と契約業者への支出を削減できます。同時に、現場担当者の労働時間が予測可能になり、離職率も低下します。

フィールドサービスチームが予定どおり作業を進め、SLAを順守すれば、顧客満足度も向上します。サービスが予測可能になってこそ、顧客にスケジュールを確約できるのです。

リアルタイムのスケジュール調整を開始する

フィールドサービスチームにとって、ルーティングは複雑な課題です。移動時間の見積もりが甘いと、予期しない交通の遅れによって深刻な影響が出ます。サービス訪問が翌日に延期され、その分余計な残業が発生し、顧客と従業員の満足度が低下するばかりか、SLA違反で違約金を払うことにもなりかねません。

フィールドサービスのルート最適化は、詳細な道順の指示に加え、渋滞予測とリアルタイムの交通情報を組み合わせて行います。これにより、時間と不要なコストを削減して、従業員と顧客の満足度を高めることができます。

ルート最適化により、訪問先に最適な現場担当者を予定どおりに派遣できます。