זה רק מרץ, ו-2020 כבר הייתה רכבת הרים לענפי השירותים והייצור. עם מגיפת בריאות עולמית ותחזית כלכלית כלפי מטה, מנהלי השירותים מכווננים תוכניות ותחזיות בעיצומם של שינויים תפעוליים יומיים. תחום אחד ששווה את הזמן ותשומת הלב כרגע הוא בדיקת מציאות כיצד הארגון שלך ממנף את השירות.
מהו סרביטציה?
הסרוויטיזציה אינה חדשה, והיא קדמה למודל הענן של הכנסות חוזרות. דוגמאות מקרה הבוחן הקלאסיות הן Xerox עם מכונות צילום ורולס-רויס ומנועי סילון, שם היצרנים מכרו את התפוקה של המכונות שלהם. עם זאת, בעשור האחרון, היא אומצה באופן נרחב יותר ככל שתוכניות ההכנסות עוברות להיצע שירותים והתקדמות טכנולוגית מאפשרת תחזוקה בזמן רב יותר.
ההבטחה לזרם הכנסות יציב המסופק על ידי תמהיל של מוצרים ושירותים קוסמת בזמנים של אי ודאות כלכלית. אבל ההצלחה תלויה במידה רבה בכוחם של צוותי השירות. כך תוכל לתרגם שיטות עבודה מומלצות בכל הצוות שלך.
Servitization מציעה מודל הכנסות יציב ורווחי יותר
דו"ח של מקינזי מצא כי שולי הרווח על מכירות מוצרים חדשים נעים סביב 10%, בעוד ששולי השירות לאחר השוק עומדים בממוצע על 25%. זהו גם גורם מבדל תחרותי לטווח ארוך, המאפשר לחברות להיות זריזות יותר, ולהתאים במהירות את צד השירותים של העסק גם כאשר פיתוח מוצרים או מכירות חדשות מפגרות. גם ההתקדמות הטכנולוגית משחקת תפקיד. IoT ורשתות מהירות יותר מבטיחים כי מכונות אלה ניתן לתחזק ולטפל ביעילות רבה יותר. זוהי אפשרות אטרקטיבית עבור לקוחות קצה שיכולים כעת לבצע מיקור חוץ של רכיב השירות למומחים תוך שמירה על כוח העבודה שלהם ממוקד בתחומי ליבה עסקיים.
עם זאת, יש מלכוד עבור ארגונים שרוצים לנצל את המהפכה התעשייתית החדשה.
שירות דורש כוח עבודה מיומן מאוד
כדי שמודל הסרוויס יניב רווחים משמעותיים ולקוחות מרוצים, נדרש כוח אדם מיומן לתחזק ולתקן מכונות אלה במהירות ובאופן חסכוני ככל האפשר. הבעיה? כיום, יש כמה.
- גל פרישה. בשנים האחרונות קוננה התעשייה על גל הבייבי בומרס הפורשים. ארגונים התקשו לגייס מחליפים מהר מספיק, וגם כשעשו זאת, היה פער מיומנויות עצום. חיילים משוחררים עם יותר מ-20 שנות ניסיון לקחו איתם כמויות עצומות של ידע מוסדי, והעובדים החדשים בני דור המילניום היו צריכים להתמקצע בקצב שנראה בלתי אפשרי בגלל חוסר הכשרה, מעט מדי מנטורים וכרטיסי שירות מצטברים.
- השפעת COVID-19 על העובדים. בשבועות האחרונים הביאה הקורונה לשינויים מהירים שצפויים להציב אתגרים ארוכי טווח. ערים נסגרות, והדאגה המיידית היא לשמור על בטיחות העובדים תוך שמירה על חוזי שירותים, במיוחד אלה בתעשיות קריטיות למשימה: חשבו על ציוד ציוד הגנה אישי רפואי, שנמצא כעת בהילוך גבוה. יש לשקול כיצד לאזן בין משימות עובדים לבין משכי עבודה כדי להגביל את הקשר עם אנשים אחרים. שיעורי תיקון בפעם הראשונה ורזולוציה מרחוק מקבלים כעת חשיבות הן לבריאות העובדים והן לבריאות העסקית הכוללת.
- דאגות כלכליות ושרשרת אספקה ארוכות טווח. המונח בתעשייה של רובי ציד, או החלפתם עד שמשהו עובד, הטריד ארגוני שירות בעבר מכיוון שרכיבה על חלקים היא יקרה. אבל ככל ששרשראות האספקה הופכות פחות ודאיות בטווח הקרוב, זה קריטי יותר עבור העובדים לקחת איתם כמה שיותר ידע בכל עבודה - להבטיח שהם יכולים לעשות את הבחירה הנכונה בפעם הראשונה מבלי לבזבז חלקים. בטווח הארוך, לא בטוח אם חלקי חילוף צפויים להתייקר או שיהיה קשה יותר לרכוש עד שמרכזי הייצור בעולם יחזרו לתפוקה מלאה.
מלבד שיבוט כל מומחי השירות שלך כדי לטפל בחששות לעיל, התשובה החסכונית ביותר טמונה בהוספת כלים מבוססי בינה מלאכותית עם היכולת ללכוד את התובנות יקרות הערך החבויות בטקסט חופשי, אשר הופכות את הידע ברחבי הארגון לדמוקרטי. כך תוכל להכשיר צוות שירות שלם במהירות, כך שהם יוכלו לבצע בדיוק ובביטחון כמו המומחים המובילים שלך.
כיצד בינה מלאכותית יוצרת כוח עבודה מוכן לשירות
פנייה לכלים מונחי בינה מלאכותית המנתחים נתונים מובנים וטקסט חופשי ונעשים חכמים יותר כשהם עובדים יד ביד עם מומחי הנושא שלך תספק את החזר ההשקעה הגדול ביותר עבור ארגונים העובדים על התאמת אספקת השירות בנסיבות מאתגרות. כך תעשה זאת.
- העצם את הצוות כולו לפתור בעיות שירות מורכבות מהר יותר, ועשה זאת בשיטות חסכוניות יותר.
- צמצם את זמן ההשבתה של המכונה באמצעות רזולוציה מהירה יותר והיכולת לבצע תחזוקה תחזיתית יותר.
- אמץ מודל עסקי ממוקד שירות יותר, שבו הלקוחות (והמכונות שלהם) נשארים בראש סדר העדיפויות, ומפחיתים את נטישת הלקוחות.
