库存和资产生命周期管理可防止停机

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管理电信现场服务所需的所有资产是一项复杂的任务。维护庞大的系统需要零件、材料和工具。您还需要协调一支庞大的技术人员团队，这些技术人员的可用性、技能和位置各不相同。人工智能可以跟踪库存水平，预测何时需要零件和/或材料，并自动执行订购流程，以确保技术人员需要时始终有合适的零件可用。代理还可以根据历史数据和使用模式安排维护操作，从而帮助延长资产的使用寿命。当需要技术人员临时上门时，代理可以确保派出拥有合适工具和零件的最佳人员，以尽快解决问题。（返回顶部）


如果没有资产管理，电信现场服务效率低下
让我们看看这一切在现实生活中会如何发展。例如，一家电信提供商负责 印度 whatsapp 手机号码列表 维护和维修美国中西部地区的 2,000 座手机信号塔。他们的网络支持数百万用户，而维持信号塔的正常运行时间对于客户满意度至关重要。手机信号塔经常需要维修和保养。这意味着停机时间。而将技术人员分配到各个位置的手动流程会导致路线效率低下，从而增加旅行时间和成本。此外，手机信号塔基础设施仅在定期检查期间受到监控，因此很难在问题发生之前发现问题。

为了解决所有这些低效率问题，该公司投资了一项技术，使他们能够在一个包括代理的人工智能平台上实时全面查看所有资产。塔上的传感器开始将性能数据提供给全天候监控的人工智能算法。当检测到潜在问题的早期迹象时，代理会自动标记塔以进行维护。

一旦发生这种情况，人工智能就会触发自动调度流程，确定所需的维护类型。如果需要技术人员，代理将分析技能组合、可用性和位置的最佳组合，并指派最适合这项工作的人。他们还可以向技术人员发送所需工作的摘要，以及第一次访问时解决问题所需的工具和材料。