Um 8 Uhr steht der Tagesplan für den technischen Außendienst. Zwei Stunden später meldet sich ein Techniker krank, ein dringender Auftrag kommt hinzu und ein Einsatz dauert länger als vorgesehen. Für die Disposition beginnt dann die eigentliche Arbeit: Termine müssen verschoben und Fahrten neu geplant werden.
In solchen Situationen kann künstliche Intelligenz im Field Service einen praktischen Nutzen haben. Sie unterstützt dabei, viele Informationen gleichzeitig zu berücksichtigen und auf Änderungen schneller reagieren zu können.
Einsatzplanung bedeutet mehr als ein voller Kalender
Ein freier Termin bedeutet nicht direkt, dass jeder Servicetechniker den Auftrag übernehmen kann. Die Person muss erst einmal die passenden Kenntnisse besitzen und den Einsatzort rechtzeitig erreichen können. Zugleich gibt es Kunden mit festen Fenstern für Termine oder Aufträge mit unterschiedlicher Dringlichkeit. Bei wenigen Einsätzen lässt sich das noch manuell überblicken. Mit einem größeren Außendienst steigt der Planungsaufwand allerdings recht schnell. Besonders schwierig wird es, wenn sich der fertige Tagesplan kurzfristig verändert. Eine KI-gestützte Planung kann verschiedene Vorgaben gemeinsam auswerten und daraus eine passende Verteilung der Einsätze berechnen.
Bei Änderungen muss nicht immer alles neu geplant werden
Der eigentliche Vorteil zeigt sich natürlich nicht nur am Morgen. Wenn während des Tages ein Termin ausfällt, entsteht grundsätzlich eine Lücke. Wenn dann noch ein dringender Auftrag hinzukommt, muss möglicherweise eine schon geplante Route verändert werden. Software kann solche Veränderungen direkt in die weitere Planung einbeziehen. Statt alle Termine mühsam manuell zu verschieben, wird berechnet, welche Anpassung mit möglichst wenig Auswirkungen auf die übrigen Einsätze möglich ist. Anbieter wie Solvares Fieldservice setzen dafür auf KI-optimiertes Field Service Management, bei dem Einsatzplanung und Touren im laufenden Betrieb angepasst werden können.
Weniger Fahrzeit = mehr Platz für weitere Aufträge
Auch die Reihenfolge der Kundentermine hat einen großen Einfluss auf den Arbeitstag. Wenn zwei Einsatzorte nah beieinander liegen, ist eine passende Reihenfolge meist schnell gefunden. Bei zahlreichen Technikern und vielen Aufträgen wird die Aufgabe deutlich komplizierter. Eine gute Tourenplanung versucht deshalb, unnötige Wege zwischen den Terminen zu reduzieren. Dabei darf allerdings nicht nur die kürzeste Strecke zählen. Terminfenster und Qualifikationen der Mitarbeitenden müssen auch berücksichtigt werden. Weniger Zeit auf der Straße kann dazu führen, dass mehr Arbeitszeit tatsächlich beim Kunden zur Verfügung steht. Gleichzeitig sinkt der Druck, Verzögerungen während der Fahrt wieder aufholen zu müssen.
Die KI kann nicht jede Entscheidung ersetzen
Trotz automatischer Planung gibt es Situationen, die sich nicht vollständig anhand von Daten bewerten lassen. Unternehmen, die KI richtig einsetzen, nutzen die Technologie deshalb vor allem als Unterstützung, während Erfahrung und menschliche Einschätzung weiterhin ein unverzichtbarer Teil der Planung bleiben. Vielleicht kennt ein Disponent einen Kunden und weiß, dass ein Termin problemlos verschoben werden kann. Ein anderer Auftrag benötigt jedoch persönliche Abstimmung. KI kann in solchen Fällen Vorschläge liefern und große Mengen an Informationen schneller verarbeiten. Die Verantwortung für besondere Situationen bleibt aber trotzdem beim Unternehmen und seinen Beschäftigten.
Gute Planung muss auch auf Veränderungen reagieren können
Im Außendienst lässt sich ein Arbeitstag nur begrenzt vorhersagen. Staus und längere Reparaturen können selbst einen gut erstellten Plan innerhalb kurzer Zeit verändern. Deshalb liegt ein wesentlicher Nutzen von KI im Field Service nicht darin, morgens einen perfekten Tagesplan zu erstellen. Interessanter ist die Möglichkeit, den Plan im Laufe des Tages immer wieder an die tatsächliche Situation anzupassen.
Auf diese Weise wird aus einer starren Einsatzliste eine Planung, die auf Veränderungen reagieren kann, ohne dass die Disposition jedes Mal wieder von vorne beginnen muss.
