サービス化とは: メーカーはサービスに真剣に取り組む

消費者として、私たちは日常生活でサービスとしてのモデルに慣れています。 最後に CD または DVD を購入したのはいつですか。 家族全員がすべてをストリーミングしているため、思い出せません。 息子たちと私は、カミソリの刃とシェービング クリームをサービスとして提供しています。 もちろん、私はまだすべてにお金を払っているようですが、それは別の話です!

サービス化とは？

サービタイゼーションとは、1 回限りの販売ではなく、「サービスとしての成果」を販売するという概念です。 サービス化ビジネス モデルでは、顧客は消費されたサービス単位ごとに固定費を​​支払いますが、システムの所有権はテクノロジー プロバイダーに残り、テクノロジー プロバイダーはすべての運用コストにも責任を負います。

サービス化は、製造業者が競合他社との差別化を図り、顧客に近づく方法を見つける方法として、1980 年代にさかのぼる製造業で人気がありました。 消費者モデルからより広範なビジネス アプローチへとますます拡大していますが、機器の設備投資が購入者にとって障壁となることがよくあります。

メーカーは、機器へのアクセスを提供し、使用時間やスループットなどの使用指標に基づいて毎月請求することで、顧客を引き付けています。

これは、1 回限りの取引や販売ではなく、使用状況、稼働時間、使用率などによって収益化される毎月の取引に基づいて、継続的な関係を構築することによって実現されます。

サービスをビジネスの成長する活気に満ちた部分に変えると、新しい収益源を開拓して利益率を向上させると同時に、コモディティ化を食い止め、持続可能性を差別化要因にすることができます。

サービス化にはよりスマートな製品が必要

サービス化を可能にするために、機器メーカーはよりインテリジェントな製品を作成して、顧客に正確に請求するために必要な情報を取得する必要があります。

また、機器が常に機能していることを確認し、故障する前に必要なメンテナンスを予測するためにデータを利用できるようにする必要もあります。

組み込みのモノのインターネット (IoT) により、センサーは、使用状況、スループット、機器のパフォーマンスなどの関連情報を取得して、サービスとしてのビジネス プロセスを推進できます。

機器のデジタル ツインを作成することで、メーカーと顧客の両方がパフォーマンスを監視し、機械学習アルゴリズムを活用して、機器がどの程度効率的に使用されているかを特定できます。

サービスモデルの再発明

架空の例として、洗濯機を製造している企業が「サービスとしての洗濯」モデルを導入したいと考えています。このモデルでは、毎月の洗濯機の回数に基づいて顧客に請求が行われます。

顧客が毎日洗濯機を使用する 5 人家族の場合、洗濯機を週に 1 回使用する 1 人よりも多く支払うことになります。 しかし共通点は、洗濯機は必要なときにいつでも最高のパフォーマンスで動作しなければならないということです。

この新しいサービス提供には、洗浄サイクルのパフォーマンス測定と 100% の可用性を備えたサービス レベル アグリーメント (SLA) を含む結果ベースの契約が必要です。

没入型のカスタマー エクスペリエンスを構築するために、アプリは洗浄サイクルに関するリアルタイム データを提供できます。たとえば、洗浄サイクルの終了時、その月に実行された回数、コスト、二酸化炭素排出量、マシンのパフォーマンスなどです。

この情報は、メーカーとサードパーティの保守組織によって活用され、設置管理、保証、サービス チケット発行、フィールド サービス、社内修理、請求、財務などのあらゆる側面を統合することで、エンド ツー エンドのサービス ライフサイクルを管理します。 .

また、このサービスは、エネルギーと水の消費量を追跡し、廃棄とリサイクルを管理して機器を循環経済の範囲内に保つことにより、機械の全体的な環境への影響を軽減します。

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サービス精度がコストを削減し、CX を向上させる

マシン データの可用性は、メーカーとサービス パートナーがサービス管理業務を再考するのに役立ちます。AI 対応の高度なスケジューリングを活用して、エンゲージメントに優先順位を付け、リソースの使用率を改善し、移動時間を短縮します。

サービス技術者が機械の修理に派遣されると、必要なすべての部品と故障に関する情報がモバイル デバイスで簡単に入手できます。 拡張現実メガネを使用して、修理を行うこともできます。

これは、約束の後に交換部品を注文することによって引き起こされる長い遅延なしに、問題を一度に解決できることを意味します。

サービス化: 機器の ROI に革命を起こす

洗濯機に組み込まれた IoT センサーによる可視性の向上により、メーカーは使用中のすべての機器のパフォーマンスを継続的に監視できるようになりました。 これにより、SLA に対する正常性とパフォーマンスを追跡できます。

また、すべてのマシンからのデータを活用し、人工知能アルゴリズムを使用して傾向を特定し、障害のリスクを予測することもできます。 その後、予防保守アプローチを提案して、故障を減らし、顧客サービスを向上させることができます。

この情報を R&D チームにフィードバックして、マシンの次の反復で一般的な問題を設計することもできます。

サービスとしてのビジネス モデルが私たちの生活に定着し、今日のビジネス全体の利益をますます促進していることは明らかです。