Digitalisation du Field Service : quelles données pour quels cas d’usage métier ?

Dans notre précédent article, nous présentions le modèle service-centric comme très attractif pour les entreprises. Un élément clé de la transformation vers le service-centric réside dans la capacité des entreprises à digitaliser leurs services et maîtriser leurs données, ce qui, aujourd’hui, est loin d’être le cas.
Pourtant, la digitalisation du Field Service est un enjeu primordial pour les industriels, puisqu’elle permet de sécuriser plusieurs gains :

• amélioration de la performance 
• augmentation de la satisfaction client
• meilleure productivité des employés
• croissance du Chiffre d’Affaires
• développement de nouveaux services

Mais comment aborder cette problématique efficacement ? Quels cas d’usages développer, et surtout, quels sont les pré-requis au développement de ces cas d’usage ?

Le Field Service Management

Le Field Service Management (FSM ou Gestion des Services de Terrain) est la coordination et l'exécution des opérations de terrain relatives à des travailleurs mobiles. Il couvre l’ensemble de la chaîne de valeur des services de terrain, de l’identification et la prévention des défaillances à la planification et l’exécution des opérations de maintenance.

Les solutions digitales permettent d’améliorer significativement la Gestion des Services de Terrain (FSM)

Selon une étude^[1] menée par BearingPoint auprès de plusieurs clients industriels, la digitalisation du FSM permet en outre d’améliorer la rentabilité de l’entreprise, d’augmenter la productivité des employés et de sécuriser la satisfaction des clients.

Comment mettre en œuvre cette digitalisation pour sécuriser ces gains de performance et accéder à un panel plus innovant de nouveaux services de terrain ?

La donnée est le facteur clef pour réaliser les services de terrain

Fort de ses nombreuses expériences auprès de divers clients industriels, BearingPoint a développé un modèle de classification des cas d’usages du Field Service Management en fonction du niveau de maturité des données.
Ce modèle permet d’aiguiller les exécutifs sur un choix tangible de nouvelles offres de service à développer reposant sur les données disponibles au sein de leur entreprise. Dans l’autre sens, il fournit un ensemble des prérequis digitaux à la mise en œuvre de nouveaux cas d’usage.

• Niveaux 1 & 2 – Données référentielles

Les données référentielles basiques et avancées sont des prérequis à la planification et l’exécution des services de maintenance usuels tels que la maintenance systématique ou conditionnelle. Ces services nécessitent d’établir un premier niveau d’ingénierie de maintenance, notamment pour construire, maintenir et améliorer les gammes.

• Niveau 3 – Données sur la condition opérationnelle du produit

Recueillir et traiter les données de fonctionnement du produit en « temps-réel » permet de débloquer plusieurs cas d’usage porteurs de valeur pour les clients, dont la maintenance prédictive ou les tableaux de bord « as-a-service ».
Les avantages sont ici nombreux : en plus de la capacité à fournir des services plus innovants, les fournisseurs peuvent améliorer leur compétitivité, notamment grâce à la réduction des coûts des inspections systématiques et la diminution des fréquences et des durées d’intervention. Ce niveau de maturité présuppose une intégration des enjeux du service dès les phases amont du design : identification des équipements critiques, limitations techniques des capteurs, contraintes d’accessibilité, etc. Des problématiques pas toujours maîtrisées par les industriels.

• Niveau 4 – Données « ecosystème »

Le Saint-Graal, ou comment la collaboration peut apporter de la valeur à l’ensemble de l’écosystème : consommateurs, clients, opérateurs, fournisseurs, fournisseurs des fournisseurs, etc.
Le business des plateformes de type « Network Orchestrator », dépassant le cadre du FSM pour incorporer plusieurs typologies de service, est probablement le grand enjeu du service du 21ème siècle. Si la clé pour les entreprises sera d’être le premier sur le marché de leurs secteurs, ce business présuppose une remise en question profonde des raisons d’être des entreprises et une transformation vers un nouvel état d’esprit plus collaboratif pour dépasser les problématiques techniques et légales relatives à l’acquisition et au traitement de données externes.

De nombreuses entreprises de service ont adopté les nouvelles technologies pour innover et améliorer leurs performances de service. Cependant, la majorité d'entre elles ont encore des difficultés à tirer parti des nouvelles opportunités qu’elles offrent. Tant que les basiques en termes de maîtrise des données ne sont pas sécurisés, les industriels ne pourront pas développer de nouveaux cas d’usages, ces derniers nécessitant une maturité assez conséquente.
Les premières questions à adresser seront ainsi les suivantes :

• Connaissez-vous les références de vos pièces de rechange ?
• Vos nomenclatures sont-elles standardisées pour l’ensemble des sites ?
• Les ressources allouées à la maintenance sont-elles bien définies, pour l’ensemble des équipements ?
• Etc.

Si cette décennie doit effectivement être celle du service, les entreprises doivent rapidement se mettre au niveau des attentes de leurs clients.

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Auteurs :

• Pierre Robino, Senior Manager
• N’Famara Mendy, Manager
• Sami Belkadi, Manager