AI如何赋能产业外勤工作（FSM）

亦凉 2023-01-16 06:18 78阅读 0赞

大家谁在不查资料的情况下知道FSM是什么英文单词的全称？FSM在国外是非常火的一个领域，但是在国内能查到的资料极其有限。FSM全称是Field Service Management，可以翻译成外勤工作管理，这类工作包含设备维修、工厂的生产制造、商品运输等，基本都跟产业相关。AI赋能FSM，也就是AI在产业的赋能。

![屏幕快照 2021-04-12 下午8.07.05.png][2021-04-12 _8.07.05.png]

# **AI 在FSM市场的发挥空间** #

AI在FSM领域有极大的发挥空间，体现在很多调查报告的数字上。比如45%的一线技术操作人员认为FSW需要效率提升，52%的FSM行业公司还在沿用纯人力的模式去做一些任务的分配、产品的良品率监测等。根据Gartner的一份报告，AI在FSM行业的渗透率会达到30%。随着AI的不断渗透，会进一步增加传统产业的效率。接下来重点介绍下，AI在FSM可以被应用的重点领域。

![屏幕快照 2021-04-12 下午8.23.27.png][2021-04-12 _8.23.27.png]

# **AI在工作调度方面的优化** #

![屏幕快照 2021-04-12 下午8.19.05.png][2021-04-12 _8.19.05.png]

如何合理的去分配人力资源是AI赋能FSM的重点方向。比如一个公司有10个修理工，每个人修理每种事故的速度不同，专长不同。在这个公司所属区域有30个不同问题、不同区域的故障需要修理。怎么最大效率的分配人力资源，单纯依靠规则很难，这就是AI可以提效的地方。

# **AI对已有知识的增强** #

大部分产业都有这样的苦难，如果一个老师傅退休了，那么他多年积累的经验会有很多流失掉，无法继续延续。

![屏幕快照 2021-04-12 下午8.24.52.png][2021-04-12 _8.24.52.png]

通过AI的NLP和CV等技术，可以有效地提升数据的归档能力。比如把一些老员工的笔记利用OCR技术识别出来，然后使用NLP技术提炼里面的一些精华内容存储到数据库里，并且对数据做整理，这样就可以完成一些实践知识的积累和分类，便于知识资产继续延续下去。

# **AI视觉分析** #

![屏幕快照 2021-04-12 下午8.28.00.png][2021-04-12 _8.28.00.png]

目前很多产业的故障检测等都是依靠工程师的经验去判断，要依靠肉眼，但是资深工程师毕竟数量有限，能否通过CV的方式提升工程师的检测工作，是AI在FSM领域落地的一个关键点。

# **总结下** #

本文为AI如何在FSM领域落地总结了一些方向，基本上是参考了一本国外的电子书，书名是《**AI in Field Service**》，推荐大家有时间去看一看。我个人觉得AI的最大机会是在传统产业的数字化变革，特别是中国这种生成制造业大国。

[2021-04-12 _8.07.05.png]: /images/20221022/4002feaae5f44cf18201330bd18cff6f.png
[2021-04-12 _8.23.27.png]: /images/20221022/287b37fc369341ad8393f93d9c0352b7.png
[2021-04-12 _8.19.05.png]: /images/20221022/5ef41c34108c47e5a0d5f4bf531e1d30.png
[2021-04-12 _8.24.52.png]: /images/20221022/a54f7e71148e4996bdce1fcfe70abd61.png
[2021-04-12 _8.28.00.png]: /images/20221022/5eaabd2953314a80961d44ca94aaa0a6.png