スケジュールポリシーをカスタマイズする

学習の目的

この単元を完了すると、次のことができるようになります。

  • 標準スケジュールポリシーについて説明する。
  • スケジュールポリシーを作成する。
  • 作業ルールを追加する。
  • サービス内容の加重を変更する。

1 つのポリシーでは不十分

スケジュールポリシーでは特定のシナリオが想定されています。スケジューラーではそのシナリオを使用して最適なスケジュールが作成されます。ただし、シナリオはその日の状況によって異なります。理想的な 1 日のシナリオを見てみましょう。あなたは予定を自動的にスケジュールしました。1 日の途中に移動した予定は多くありません。標準スケジュールポリシーで十分用が足りています。

ときには、あなたの 1 日がこのシナリオと合わないこともあります。たとえば、地域で停電などの緊急事態が発生し、特定のテリトリーのすべての予定を再スケジュールする必要があったらどうでしょう。または、優先度が高い予定がいくつも同時に入ってきて、優先度の低い予定を動かす必要が生じることもあります。あるいは、すでにあちこちに設置済みの商品をすぐにリコールしなければならなくなるかもしれません。わかりますよね?

幸い、ディスパッチャーコンソールにはいくつかのスケジュールポリシーが含まれていて、各ポリシーは異なるシナリオ用に設計されています。その日の状況が変更したときには、派遣担当者は現在のシナリオに合ったスケジュールポリシーを選択します。

スケジュールポリシー 目的 用途
顧客優先 優れたカスタマーサービスと移動時間の最小化のバランスを取ります。予定はまずお客様の優先派遣作業員またはリソースの選択によって評価され、次にできるだけ早くスケジュールできるかどうかによって評価されます。次の優先事項は移動時間の最小化です。

日常的に使用するこのポリシーは調整することができます。たとえば、移動時間の最小化を早い到着よりも優先することができます。

通常の日中。
強度高 派遣作業員ができるだけ多くの予定を完了するようにします。このポリシーでは、まず移動時間の最小化によって予定を評価し、次にできるだけ早いスケジュールによって評価します。 嵐のシナリオなど、サービスの量が多くなる期間に従業員の生産性が最優先事項になる場合。
柔軟な境界 [顧客優先] と同じように、優れたカスタマーサービスと移動時間の最小化のバランスを取ります。ただし、このポリシーでは、サービス範囲を拡大するために派遣作業員の時間を複数のテリトリーにも割り当てることができます。 地理的なテリトリーが小さな都市部などで、派遣作業員が近辺のテリトリーにも対応できるようにする場合。
緊急 緊急のサービス予定に派遣するために [緊急] Chatter アクションで使用されます。 停電時にエレベーターに閉じ込められた人がいる場合などの緊急事態。

Maria は最初に標準の [顧客優先] ポリシーを使用することにします。状況が変わったときには、派遣担当者が 1 日の途中に異なるスケジュールポリシーを選択できます。

スケジュールポリシーを微調整する

最初は、Ursa Major は標準の [顧客優先] スケジュールポリシーを使用します。出発点としては適切ですが、これはチームのフィールドサービスジャーニーの最初の一歩にすぎません。ジャーニーのどこにいるかは、組織の規模と成熟度によって異なります。フィールドサービスジャーニーは次のステップで進んでいきます。
  1. 視覚化。実装し、フィールドサービス組織に関するデータを取得します。
  2. 自動化。この情報を使用して、手動でのプロセスとエラーを削減します。
  3. 最適化。自動タスクを調整し、改善します。
  4. イノベーション。フィールドサービス業界をリードし、打破します。

山頂へと登るフィールドサービスジャーニーの各ステップが表示され、[visualize (視覚化)] と [automate (自動化)] が強調表示されている山。

Ursa Major はまだ始めたばかりです。Maria は視覚化と自動化のフェーズにいます。最も関心があるのは、基本的なスケジュールツールを使用してデータを収集することです。予定の所要時間、移動時間の精度、予定が長引いたり早く終わったりする頻度などを知りたいと考えています。十分なデータが集まれば、最適化とイノベーションによってフィールドサービスチームの結果改善に取り組むことができます。

スケジュールポリシーを作成する

Maria は標準の [顧客優先] ポリシーに基づいてポリシーを作成します。彼女は、Ursa Major でスケジュールがどのように機能しているかに関する情報を収集して、ポリシーをカスタマイズするつもりです。

そこで、[顧客優先] ポリシーをコピーします。
  1. アプリケーションランチャー アプリケーションランチャーアイコン[Field Service Admin] タイルをクリックします。
  2. [Field Service 設定] タブをクリックし、[ガイド付き設定に移動] をクリックします。
  3. ガイド付き設定で権限セットがチェックされたら、もう一度 [ガイド付き設定に移動] をクリックします。
  4. [スケジュールポリシーをカスタマイズ] をクリックします。
  5. コピーするポリシーにマウスポインターを置きます。Maria は [顧客優先] にマウスポインターを置きます。
  6. コピーアイコン をクリックし、[OK] をクリックします。コピーアイコンが選択されている [スケジュールポリシーをカスタマイズ]。
  7. 新しいポリシーをクリックします。Maria は [Copy Of Customer First (顧客優先のコピー)] をクリックします。
  8. 新しいポリシーの名前を入力します。Maria は Ursa Major Customer First と入力します。

これで新しいスケジュールポリシーができました。このポリシーでは標準の [顧客優先] ポリシーと同じ値が使用されていますが、この新しいポリシーを変更しても、標準ポリシーには影響しません。そうすることで、新しいポリシーを調整しつつ、標準の [顧客優先] ポリシーは参照用に保持しておくことができます。

作業ルールを追加する

Maria が [Ursa Major Resource Availability (Ursa Major リソース対応可能状況)] 作業ルールを作成したときのことを覚えていますか? 彼女はフィールドサービスチームが昼休みを確実に取れるように、この作業ルールを新しいポリシーに追加します。この変更にはチーム全体が喜んでくれそうです。
  1. 新しい [Ursa Major Customer First (Ursa Major 顧客優先)] ポリシーで、[作業ルール] までスクロールします。
  2. 矢印を使用して作業ルールを [選択されたルール] リストに追加します。Maria は [Ursa Major Resource Availability (Ursa Major リソース対応可能状況)] を追加します。
  3. 競合するルールを [選択されたルール] リストから移動します。Maria は [リソースの対応可能状況] を [選択可能なルール] に[Ursa Major Resource Availability (Ursa Major リソース対応可能状況)] が [選択されたルール] リストに表示されているスクリーンショット。移動します。

これで、ルール違反にならずにサービス予定を昼休み中にスケジュールすることができなくなりました。ランチの時間を確保できるようになった Maria のチームは大喜びで、「1 か月間毎週火曜日にタコスをごちそうするよ」と言っています。

サービス内容の加重を変更する

Maria はサービス内容の加重を変更してみて、その変更が Ursa Major のスケジュールにどのように影響するかを調べます。そうすることで、ビジネスの優先事項に対応しつつ生産性を最適化する最高の組み合わせを見つけたいと考えています。

十分なデータが揃ったら、Ursa Major の組織の Sandbox を作成します。Sandbox では安全に各サービス内容の加重を変更して、スケジュールへの影響を調べることができます。開始する前に現在のスケジュールを確認します。稼働状況は 84%、スケジュールされた時間は 73 時間、予定あたりの平均移動時間は 16 分です。

Maria の現在のスケジュールが表示されているガントチャート。

手始めに Maria は [至急] サービス内容の加重を大きくすることを試してみます。
  1. ガイド付き設定で、スケジュールポリシーをクリックします。Maria は [Ursa Major Customer First (Ursa Major 顧客優先)] を選択します。
  2. [サービス内容] までスクロールします。
  3. 目的の加重までスライダーをドラッグします。Maria は [至急] を 5 に設定し、[移動を最小限に抑える] を 1 に設定します。
  4. サービス予定リストで [最適化] を選択します。

Maria はすでに、組織で最適化を使用するための設定として、最適化ユーザーを作成し、適切な権限を割り当てています。実行には数分かかります。その間に Maria はランチのタコスに合うスパークリングウォーターをグラスに入れてきました。1 口飲んでから、新しいスケジュールを眺めます。

スケジュールされた時間の合計が 72 時間、予定あたりの平均移動時間が 17 分、稼働状況が 84% であることを示すガントチャート。

スケジュールされた時間は 1 時間減り、予定あたりの移動時間は 1 分増えました。長期間にわたってこの減少が積み重なると、この変更によって生産性が著しく低下することになります。そのような結果は望ましくありません。

次に、彼女は [至急] の加重を 1 まで減らし、[移動を最小限に抑える] を 5 に増やします。もう一度、最適化します。新しいガントチャートは次のようになります。

スケジュールされた時間の合計が 73 時間、予定あたりの平均移動時間が 15 分、稼働状況が 84% であることを示すガントチャート。

予定あたりの移動時間は標準加重よりも 1 分短く、先ほど試した [至急] バージョンよりも 2 分短くなっています。さらに、スケジュールされた時間は [至急] よりも良く、標準スケジュールポリシーと同じです。彼女はこの変更が長期的にうまくいくかを注視していきますが、移動時間の加重を増やすことで、Ursa Major はより多くの作業を完了できそうです。Maria はサービス内容の加重を少し変更するだけで、生産性が大きく変化することに喜んでいます。

この単元では、Maria はスケジュールポリシーが特定のシナリオにどのように適用されるを学習し、標準ポリシーのリストを参照し、独自のスケジュールポリシーを作成しました。さらに、作業ルールを追加し、サービス内容の加重を変更することでスケジュールポリシーをカスタマイズしました。

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