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Einrichten der Optimierung großer Field Service-Datensets mit dynamischer Skalierung
Verwalten Sie die globale Optimierung im großen Umfang und die Optimierung im Tagesverlauf effektiv, ohne Daten aufgrund von Systemobergrenzen aufzuteilen. Die dynamische Skalierung strukturiert Daten auf intelligente Weise in logische Cluster und gleicht Bedarf und Kapazität nahtlos aus, während gleichzeitig Einschränkungen der betrieblichen Arbeitsregel berücksichtigt werden. Diese Funktion vereinfacht die Optimierungsverwaltung, indem höhere Systemobergrenzen aktiviert werden, sodass Sie Ihr gesamtes Datenset in einem reibungslosen Vorgang optimieren können. Sie müssen Optimierungsgruppen und Grenzen nicht manuell definieren. Die dynamische Skalierung vereinheitlicht und optimiert den Optimierungsprozess und schafft eine einzige, zusammenhängende Lösung, die Konflikte und Überschneidungen verhindert. Die dynamische Skalierung ist nur verfügbar, wenn Sie die erweiterte Planung und Optimierung verwenden.
Erforderliche Editionen
| Verfügbarkeit: Verfügbar in Lightning Experience und Salesforce Classic in diesen Editionen mit aktiviertem Field Service: Enterprise, Unlimited und Developer Edition |
Dies ist eine Funktion für verwaltete Field Service-Pakete.
Bei der dynamischen Skalierung wird AI verwendet, um eine große Planungsherausforderung automatisch in kleinere, besser handhabbare Optimierungsanforderungscluster aufzuschlüsseln, die auf der logischen Gruppierung von Daten basieren. Dieser Ansatz verbessert die Leistung und Effizienz, indem Optimierungsanforderungen parallel verarbeitet werden.
Mit der dynamischen Skalierung kann die globale Optimierung bis zu 50.000 Servicetermine, bis zu 1.000 Serviceressourcen und bis zu 1.000 Serviceregionen in einer Anforderung verarbeiten. Die Optimierung im Tagesverlauf kann bis zu 20.000 Servicetermine, bis zu 1.000 Serviceressourcen und bis zu 1.000 Serviceregionen pro Anforderung verarbeiten. Beim Einrichten von Optimierungsaufträgen können Sie ohne Weiteres viele Serviceregionen auswählen, ohne jede einzeln auswählen zu müssen. Die dynamische Skalierung vereinfacht die Optimierungsplanung, da Sie Serviceregionen anhand der Geschäftsanforderungen auswählen können. Anschließend definiert das System automatisch Optimierungsgruppen, indem die Daten entsprechend bestimmten Optimierungsanforderungen geclustert werden. Sie müssen weiterhin weiche Grenzen (Bereiche mit gemeinsamen Serviceressourcen) und kleinere Serviceregionen definieren, um Leistungsprobleme bei anderen Planungsaktionen zu vermeiden. Ohne dynamische Skalierung müssen Sie bestimmte Optimierungsgruppen für weiche Grenzen definieren und die zugrunde liegenden Daten und das Setup beibehalten. Dies erschwert die Belegschaftsplanung und die Konfiguration von Optimierungsaufträgen ist zeitaufwendiger und ineffizienter.
Anwendungsfälle für die dynamische Skalierung
Sehen Sie sich die Anwendungsfälle an, um mehr über die Funktionsweise der dynamischen Skalierung in der Field Service-Erweiterten Planung und Optimierung zu erfahren.
Beispiel 1: Optimieren für ein hohes Volumen an Terminen pro Ressource und Tag
Versorgungsunternehmen verarbeiten oft ein hohes Volumen an Serviceterminen pro Tag, beispielsweise 50 Zählerstände. Ohne dynamische Skalierung wird die Obergrenze von 5.000 Serviceterminen ohne Weiteres erreicht. Eine fünftägige Arbeitswoche mit 50 Serviceressourcen in einer Serviceregion bedeutet beispielsweise, 12.500 Servicetermine zu optimieren. Bei der dynamischen Skalierung wird die Optimierungsanforderung in kleinere Datencluster aufgeteilt, die unabhängig optimiert werden können.
Beispiel 2: Optimieren für einen erweiterten Horizont
Unternehmen, die durchschnittlich beispielsweise 10 Servicetermine pro Serviceressource und Tag und 50 Ressourcen in einer Serviceregion haben, können mit der Obergrenze von 5.000 Serviceterminen maximal 10 Arbeitstage optimieren. Mit der dynamischen Skalierung können Kunden ihren Optimierungshorizont erweitern, was zu einer längerfristigen Planungssichtbarkeit führt.
Beispiel 3: Optimieren zur Verbesserung der Ressourceneffizienz
Wenn Serviceressourcen und Servicetermine nach Region organisiert sind, werden sekundäre Serviceregionen in der Regel verwendet, damit Ressourcen außerhalb ihrer primären Bereiche arbeiten können. Ohne dynamische Skalierung erfordert die Konfiguration von Optimierungsgruppen eine sorgfältige Analyse, um sicherzustellen, dass freigegebene Regionen in derselben Optimierungsanforderung enthalten sind. Mit der dynamischen Skalierung können Sie diesen Prozess vereinfachen, indem Sie die traditionellen Arbeitsregeln "Übereinstimmende Region" oder "Arbeitsregion" durch die Arbeitsregel "Maximale Wegstrecke von Zuhause" ersetzen. Durch diese Einrichtung kann das Optimierungsmodul unsichtbare Regionsgrenzen unter Berücksichtigung realer Fahrstrecken planen. Regionen müssen nicht manuell in Optimierungsgruppen ausgerichtet werden.
Mobile Mitarbeiter leben beispielsweise in der Nähe von Serviceregionsgrenzen und es gibt Termine in der Nähe, in einer benachbarten Serviceregion. Dem mobilen Mitarbeiter können diese Termine aufgrund der Regel "Übereinstimmende Region" oder weil diese Regionen bei Verwendung der Arbeitsregel "Arbeitsregionen" in derselben Optimierungsgruppe eingerichtet werden müssen, nicht zugewiesen werden. Mit der dynamischen Skalierung können Sie alle Serviceregionen in derselben Optimierungsgruppe platzieren und die Arbeitsregel "Maximaler Weg von zu Hause" verwenden, um zu verhindern, dass mobile Mitarbeiter zu weit von zu Hause fahren.
Beispiel 4: Optimieren mit einer einzigen Optimierungsanforderung für vereinfachte Einrichtung und Wartung
Ein kleines Unternehmen mit einem Datenset von 10.000 Serviceterminen muss über einen Zeitraum von zwei Wochen optimiert werden. Jede Region ist klein, mit nur 10 Serviceressourcen und 500 Serviceterminen für die zwei Wochen. Mit der dynamischen Skalierung können Sie eine einzelne Gruppe für alle Regionen unter geplanten Aufträgen konfigurieren, statt 20 verschiedene Gruppen für 20 kleine Regionen zu konfigurieren. Wählen Sie alle Serviceregionen aus und führen Sie einen Optimierungsauftrag aus. Auch wenn die Daten und Regionen klein sind, vereinfacht dies die Einrichtung und Wartung. Verwalten Sie einen Auftrag für Ihr gesamtes Unternehmen und nutzen Sie nur einen geplanten Apex-Auftrag.
Beispiel 5: Optimieren für Unterbrechungen des Zeitplans im Tagesverlauf
Ein Unternehmen mit 400 Servicetechnikern, bei dem jede Ressource 20 Servicetermine pro Tag (insgesamt 8.000 Servicetermine pro Tag) abwickelt, muss den aktuellen und den morgigen Zeitplan optimieren, um Unterbrechungen im Tagesverlauf wie kurzfristige Stornierungen, Datenverkehr und mehr zu bewältigen. Mit der dynamischen Skalierung können Sie eine einzelne Gruppe für alle Regionen unter geplanten Aufträgen konfigurieren, um diese 16.000 Servicetermine zu verarbeiten.
Überlegungen und Einschränkungen für die dynamische Skalierung
Lesen Sie vor der Verwendung der dynamischen Skalierung die Überlegungen und Einschränkungen.
- Die dynamische Skalierung wird nur für die globale Optimierung und die Optimierung im Tagesverlauf unterstützt.
- Bei der dynamischen Skalierung werden Schichten mit sich überschneidenden Fahrzeiten beim Erstellen von Clustern nicht berücksichtigt. Dies kann zu Regelverstößen im Gantt führen.
- Dynamische Skalierung unterstützt Folgendes nicht:
- Mehrtägige Arbeit
- Arbeitsregel "Arbeitskapazität"
- Rollback-Option für Commit-Modus in der Planungsrichtlinie
- Die dynamische Skalierung wird nur für große Datensets unterstützt. Selbst wenn diese Option aktiviert ist, verwenden nicht alle Optimierungsanforderungen diese Funktion. Die dynamische Skalierung gilt nur für Optimierungsanforderungen, die 5.000 Servicetermine oder 500 Serviceressourcen überschreiten. Die dynamische Skalierung wird nicht ausgelöst, wenn die Anzahl der Servicetermine oder Serviceressourcen in der Optimierungsanforderung innerhalb dieser Obergrenzen liegt und nur die Anzahl der Serviceregionen 100 überschreitet.
- Für die globale Optimierung unterstützt die dynamische Skalierung maximal 50.000 Servicetermine, 1.000 Serviceressourcen und 1.000 Serviceregionen in einer Gruppe. Für die Optimierung im Tagesverlauf unterstützt die dynamische Skalierung maximal 20.000 Servicetermine, 1.000 Serviceressourcen und 1.000 Serviceregionen pro Gruppe. Die Optimierungsanforderung schlägt fehl, wenn eine dieser Obergrenzen überschritten wird. Die Obergrenze für Servicetermine ist bei der Optimierung im Tagesverlauf niedriger als bei der globalen Optimierung, da der Tagesvorgang viel schneller ausgeführt werden muss (innerhalb von 5 Minuten abgeschlossen). Daher ist der Horizont für die Optimierung im Tagesverlauf in der Regel viel enger als für die globale Optimierung, da sie nur für Änderungen im Tagesverlauf vorgesehen ist, beispielsweise Nichterscheinen oder Notfallreparaturaufträge.
- Wenn bei einer Optimierungsanforderung ein Fehler auftritt, werden die Fehlerdetails nur in der untergeordneten Optimierungsanforderung (bestimmtes Cluster) und nicht in der Hauptoptimierungsanforderung angezeigt.
- Der Clustering-Mechanismus verwendet viele Faktoren, um die Cluster zu bestimmen. Es ist jedoch möglich, dass das Planungsmodul keinen Servicetermin oder Zeitplan für eine optimale Ressource planen kann, wenn sich die optimale Serviceressource in einem anderen Cluster befindet. Dies liegt daran, dass die Cluster parallel als separate Optimierungsanforderungen optimiert werden. Bei der globalen Optimierung und der Optimierung im Tagesverlauf kann es vorkommen, dass ein Servicetermin nicht geplant werden kann, obwohl er durch die Vorgänge "Kandidaten suchen" oder "Aufgaben einfügen" erfolgreich geplant werden kann.
- Je öfter Sie die Optimierungsanforderung ausführen, desto mehr Servicetermine werden geplant, je besser die Clusterbildung wird. Das bedeutet, dass geplante Servicetermine sich auf das Clustering auswirken. Je mehr Sie ausführen und Termine planen, desto besser wird das Clustering.
- Aktivieren der dynamischen Field Service-Skalierung
Richten Sie eine umfassende globale Optimierung und Optimierung im Tagesverlauf ein, um Ihr gesamtes Field Service-Datenset effizient zu optimieren. Mit der dynamischen Skalierung müssen Sie Optimierungsgruppen nicht manuell einrichten und Grenzen zwischen Bereichen definieren, die zusammen optimiert werden müssen, oder Daten aufgrund von Systemobergrenzen aufteilen.
