Impostazione dell'ottimizzazione di serie di dati Field Service di grandi dimensioni con la scalabilità dinamica
Gestire in modo efficace l'ottimizzazione globale e in giornata su larga scala senza suddividere i dati a causa dei limiti di sistema. La scalabilità dinamica struttura in modo intelligente i dati in cluster logici, bilanciando perfettamente domanda e capacità e tenendo conto dei vincoli delle regole di lavoro operative. Questa funzionalità semplifica la gestione dell'ottimizzazione abilitando limiti di sistema più elevati, in modo da poter ottimizzare l'intera serie di dati in un'unica operazione senza problemi. Non è necessario definire manualmente gruppi di ottimizzazione e confini. La scalabilità dinamica unifica e semplifica il processo di ottimizzazione, creando un'unica soluzione coerente che evita conflitti e sovrapposizioni. La scalabilità dinamica è disponibile solo quando si utilizzano l'ottimizzazione e la pianificazione avanzate.
Versioni (Edition) richieste
| Disponibile in: Disponibile in Lightning Experience e Salesforce Classic nelle seguenti versioni con Field Service abilitato: Enterprise Edition, Unlimited Edition e Developer Edition |
Si tratta di una funzione del pacchetto gestito Field Service.
La scalabilità dinamica utilizza l'intelligenza artificiale per suddividere automaticamente una sfida di pianificazione su larga scala in cluster di richieste di ottimizzazione più piccoli e gestibili in base al raggruppamento logico dei dati. Questo approccio migliora le prestazioni e l'efficienza elaborando le richieste di ottimizzazione in parallelo.
Con la scalabilità dinamica, l'ottimizzazione globale può gestire fino a 50.000 appuntamenti di servizio, fino a 1.000 risorse di servizio e fino a 1.000 territori di servizio in una sola richiesta. L'ottimizzazione in giornata può gestire fino a 20.000 appuntamenti di servizio, fino a 1.000 risorse di servizio e fino a 1.000 territori di servizio per richiesta. Quando si impostano i processi di ottimizzazione, è possibile selezionare facilmente molti territori di servizio senza doverli selezionare singolarmente. La scalabilità dinamica semplifica la pianificazione dell'ottimizzazione consentendo di selezionare i territori di servizio in base alle esigenze aziendali. Il sistema definisce automaticamente i gruppi di ottimizzazione raggruppando i dati in cluster per soddisfare requisiti di ottimizzazione specifici. È comunque necessario definire confini non definiti (aree che condividono risorse di servizio) e territori di servizio più piccoli per evitare problemi di prestazioni per altre azioni di pianificazione. Senza ridimensionamento dinamico, è necessario definire gruppi di ottimizzazione specifici per i confini non definiti e gestire i dati e l'impostazione della base. Ciò rende difficile la pianificazione della forza lavoro e la configurazione dei processi di ottimizzazione più lunga e inefficiente.
Casi d'uso per la scalabilità dinamica
Esaminare i casi d'uso per comprendere meglio il funzionamento della scalabilità dinamica in Field Service Enhanced Scheduling and Optimization.
Esempio 1: Ottimizzazione per un volume elevato di appuntamenti per risorsa al giorno
Le aziende di servizi pubblici gestiscono spesso un volume elevato di appuntamenti di servizio al giorno, ad esempio letture di 50 contatori. Senza scalabilità dinamica, il limite di 5.000 appuntamenti di servizio è facilmente raggiungibile. Ad esempio, una settimana lavorativa di cinque giorni con 50 risorse di servizio in un territorio di servizio significa ottimizzare 12.500 appuntamenti di servizio. Con la scalabilità dinamica, la richiesta di ottimizzazione viene suddivisa in cluster di dati più piccoli che possono essere ottimizzati in modo indipendente.
Esempio 2: Ottimizzazione per un orizzonte esteso
Le aziende che in media, ad esempio, 10 appuntamenti di servizio al giorno per risorsa di servizio e 50 risorse in un territorio di servizio possono ottimizzare un massimo di 10 giorni lavorativi con il limite di 5.000 appuntamenti di servizio. Con la scalabilità dinamica, i clienti possono aumentare l'orizzonte di ottimizzazione, con conseguente visibilità della pianificazione a lungo termine.
Esempio 3: Ottimizzazione per una maggiore efficienza delle risorse
Quando le risorse di servizio e gli appuntamenti di servizio sono organizzati per territorio, i territori di servizio secondari vengono in genere utilizzati in modo che le risorse possano lavorare al di fuori delle loro aree principali. Senza scalabilità dinamica, la configurazione dei gruppi di ottimizzazione richiede un'analisi attenta per assicurarsi che i territori condivisi siano inclusi nella stessa richiesta di ottimizzazione. Con la scalabilità dinamica, è possibile semplificare questo processo sostituendo le regole di lavoro Abbina territorio o Territorio di lavoro tradizionali con la regola di lavoro Distanza massima da casa. Questa impostazione consente al motore di ottimizzazione di pianificare oltre i confini dei territori invisibili rispettando le distanze di percorso reali. Non è necessario allineare manualmente i territori nei gruppi di ottimizzazione.
Ad esempio, i lavoratori mobili vivono vicino ai confini del territorio di servizio e ci sono appuntamenti nelle vicinanze, in un territorio di servizio vicino. Al lavoratore mobile non possono essere assegnati questi appuntamenti a causa della regola Abbina territorio o perché questi territori devono essere impostati nello stesso gruppo di ottimizzazione quando si utilizza la regola di lavoro Territori di lavoro. Con la scalabilità dinamica, è possibile riunire tutti i territori di servizio nello stesso gruppo di ottimizzazione e utilizzare la regola di lavoro Percorso massimo da casa per evitare che i lavoratori mobili si allontanino troppo da casa.
Esempio 4: Ottimizzare utilizzando una singola richiesta di ottimizzazione per semplificare l'impostazione e la manutenzione
Una piccola azienda con una serie di dati di 10.000 appuntamenti di servizio deve essere ottimizzata in un periodo di due settimane. Ogni territorio è piccolo, con solo 10 risorse di servizio e 500 appuntamenti di servizio per le due settimane. Con la scalabilità dinamica, è possibile configurare un singolo gruppo per tutti i territori in processi pianificati, anziché configurare 20 gruppi diversi per 20 piccoli territori. Selezionare tutti i territori di servizio ed eseguire un processo di ottimizzazione. Anche se i dati e i territori sono piccoli, questo semplifica l'impostazione e la manutenzione. Gestire un processo per l'intera azienda e utilizzare un solo processo Apex pianificato.
Esempio 5: Ottimizzare eventuali interruzioni in giornata della pianificazione
Un'azienda con 400 tecnici dell'assistenza, in cui ogni risorsa gestisce 20 appuntamenti di servizio al giorno (per un totale di 8.000 appuntamenti di servizio al giorno), ha bisogno di ottimizzare la pianificazione di oggi e di domani per gestire le interruzioni in giornata, come cancellazioni dell'ultimo minuto, traffico e altro ancora. Con la scalabilità dinamica, è possibile configurare un singolo gruppo per tutti i territori in processi pianificati per elaborare questi 16.000 appuntamenti di servizio.
Considerazioni e limitazioni per la scalabilità dinamica
Prima di utilizzare la scalabilità dinamica, rivedere le considerazioni e le limitazioni.
- La scalabilità dinamica è supportata solo per l'ottimizzazione globale e in giornata.
- La scalabilità dinamica non considera i turni con tempi di percorso sovrapposti durante la creazione dei cluster. Ciò può causare violazioni delle regole nel diagramma di Gantt.
- La scalabilità dinamica non supporta:
- Lavoro su più giornate
- Regola di lavoro Capacità di lavoro
- Opzione di ritiro per Modalità impegno nella policy di pianificazione
- La scalabilità dinamica è supportata solo per le serie di dati di grandi dimensioni. Anche se abilitata, non tutte le richieste di ottimizzazione utilizzano questa funzionalità. La scalabilità dinamica si applica solo alle richieste di ottimizzazione che superano i 5.000 appuntamenti di servizio o le 500 risorse di servizio. La scalabilità dinamica non viene attivata se il numero di appuntamenti di servizio o di risorse di servizio nella richiesta di ottimizzazione rientra in questi limiti e solo il numero di territori di servizio supera 100.
- Per l'ottimizzazione globale, la scalabilità dinamica supporta un massimo di 50.000 appuntamenti di servizio, 1.000 risorse di servizio e 1.000 territori di servizio in un gruppo. Per l'ottimizzazione in giornata, la scalabilità dinamica supporta un massimo di 20.000 appuntamenti di servizio, 1.000 risorse di servizio e 1.000 territori di servizio per gruppo. La richiesta di ottimizzazione non riesce se viene superato uno di questi limiti. Il limite degli appuntamenti di servizio è inferiore per l'ottimizzazione in giornata rispetto all'ottimizzazione globale poiché l'operazione in giornata deve essere eseguita molto più velocemente (completata entro 5 minuti). Di conseguenza, l'orizzonte per l'ottimizzazione in giornata è in genere molto più ristretto rispetto all'ottimizzazione globale poiché è destinata solo a gestire le modifiche in giornata alla pianificazione, ad esempio le assenze o i lavori di riparazione di emergenza.
- Se una richiesta di ottimizzazione non riesce, i dettagli dell'errore vengono visualizzati solo nella richiesta di ottimizzazione controllata (cluster specifico) e non nella richiesta di ottimizzazione principale.
- Il meccanismo di clustering utilizza molti fattori per determinare i cluster. Tuttavia, è possibile che il motore di pianificazione non sia in grado di pianificare un appuntamento di servizio o una risorsa ottimale se la risorsa di servizio ottimale si trova in un cluster diverso. Questo perché i cluster sono ottimizzati come richieste di ottimizzazione separate in parallelo. L'ottimizzazione globale e in giornata può non riuscire a pianificare un appuntamento di servizio anche se le operazioni Trova candidati o Inserisci operazione possono pianificarlo correttamente.
- Più volte si esegue la richiesta di ottimizzazione, più appuntamenti di servizio vengono pianificati man mano che il clustering migliora. Ciò significa che gli appuntamenti di servizio pianificati influiscono sul clustering, in modo che più si eseguono e pianificano gli appuntamenti, migliore sarà il clustering.
- Abilitazione della scalabilità dinamica di Field Service
Impostare l'ottimizzazione globale e in giornata su larga scala per ottimizzare in modo efficiente l'intera serie di dati Field Service. Con la scalabilità dinamica, non è necessario impostare manualmente gruppi di ottimizzazione e definire confini tra le aree che devono essere ottimizzate insieme, né suddividere i dati a causa dei limiti del sistema.
