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Ready4 Advanced Scheduling

Comment améliorer le temps de productivité de vos techniciens sur le terrain avec le Machine Learning ?

Rejoignez-nous pour découvrir notre approche unique autour de l'optimisation de vos processus de planification de maintenance dans SAP. Découvrez en particulier comment générer systématiquement les meilleurs itinéraires possibles en temps réel.

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30 mars 2021
45 min

La plupart des organisations de services ont des difficultés à obtenir le juste équilibre entre la proposition de services efficaces et la garantie d’une satisfaction élevée des clients et des employés. L’un de leurs principaux défis est de minimiser la distance et le temps de trajet, tout en maîtrisant les facteurs de coûts possibles dans une fenêtre de temps souvent réduite.

Découvrez dans ce webinar replay comment notre moteur d'optimisation génère systématiquement les meilleurs itinéraires possibles en temps réel, tout en incluant les contraintes propres à votre métier. Cette optimisation de trajets se fait en continu, offrant des recommandations d’amélioration injectées directement dans notre plateforme de planification et ordonnancement (R4AS).

Après ce webinar replay vous saurez comment : ​

  • Planifier et optimiser les itinéraires en quelques minutes et sans aucun stress (8x plus rapidement).
  • Réaliser un flux numérique de bout en bout jusqu'aux terminaux mobiles sur site.
  • Réduire le kilométrage, augmenter la productivité et réduire les coûts tout en pensant à l'environnement.
  • Répondre aux questions des clients et réduire la charge de travail de votre service client avec la communication automatique de l'heure d'arrivée estimée (SMS automatisé, e-mail).
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Intervenants

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Mohammed Merkachi

Head of Innovation Products, SOA People

Directeur des innovations de maintenance industrielle au niveau de l'entreprise, avec plus de 20 ans d'activité commerciale dans les TIC à travers l'Europe. Coach de gestion du changement et de transformation numérique.

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Quan Nguyen

SAP Maintenance Expert, SOA People

Ingénieur de formation, actif dans le monde de la maintenance depuis 2009, Product Manager de la solution Ready4 Advanced Scheduling & Planning.

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