Gestion de répartition: quels sont les indicateurs clés à suivre?

Un tableau de bord doit intégrer des indicateurs métiers permettant à la fois de suivre l’activité en temps réel mais aussi d’analyser la performance d’une activité sur la durée. Quels types d’indicateurs suivre ? Quelques éléments de réponse.
 
Trop d’information tue l’information. La dématérialisation de la gestion de répartition a son revers. Alimenté en contenu et en temps réel, un responsable d’un service de maintenance peut rapidement se trouver noyé sous le flot des données.
 
Il convient donc de structurer cette masse d’informations pour en tirer la quintessence. Au sein de tableaux de bord puis de reporting, un dirigeant doit avoir une visibilité complète de son activité à travers de grands indicateurs clés de performance.
 
En une vue, il connaîtra le nombre d’interventions en cours, leurs motifs, les sociétés clientes concernées, le type de matériels maintenus. Un décideur doit aussi suivre les coûts de chaque intervention au regard des contrats de maintenance associés assortis d’éventuelles pénalités en cas de retard constaté.
 
Cette vue à 360° est essentielle pour permettre à un dirigeant de prendre des décisions éclairées. Il est fini le temps où celui-ci gérait son service au “feeling”. Les mauvais choix ont une incidence trop forte sur la rentabilité d’une activité et sur la satisfaction client qu’il convient d’en diminuer la portée.

À chaque profil, son tableau de bord

La construction d’un tableau de bord dépend du profil de l’utilisateur. Un responsable de la répartition a, par exemple, besoin d’avoir une photo à un instant t de la situation sur le terrain. Un ensemble d’indicateurs mis à jour en temps réel lui permettra de suivre l’état d’avancement des interventions par technicien ou par équipe. À partir de là, il peut anticiper les risques de retard ou d’annulation des rendez-vous et mener les actions correctives qui s’imposent.
 

GTR et GTI

Pour faciliter la tâche de l’utilisateur, un tableau de bord temps réel doit comprendre des indicateurs pré-paramétrés, comme c’est le cas avec la fonctionnalité « Cockpit » de Praxedo. Ce sont notamment le taux d’interventions clôturées et respectant la Garantie de temps de rétablissement (GTR) ou la Garantie de temps d’intervention (GTI).
 
À l’inverse, un tableau de bord peut générer des alertes automatiques en fonction du nombre d’interventions avec rendez-vous non honorées, du nombre d’interventions à planifier en urgence ou du taux d’interventions en cours dont le seuil de durée est dépassé.

Indicateurs temps réel ou a posteriori

Un gestionnaire de centre de services n’aura pas besoin de cette dimension temps réel. Il voudra, lui, analyser l’historique des interventions afin prendre des décisions a posteriori. En suivant la performance de succursales ou de techniciens, il cherchera à améliorer la qualité et la rentabilité des interventions terrain.
 
Le nombre d’interventions respectant la date de planification initiale permettra au gestionnaire de jauger la capacité du service à gérer l’activité au fil de l’eau et à respecter les délais. En termes de productivité, il comparera la durée réelle moyenne des interventions mesurées sur le terrain à la durée estimée pour ce type de mission.
 

La géolocalisation pour analyser les temps de travail

Cette remontée d’informations n’est rendue possible qu’avec la géolocalisation des techniciens sur site. Cette géolocalisation permet d’analyser les temps de travail des collaborateurs sur le terrain et, notamment, de distinguer les arrêts liés au planning des interventions des arrêts non justifiés.
 
À partir de ces indicateurs, il est possible de générer des rapports d’activité personnalisés au format Microsoft Word ou PDF ou d’exporter des données brutes pour réaliser des analyses graphiques et dynamiques dans Microsoft Excel.

Le reporting au service de la relation client

Cette fonction de reporting permet aussi d’améliorer la relation client en transmettant aux entreprises clientes des rapports d’intervention dans un document PDF personnalisé à vos couleurs, intégrant votre logo et votre charte graphique.
 
Sur ce rapport synthétique, le client mesure d’un coup d’œil la performance d’un service de maintenance par site ou par équipement au regard notamment du taux d’interventions clôturées et respectant la garantie contractuelle de temps de rétablissement. Un moyen pour un prestataire de rappeler qu’il respecte les niveaux d’engagements contractuels (SLA).

L’intelligence artificielle, une aide à la décision

À l’avenir, les capacités d’analyse des logiciels de répartition devraient fortement gagner en performances avec les apports de l’intelligence artificielle. L’IA permet déjà de faire de la maintenance prédictive ou de replanifier à la volée des interventions en fonction de la disponibilité des techniciens sur site et de l’état de la circulation.
 
Demain, des modèles algorithmiques éclaireront les prises de décision. Par des systèmes de scoring, ils évalueront la rentabilité de tel ou tel contrat ou les risques à contractualiser avec telle entreprise.
 
C’est surtout sur le volet prédictif que l’intelligence artificielle est attendue. À savoir se pencher sur le passé pour prévoir l’avenir. Sur la base de l’historique, quel niveau d’activité peut-on prévoir dans trois mois ? Combien de techniciens faut-il recruter pour soutenir cette hausse d’activité ?
 

Demain, l’IA en pilotage automatique

Au regard de l’avancée actuelle des technologies de machine learning et de deep learning, l’IA n’est pas encore appelée à se substituer à l’homme. Complémentaire, elle effectue à sa place des tâches réplétives lui libérant du temps pour des missions à plus forte valeur ajoutée.
 
Par sa capacité à analyser un très grand nombre de données, l’IA apporte aussi à l’homme des informations prémâchées. Elle assure une analyse de premier niveau et lui indique sur quels événements essentiels il doit concentrer son attention.
 
A l’avenir, le rôle de l’IA sera plus complet, passant de copilote à pilote à part entière. En pilotage automatique, un système intelligent pourrait être amené à prendre des décisions en toute autonomie comme déclencher ou non une intervention ou changer l’itinéraire du technicien en interagissant sur sa voiture…. autonome.