Facility Management and Services 030

ARTÍCULO TÉCNICO TIC EN Facility Management momento, del historial generado en el transcurso del servicio y la generación de informes automáticamente. Una adecuada implementación de la SQT mejora los procesos productivos y re- duce los costes de gestión. A medida que aumentamos los in- dicadores para la medición del ser- vicio logramos una mayor cantidad de datos a nuestra disposición para hacer un análisis más exhaustivo de las necesidades que demanda cada estancia, lo que incide en una mejor planificación y adaptabilidad del servi- cio aumentando los niveles de calidad ofrecidos. Lo mismo ocurre con la in- formación que somos capaces de ges- tionar y procesar al mismo tiempo que se está produciendo en las instalacio- nes. Esto hace posible conocer una in- cidencia, incluso antes de que ocurra, y ser capaces de dar una respuesta en tiempo real favoreciendo la actuación inmediata y anticipada a las desvia- ciones que se puedan producir. Esto hace visible una gestión proactiva de los servicios que reduce notablemente la probabilidad de que se produzcan incidencias ‘evitables’. Con el fin de captar la información generada en los distintos espacios, sobre todo en aquellos que por sus características requieren de una ma- yor atención como los aseos, las en- tradas, las salas de uso compartido y aquellas zonas que disponen de stock como almacenes o dispensadores, es necesario implantar sensores capaces de recoger los cambios que se produz- can: contabilización de usos, nivel de tránsito o volumen de consumo. Inteligencia Artificial aplicada a la limpieza El tratamiento de estos datos median- te la Inteligencia Artificial aplicada a la limpieza nos permite tomar decisiones óptimas en base a los niveles de afluen- cia, las demandas de limpieza produci- das tras su uso o según los parámetros establecidos para un área concreta, los niveles de producto de los que se dispo- ne o su tendencia histórica. Esta innovación también se introdu- ce en el proceso de gestión interna, permitiendo mejorar la gestión de necesidades de personal extraordina- rias, pues introduce la variable geo- gráfica en tiempo real en relación al centro y otra variable como la disponi- bilidad de la plantilla; seleccionando así la mejor solución, aquella que mi- nimiza el tiempo de respuesta. Es importante no solo recoger es- tos datos, sino también ser capes de tomar decisiones en base a ellos. Gracias a la Inteligencia Artificial apli- cada a la limpieza podemos obtener modelos de servicio más eficientes. Actualmente, estamos trabajando en su introducción dentro de nuestra herramienta de gestión SQT para que pueda dar una respuesta global y cen- tralizada a las personas responsables del funcionamiento de las edificacio- nes. Y a la vez que se generen los avi- sos precisos para dar una respuesta eficiente a nuestros clientes. Así mismo, es necesario sensibilizar a la plantilla mediante la formación y la motivación, y ofrecer las herra- mientas necesarias para que puedan responder a estos avisos dentro de su planificación de trabajo diaria. Ventajas Ser capaces de desarrollar el servicio en base a los usos que se establecen en cada dependencia permite ofrecer soluciones óptimas que garanticen las frecuencias de trabajo adecuadas y mejoren la satisfacción del usuario final y del cliente. Un modelo de servi- cio diseñado en función de su uso real, y en tiempo real, nos permite mejorar los rendimientos, evitar la ejecución de tareas en momentos innecesarios y realizarlas de forma eficientemente en el momento en que son demanda- das. Esto elimina actuaciones inne- cesarias, maximiza los resultados y optimiza los consumos asegurando la excelencia del servicio. / Tercer trimestre 2022 51