现场服务管理通常涉及派遣工作人员或承包商到公司场所以外的地方安装、维护或维修设备、系统或资产。 现场服务经理会跟踪组织的现场资源，并负责统筹协调现场服务人员的工作，确保他们能顺利为客户提供专业技术服务或专属服务。
现场服务管理活动包括：
- 现场服务安排 是指安排员工日程、服务预约和工单完成预期时间表的过程。
- 现场服务调度管理 是指协调调度的过程，即何时派出现场服务技术人员或专家执行工作任务。
- 工单管理 是指从创建工单到完成工单再到客户开具发票的分配和跟踪服务工单的过程。
- 库存管理 是指跟踪部件和用品的过程，包括产品的转移、消耗、调整等等。
- 现场服务合同管理 是指管理与客户的合同并确保满足服务水平协议 (SLA)。
有效的现场服务管理解决方案可整合 企业资产管理 系统中的数据与来自现场（包括物联网和移动设备）的远程数据，助力公司管理各类资源。
现场服务管理的益处包括：
- 提升正常运行时间： 及早确定资产生命周期中必要的维修以实现不间断运行、高水平的性能并减少停机时间。
- 缩短平均维修时间，提高首次修复率： 确保在单一平台上为工作分配合适的技术人员，并在正确的时间为他们提供正确的数据。
- 赋能现场服务技术人员： 为技术人员提供远程协助和移动功能，帮助他们保持安全和满足合规要求，有效排除故障和高效完成工作任务。
- 降低现场服务成本： 利用数据和洞察成果，在正确的时间以最高效的方式完成维护任务。
- 提高客户满意度： 了解技术人员是否满足客户期望，并及时回应客户关切问题或意外延误等状况。
维修技术人员的管理者面临诸多挑战，其中包括在人才库萎缩的情况下吸引和留住人才、员工技能不足、运营成本攀升，以及缺乏相关技术来管理复杂资产和不断升级的服务需求。 应对这些挑战的关键在于采用能自动执行某些任务的软件，以减少带给员工的压力，改善知识传授渠道，并提供支持现场技术人员的功能。
移动服务技术人员面临日程安排冲突、获取重要数据的能力有限、工作任务沟通不畅以及不得不多次往返等挑战难题。 为了克服这些挑战，必须在手机和平板电脑上提供更多的主系统 CMMS 功能，包括审查资产维护历史记录、访问详细的技术规范和 GIS 定位数据、检查工单信息、处理账单和实时通信等。
最后，随着时间的推移，很多公司部署了多个独立的解决方案，导致现在有很多工具无法配合使用。 为了顺利进行现场服务管理，必须要有协调统一的、集成的端到端解决方案，以便于现场团队使用，并提供仪表板来实现公司资源在整个企业范围内的可视化管理。
现场服务管理软件帮助企业管理现场服务管理活动涉及的所有资源。 它可以帮助经理和技术人员处理工单、自动安排和调度、跟踪服务和维修任务、管理客户服务合同、收取费用等。
现场服务管理功能通过各种软件和解决方案予以实现。
移动现场服务管理软件
通过一些现场服务管理软件提供的云和移动功能，可以进行实时通信，并确保技术人员在现场时始终保持联网，顺利获取所需的重要信息和支持。 通过 移动功能，现场服务技术人员可以在其设备上捕捉图像，并从远程资产和数字孪生中访问数据，用以评估问题产生的根本原因。 他们还可以通过日益成为标准配置的 AI 和 AR 功能来扩展协作深度。
企业资产管理软件
企业资产管理 (EAM) 软件帮助公司维护和控制场外及本地的运营资产及设备。 通过集中资产信息和实施 AI 驱动的远程监控和分析，维护经理可以最大限度提高资产利用率，提升正常生产运行时间，降低运营成本。
库存管理系统
库存管理系统帮助公司优化 维护、维修和运营 (MRO) 库存。 它可以提供准确的 MRO 库存性能细化视图，同时为每个库存项目提供最优库存和复订水平建议。
技术人员通常会被派往汽车、航空航天、国防、电子、工业产品、消费品等各个领域，对处于保修期内的设备进行预防性或预测性的维护和维修。
服务技术人员必须能够获取有关资产和库存的详细信息，包括燃油管理、司机日志、备件、排班表和其他对维护铁路、公路和空中交通运营至关重要的数据。
技术人员必须妥善应对源自远程资产的地理空间信息，同时由于本行业存在大量的、工期极其紧张的工单，技术人员还需适应其中复杂的人员调度安排。
在这些行业中，工作重点总是与安全性、可靠性、合规性和高性能挂钩。 公司可通过标准化和精简现场服务维护实践来降低成本。
随着资产日渐复杂，企业管理其现场服务运营的方式必须与时俱进。 现场服务管理的未来在于赋能联网的技术人员——任何资产、任何时间、任何地点、任何云端均需纳入服务的范围。
现场服务技术人员使用的解决方案将能够从物联网设备提供关于如何以及何时对设备进行维修的重要洞察成果。 他们将通过自动化、移动功能和 AI 支持来提高生产力。 通过访问云端数字服务，客户也将获得更好的体验。
这些技术未来将继续改变现场服务管理。
由 AI 提供信息的自动日程优化，将帮助调度员更好地执行故障排除流程，提高现场资源的质量和生产力。
随着技术的发展，AI 将增强技术人员的技能和培训要求，同时充分利用 AI 功能，对无穷无尽的新老数据展开详尽分析。
主要通过以下两种操作来努力降低相关设备和资产的维护工作：通过基于从物联网 (IoT) 设备获取的数据进行预测性维护；以及执行由增强现实 (AR) 驱动的故障排除流程。
混合云将确保实现集成的、并可无限扩展的运营平台，从而连接整个组织、合作伙伴和客户的数据和知识。