Utilizing artificial intelligence to enhance task duration estimation and optimize workforce qualifications in the field service industry

Abstract

This master’s thesis aimed to demonstrate how Artificial Intelligence (AI) can enhance operational efficiency by improving task duration estimations and optimizing workforce qualifications in the field service industry, where global adoption and investment trends indicate that disruptive changes are well underway. The research followed a constructive approach, first examining the broader AI landscape before focusing on a specific industry application. The practical core of the study involved designing, training, and testing a purpose-built AI model for estimating task durations and identifying details of relevant individuals’ qualifications. Building on techniques from deep learning and natural language processing, the model was trained with the aim of capturing complex patterns in both textual descriptions and structured features. Special emphasis was placed on interpretability: a “Confidence Score” mechanism was developed to gauge the reliability of the model’s predictions and to provide insight on methods that have potential to be applied in practice. The trained AI model was leveraged to reveal hidden correlations in the data, thereby offering insights into workforce qualifications and alternative use cases.

Key findings suggest that AI-driven methods can outperform traditional estimates in predicting individual task durations, lowering the risk of scheduling inefficiencies such as idle time, overflow, or misallocated tasks. The model’s theoretical capability to flag underutilized or misaligned skill sets highlights its potential for boosting workforce productivity. While the results are promising, the intricate nature of real-world service operations and the AI model’s decision-making process necessitate further research for validation. This thesis underscores AI’s potential in field service management and offers a compelling case for adopting targeted, well-designed AI tools over one-size-fits-all solutions. The results provide a foundation for future research into AI-driven automated resource allocation, adaptive scheduling, and intelligent qualification matching.

Tämän diplomityön tavoitteena oli osoittaa tekoälyn kyvykkyyttä parantaa liiketoiminnan tehokkuutta tarkentamalla työtehtävien keston arvioita ja optimoimalla työvoiman kompetenssia kenttäpalveluiden toimialalla, jossa maailmanlaajuinen teknologian käyttöönotto- ja sijoitustrendit viittaavat käynnissä olevaan merkittävään muutokseen. Tutkimus mukaili konstruktiivista tutkimusotetta tarkastelemalla aluksi laajempaa tekoälyn toimintaympäristöä, jonka jälkeen keskittyi sen yksityiskohtaisempiin sovelluksiin. Työn empiirisen osuuden ytimessä oli tarkoitukseen tehdyn tekoälymallin suunnittelu, koulutus ja testaus työtehtävien keston arvioimiseksi ja yksilöiden kyvykkyyksien tunnistamiseksi. Malli pohjautui syväoppimisen ja luonnollisen kielen käsittelyn metodeihin, ja se koulutettiin tähdäten tunnistamaan monimutkaisia yhteyksiä sekä tekstimuotoisen datan sisällöstä että kategorisista muuttujista. Erityishuomiota kiinnitettiin mallin havainnollistamiskykyihin kehittämällä ”Confidence Score” -mekanismi ennusteiden luotettavuuden arvioimiseksi ja käytäntöön sovellettavissa olevien sovelluksien esiintuomiseksi. Koulutettua tekoälymallia käytettiin datassa olevien piilevien riippuvuussuhteiden esiin tuomiseen mikä lisäsi ymmärrystä yksilöiden osaamisesta ja mallin vaihtoehtoisista käyttötavoista.

Tutkimuksen keskeiset tulokset viittaavat tekoälypohjaisten menetelmien voivan tarjota perinteisiä keinoja tarkempia ennusteita työtehtävien kestosta, madaltaen aikataulutuksen tehottomuutta vähentämällä mm. tyhjäkäyntiä, ylikuormitusta tai virheellisesti ohjattuja työtehtäviä. Mallin teoreettinen kyky hyödyntämättömän tai väärin kohdennetun osaamisen tunnistamiseksi antaa viitettä sen kyvykkyydestä parantaa työvoiman tuottavuutta. Vaikka tulokset ovat lupaavia, todellisuuden kenttäpalvelutoiminnan ja tekoälymallin päätöksenteon monimutkaisuus vaativat lisää tutkimusta tulosten vahvistamiseksi. Tämä diplomityö tuo näyttöä tekoälyn merkittävästä potentiaalista kenttäpalvelujohtamisessa ja tukee vaihtoehtoa huolellisesti suunniteltujen ja kohdennettujen tekoälytyökalujen käyttöönotosta pelkkien geneeristen tekoälyratkaisujen sijaan. Tulokset luovat pohjaa jatkotutkimukselle tekoälyn ohjaamaan automaattiseen työvoiman kohdentamiseen, sopeutuvaan aikataulutukseen ja älykkääseen pätevyyden yhteensovittamiseen.