首页 > 其他分享 >探索IT服务台自动化的办法

探索IT服务台自动化的办法

时间:2024-08-08 16:19:04浏览次数:11  
标签:服务台 探索 ServiceDesk Plus 自动化 工单 技术人员

如今,IT 服务管理 (ITSM) 工具已经有了内置智能的自动化功能。人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 可以自动提供更好的服务,比如给出基于上下文的建议、进行异常检测、做根本原因分析等等。而且,AI 还可以和物联网 (IoT)、机器人流程自动化 (RPA) 以及聊天机器人整合,进一步推动 ITSM 的发展。

 

考虑到自动化的范围广泛、复杂程度高,开始这条路确实有点让人头疼。我们将提供一些基本的自动化理念,帮助您提升 IT 服务台。从简化流程到提高用户满意度,这些理念可以成为任何组织启动自动化之旅的基础。

1、工单路由和指派

自动化工单路由和指派可以大大提高 IT 服务台的响应速度,简化技术人员的工单处理流程,确保问题被快速分配给正确的人,特别是在工单量大的情况下。如果不能自动化工单路由,问题解决会变慢,而且会浪费很多资源。因此,自动化工单分配对于保持支持流程的及时性、一致性和资源优化非常重要。大多数 IT 服务台平台都提供基于规则的路由,可以自动将工单指派给特定的团队或技术人员。

 

ManageEngine ServiceDesk Plus 通过其业务规则功能简化了工单路由,允许根据规则自动分配工单。此外,其自动指派功能还包括循环和负载平衡模式,用于指派常规的低级工单,确保团队成员之间的工作量平衡。虚拟代理还能了解工单的上下文,并根据技术人员解决问题的历史记录进行指派。另外,它还提供了排除某些技术人员和请求不被自动指派的功能。

2、SLA服务水平协议

SLA 和升级自动化有助于 IT 服务台团队识别即将超过 SLA 阈值的工单,从而降低人工疏忽和延误工单处理的风险。SLA 可以根据优先级、紧急程度、请求类型等条件应用于所有收到的工单。

 

ServiceDesk Plus 中的 SLA 管理使 IT 服务台经理能够主动或被动地自动采取纠正措施应对违反 SLA 的情况。它为响应提供单级升级,并为解决 SLA 违规问题提供多达四级的升级,便于在必要时重新分配工单,以确保及时解决问题。

ServiceDesk Plus 还能自动发出告警和通知,使 IT 服务台团队能够及时处理潜在的违规行为,并有效管理用户期望。这种方法不仅提高了响应速度,还强化了对商定服务标准的遵守。

3、工单生命周期管理

工单生命周期简化了工单解决流程,为技术人员提供内置指导,确保整个组织采用标准化流程。如果没有自动化的生命周期,问题解决流程可能会出现疏忽、延误和不一致,从而影响整体运营效率。相反,采用自动化生命周期可以确保问题的处理过程一致且无差错。

 

通过 ServiceDesk Plus 的拖放画布可见,您可以自由设计工单生命周期,并指导技术人员完成每个步骤。通过定义不同阶段(如转换之前、转换期间和转换之后)的条件操作,技术人员可以控制每张工单在不同状态之间的转换过程。这些操作包括请求必要的信息、提供上下文通知、中止工单处理以及根据需要调用自定义脚本,从而实现工单状态之间的无缝转换。

4、工单和审批授权

工单和审批的授权有助于 IT 服务台在没有技术人员、审批人或请求人的情况下顺利运行。人工授权可能会耗费大量时间,并有可能忽略关键请求。在技术人员、审批经理或最终用户无法到岗时,实施自动授权流程可以确保即将到来的工单或审批无缝转移所有权。

在 ServiceDesk Plus 中,您可以设置授权,将即将到来的请求移动到未指定状态,或将其分配给备份技术人员。同样,也可以将审批指定给组织角色或个人。在这两种情况下,您可以选择不采取动作或请求全局授权。这种方法可确保人员无法到岗或繁忙时不会妨碍工单处理,从而促进 IT 服务台的连续性和高效性。

5、沟通机制

通知可以向利益相关者提供有关工单更新、服务水平协议违规或关键系统变更的实时告警。与速度较慢、可靠性较低的人工通信方法不同,自动化可以确保即时告警,从而防止因延迟响应关键问题而影响服务质量。

通过 ServiceDesk Plus 的通知规则功能,您可以根据具体要求自定义通知模板。这包括决定接收更新的时间和方式,如通过电子邮件、短信或推送通知。采用这种方法,所有利益相关者不仅能及时了解情况,还能无缝地与工单的持续进展保持一致。

6、工单关闭规则

工单关闭规则是基于条件的操作,可确保提供必要的详细信息,从而简化工单的结束流程。手动关闭流程往往存在不足,导致工单关闭不完整,给 IT 服务台技术人员如何能够有效监控进度带来了挑战。

ServiceDesk Plus 中的关闭规则建立了结束工单的标准,包括关闭代码、用户确认、任务完成等要求。这可确保统一性并防止过早关闭。通过这些关闭规则收集到的数据可作为在 IT 服务台内生成可靠指标的资产,帮助企业评估绩效、维持质量标准,并为持续改进做出数据驱动的决策。

结语

ITSM 自动化正在改变组织处理 IT 服务的方式,提升效率、一致性和服务质量,同时还节省成本。随着技术不断进步,自动化在 ITSM 中会变得越来越重要。自动化的各个方面都能帮助创建一个连贯、精简的 ITSM,使其不再只是一个选择,而是现代企业的必需品。使用 ServiceDesk Plus 开始您的自动化之旅,见证自动化如何彻底改变您的 IT 服务管理吧!

标签:服务台,探索,ServiceDesk,Plus,自动化,工单,技术人员
From: https://www.cnblogs.com/ADManager/p/18349139

相关文章

  • 探索人工智能大模型在工业领域的应用与发展
    探索人工智能大模型在工业领域的应用与发展前言测评总结前言人工智能大模型在工业领域的应用正逐渐展现出其巨大的潜力。大模型能够在工业知识问答、工程建模、数据分析、文档生成和代码理解等多个场景中发挥重要作用。例如,在工业知识问答方面,大模型可以为企业员工......
  • Linux项目自动化构建工具-Makefile简介
    Makefile是Linux环境下常用的一个自动化构建工具,它主要用于编译和构建项目。Makefile文件描述了如何编译和链接程序,以及它们之间的依赖关系。使用Makefile可以简化编译过程,使得只需要重新编译那些自上次编译以来被修改过的文件,从而节省时间。基本概念目标(Targets):Makefi......
  • LangChain与泛型编程:探索代码生成的新维度
    LangChain与泛型编程:探索代码生成的新维度在软件开发领域,泛型编程是一种允许创建可重用组件的技术,这些组件可以在多种数据类型上工作的编程范式。LangChain作为一个假设的编程辅助工具,如果存在,它可能会支持泛型编程,以增强其代码生成的能力。本文将探讨LangChain对泛型编程......
  • 比肩DRF,轻量级、快速且强大的 API 开发:探索 DN 框架
    Django-Ninja框架,简称DN框架,是一个用于快速构建API的现代化框架。它基于Django构建,但专注于简洁性和性能,使用Pydantic进行数据验证,使得开发体验更加流畅和高效。为什么选择DN框架?DN框架结合了Django的稳定性和Pydantic的强大数据处理能力,适用于需要快速迭代和高......
  • Xcode动态功能加载:深入探索与实践指南
    Xcode动态功能加载:深入探索与实践指南引言在iOS应用程序开发中,动态功能加载是一项高级技术,它允许开发者在运行时动态加载和卸载应用程序的功能模块。这种技术可以显著提高应用程序的灵活性和可扩展性。本文将详细介绍如何在Xcode中实现应用的动态功能加载,包括概念解释、步......
  • AI自动化应用开发,让创意与效率并驾齐驱!
    在这个日新月异的时代,人工智能(AI)与自动化技术的融合正以前所未有的速度重塑着各行各业。你是否梦想过,在信息的海洋中自动筛选出精华,用创意点亮每一篇内容,同时让繁琐的工作流程变得轻松高效?现在,机会来了!我们诚邀您参加即将开启的“AI自动化应用开发”公开课,一同探索如何用好AI与自......
  • 云计算:从多个维度探索
    云计算是当今信息技术领域最热门的话题之一。它不仅改变了企业的IT架构,也影响了个人用户的日常生活。那么,什么是云计算?它有哪些优点和挑战?在本文中,我们将从多个角度详细介绍云计算。1.定义云计算是一种通过网络提供可扩展、按需的计算资源和服务的方式。这些资源和服务包......
  • 《最新出炉》系列小成篇-Python+Playwright自动化测试-66 - 等待元素至指定状态(出现
    1.简介在我们日常工作中进行UI自动化测试时,保证测试的稳定性至关重要。其中一个关键方面是正确地定位和操作网页中的元素。在网页中,元素可能处于不同的状态,有些可能在页面加载完成之前不在DOM中,需要某些操作后才会出现,而其他元素可能一直存在于DOM中,但最初处于隐藏状态,需要通过操......
  • QQ聊天机器人OneBot部署的探索
    QQ聊天机器人OneBot部署的探索贴个垃圾代码。。底下有写得好一点的垃圾。。。。。importaiohttpimportasyncioimportjson,jsonpathimportollamafromollamaimportClientclient=Client(host='http://localhost:11434')fromollamaimportAsyncClientasyncdef......
  • 人工智能深度学习系列—深入探索IoU Loss及其变种:目标检测与分割的精度优化利器
    人工智能深度学习系列—深度解析:交叉熵损失(Cross-EntropyLoss)在分类问题中的应用人工智能深度学习系列—深入解析:均方误差损失(MSELoss)在深度学习中的应用与实践人工智能深度学习系列—深入探索KL散度:度量概率分布差异的关键工具人工智能深度学习系列—探索余弦相似度损......