Rozwiązania wykorzystujące sztuczną inteligencję coraz śmielej angażuje się do przeprowadzania wirtualnych eksperymentów, co pozwala przyspieszyć proces udoskonalania części przy mniejszych kosztach, niżby to robił człowiek. Już w 2019 roku padła zapowiedź, że można integrować komponenty innych poddostawców, by pojazd w sposób niedościgniony ruszył w wytyczoną przez człowieka podróż.
Optymalnie, bo w czasie rzeczywistym „zestrojony” pojazd w ściśle określonym momencie trafi oczywiście do warsztatu, by pobrać nowe części, ale umówmy się, że to zabiegi prewencyjne staną się pierwszorzędne dla profesjonalistów z rynku posprzedażowego. Zabiegi prewencyjne, diagnostyka i możliwie najszybsza wymiana części – a wszystko w sposób angażujący sztuczną inteligencję. Tak mniej więcej wyglądać może nieodległa przyszłość.
Już dziś branża TSL coraz śmielej otwiera się na wdrażanie do codziennego użytku sztucznej inteligencji, czyli SI (z ang. AI, Artificial Intelligence). Część firm spedycyjnych wprowadza do swoich systemów model oparty na tej technologii. Widać to szczególnie od czasu pandemii, która sprzyjała rozwijaniu narzędzi ograniczających ingerencję ludzką w optymalizację różnego rodzaju procesów.
Co więcej, takie ukierunkowanie związane jest również z dużą rotacją na stanowiskach spedytorów – technologia AI stanowi bowiem rozwiązanie, które jest w stanie przejąć i wykonywać wiele obowiązków realizowanych dotychczas przez pracowników. Mowa tu m.in. o usprawnieniu planowania harmonogramu przewozów za pomocą analizy dużej ilości danych, na przykład szczegółowych informacji o czasie pracy kierowców, aktualnym zapotrzebowaniu, dostępności pojazdów oraz tych dotyczących bieżącej sytuacji na drogach.
Już dziś w przemyśle motoryzacyjnym SI i mechanizmy wykorzystywane w chatach czy botach pozwoliły na stworzenie cyfrowego asystenta AI, który zastępuje najgrubsze instrukcje obsługi i wielu serwisantów. Jest kompetentny, bezpieczny, a do tego przyjazny i łatwy w wykorzystaniu.
Rola sztucznej inteligencji na samochodowym rynku wtórnym
W usługach posprzedażnych, takich jak konserwacja predykcyjna i ubezpieczenia, sztuczna inteligencja może odgrywać kluczową rolę w szczególności na rynku części zamiennych. Nie od dziś dostęp do aktualnych informacji technicznych oraz danych serwisowo-naprawczych to podstawa efektywnej i profesjonalnej pracy każdego warsztatu. Dane serwisowe, informacje techniczne, instrukcje naprawcze, czasy napraw… – pomyłki przy podawaniu cen dotyczących robocizny powodują konkretne straty po stronie warsztatu. Aby zapobiec takim sytuacjom, potrzebujesz sprawdzonych informacji, które są niezbędne do poprawnej kalkulacji prac warsztatowych. W programach eksperckich normy czasowe producentów pojazdów połączone są z numerami katalogowymi części i podzespołów samochodu, co ułatwia dobór części, pozwala przygotowywać wiarygodne wyceny itd.
– Wykorzystując dane serwisowo-naprawcze Integra IDS w programie Integra Car 7 do zarządzania serwisem, będziesz miał możliwość drukowania i zapisywania kosztorysów napraw, które uwzględniają wartość robocizny oraz doboru potrzebnych części do wykonania danej naprawy – przybliża funkcjonalność oprogramowania Kacper Mioduszewski z firmy Integra Software. - System z dokumentacją techniczną zapewni łatwy dostęp do wszystkich potrzebnych danych oraz szerokiego zakresu dodatkowych rysunków technicznych. Obejmuje szereg informacji serwisowych dotyczących diagnostyki, mechaniki i elektryki samochodu. System ułatwia szybkie i sprawne przeprowadzenie niezbędnych prac regulacyjnych i kontrolnych.
Także oczywiście branża ubezpieczeniowa przyspieszyła wdrażanie SI, a i tu impulsem były ograniczenia w kontaktach od czasów Covid-19. Przykładowo Audatex Polska Sp. z o.o. z Grupy Solera Inc. od lat wspiera swoich klientów w obszarze likwidacji szkód i oceny ryzyka, tworząc wyjątkowy ekosystem łączący wszystkich uczestników procesu, począwszy od zakładów ubezpieczeń, poprzez rzeczoznawców, firmy leasingowe flotowe, jak również sieci warsztatów autoryzowanych i niezależnych. W ostatnim czasie do puli produktów Audatex włączony został system Visual Intelligence oparty na AI, a pozwalający na rozpoznanie uszkodzeń pojazdu na podstawie dokumentacji zdjęciowej i automatyczne wykonanie kosztorysu.
– System od ponad 3 lat sprawnie działa już w kilku największych zakładach ubezpieczeń, w najbliższych tygodniach pojawią się następne wdrożenia. Szacujemy, że jesienią tego roku ponad 1/3 wszystkich szkód będzie realizowana z udziałem Visual Intelligence. Z perspektywy zakładów ubezpieczeń wyjątkową korzyścią, jaką dostarcza ten system, są zwiększenie efektywności procesu oraz standaryzacja decyzji dotyczących wymiany czy naprawy uszkodzonych elementów – mówi Tomasz Renik z Audatex Polska Sp. z o.o.
Audatex Polska Sp. z o.o. zapowiada rozszerzenie funkcjonalności Visual Intelligence opartego na AI na rynek posprzedażowy – narzędzie ma zrewolucjonizować aftermarket
Koncept Audatex Polska dla warsztatów
Ambicją Audatex Polska jest również wdrożenie systemu Visual Intelligence w sieciach warsztatów napraw powypadkowych. Mamy już pierwsze sukcesy w tym obszarze, a perspektywy kolejnych wdrożeń są bardzo obiecujące. Do wyobraźni przemawia taki oto scenariusz: doradca przyjmuje samochód uszkodzony do naprawy, wypełnia niezbędne dokumenty, następnie wysyła do właściciela samochodu SMS-em link z dostępem do aplikacji wspierającej proces zebrania dokumentacji zdjęciowej prezentującej uszkodzenia pojazdu.
Czy to doradca, czy właśnie właściciel samochodu – zdjęcia zgodnie z podpowiedziami aplikacji stanowią na tyle transparentną dokumentację, że po przesłaniu do systemu Visual Intelligence następuje rozpoznanie uszkodzeń, następnie kwalifikacja elementów i przyporządkowanie operacji naprawczych – a wszystko w sposób w pełni automatyczny, bez udziału człowieka! Bez zwłoki doradca w warsztacie otwiera system Audatex, by zapoznać się z przygotowanym kosztorysem. Jeśli wszystko się zgadza, wykonuje dalej swoją pracę: zamawia części, przesyła kosztorys do zakładu ubezpieczeń. Doprawdy trudno przecenić korzyści tak perspektywicznego narzędzia opartego na AI. To oczywiście oszczędność czasu doradcy, standaryzacja kwalifikacji części do wymiany lub naprawy, a dzięki temu szybsza akceptacja kosztorysu po stronie zakładu ubezpieczeń.
Jak jeszcze sztuczna inteligencja może zmienić aftermarket, gdy mamy na uwadze np. sposób aktualizacji danych eksperckich i wprowadzanie nowych? Faktem jest, że zarówno programy, jak i zbiory danych do wyboru części zamiennych mogą podlegać błędom ludzkim czy to poprzez nieprawdziwe informacje, czy niezamierzone błędne interpretacje.
Jak ograniczyć ludzkie błędy i omyłkowe interpretacje?
Dane mogą być regularnie aktualizowane i weryfikowane. Systemy SI mogą przetwarzać nowe informacje w czasie rzeczywistym i dostosowywać się do nich.
– Za pomocą metod uczenia maszynowego SI może również uczyć się na błędach i poprawiać swoją dokładność wraz z upływem czasu. Ponadto systemy takie mogą być połączone z ludzką weryfikacją i walidacją, aby upewnić się, że dostarczane informacje są poprawne – wyjaśnia Michael Saitow, CEO i założyciel ALZURA AG, którego platforma B2B dla rynku wtórnego części samochodowych ALZURA Tyre24 w ciągu ostatnich miesięcy zwiększyła zastosowanie sztucznej inteligencji, aby móc jeszcze bardziej indywidualnie dotrzeć do klientów i optymalnie przedstawiać produkty.
SI jest już skutecznie wykorzystywana do optymalizacji wysyłki newsletterów. Oprogramowanie analizuje zainteresowania odbiorców i indywidualnie dostosowuje treści. W tym celu wykorzystuje się logikę macierzową z około 480 połączeniami i dynamiczne pola zastępcze. Dodatkowo używany jest chatbot – ChatGPT. SI wykorzystywane jest także do indywidualnego dotarcia do klientów na platformie.
Jak to działa? Fundamentem jest macierz z różnymi jasno określonymi typami odbiorców na podstawie modelu 4-kolorowego. Są oni podzieleni na typy oparte na faktach, emocjach, bezpieczeństwie i przyszłości. Na podstawie tego podziału SI tworzy tekst, który najlepiej odpowiada danemu typowi. Kupujący widzi tylko treści, które dokładnie do niego pasują, zarówno geograficznie, jak i w komunikacji.
– W przypadku wyboru produktów klient biznesowy na platformie ma pełną swobodę. Rekomendacje są dawane delikatnie. W przypadku sektora B2B klient zwykle bardzo dokładnie wie, czego szuka – dodaje Michael Saitow.
I od razu dodaje, jak ważne w handlu elektronicznym i w obszarze marketingu są osobiste podejście i ciągła analiza zachowań, by polegając na sztucznej inteligencji, móc indywidualnie dotrzeć do istniejących i potencjalnych nowych klientów. Dziś jeszcze SI w marketingu nie zastępuje ludzkiej kreatywności, strategicznego myślenia i interakcji międzyludzkich. Jest raczej narzędziem, które wspiera marketerów w optymalizacji procesów czy poprawie doświadczenia klienta. Wyważone połączenie SI z ludzką wiedzą ekspercką jest bowiem kluczowe, aby jak najlepiej wykorzystać korzyści płynące z jego użycia w marketingu. I tu możliwe jest zautomatyzowanie procesów, co prowadzi do oszczędności czasu i kosztów. Kolejny krok? Pomoc sztucznej inteligencji w dokładnym identyfikowaniu właściwych części zamiennych do pojazdów. Poprzez analizę danych, takich jak model pojazdu, rok produkcji i specyficzne cechy, sztuczna inteligencja może pomóc zapewnić pełną kompatybilność części.
– Sądzimy, że poprzez wykorzystanie chatbotów lub wirtualnych asystentów wspomaganych przez sztuczną inteligencję dojdzie do poprawy obsługi klienta. Sztuczna inteligencja może bowiem odpowiadać na pytania, diagnozować problemy i proponować rozwiązania, co prowadzi do lepszej obsługi klientów – podkreśla Michael Saitow.
W celu maksymalizacji korzyści
Co innego obawy, że jakość i aktualność danych wykorzystywanych w systemach sztucznej inteligencji mogą być niewystarczające. Wadliwe lub przestarzałe dane mogą prowadzić do niewłaściwych rekomendacji lub niedokładnych wyników, co może podważyć zaufanie klientów. Jest i kolejne ryzyko. Nie tylko zdaniem Michaela Saitowa wprowadzenie systemów sztucznej inteligencji może też ograniczyć interakcję człowieka w sektorze posprzedażowym branży motoryzacyjnej.
Nie bez powodu rozwój SI wiążemy z poprawą bezpieczeństwa w ruchu drogowym. Już dziś sztuczna inteligencja, której rozwój jest warunkiem wprowadzenia pojazdów autonomicznych, pomaga m.in. monitorować poziom zmęczenia kierowcy i zapobiegać rozproszeniu jego uwagi, które mogą skutkować wypadkiem na drodze. A że jedynym punktem styku pojazdów z jezdnią są opony, toteż nic dziwnego, że koncerny oponiarskie ogromne nadzieje wiążą z rozwojem cyfrowych innowacji. Przykładem jest HAICoLab, co w tłumaczeniu na polski znaczy Laboratorium do wspólnych badań przeprowadzanych przez ludzi oraz SI. Ogromne możliwości przetwarzania danych zaangażowano tu do projektowania mieszanek gumowych na podstawie wskazanych przez człowieka, tj. oczekiwanych, właściwości fizycznych. Yokohama Rubber spodziewa się, że nowy system przyspieszy rozwój innowacyjnych produktów oponiarskich.
A skoro opony, to i układ hamulcowy, on także stanowi potencjał dla innowacji tego typu. I tak np. Brembo uruchomiło Brembo Solutions, nową jednostkę biznesową, która ma dostarczać klientom wypracowane przez firmę rozwiązania cyfrowe wykorzystujące sztuczną inteligencję w przemyśle. Jej oferta w zakresie wiedzy cyfrowej wykracza poza rynek motoryzacyjny, pomaga wdrażać bardziej wydajne oraz innowacyjne procesy w innych sektorach produkcyjnych i przemysłowych. A wszystko to odkąd firma przedstawiła Sensify™, inteligentny układ hamulcowy, w którym najbardziej zaawansowane oprogramowanie oparte na sztucznej inteligencji zintegrowano z cenionymi na całym świecie elementami hamulcowymi produkowanymi przez Brembo. System łączy portfolio produktów firmy, takich jak zaciski, tarcze i materiały cierne, z technologią cyfrową i sztuczną inteligencją, tworząc elastyczną i rozwojową platformę, obejmującą oprogramowanie, algorytmy predykcyjne i zarządzanie danymi, która kontroluje cyfrowo układ hamulcowy i dostosowuje go do indywidualnych potrzeb kierowców w celu zwiększenia komfortu jazdy. Efektem tego są znakomite prowadzenie samochodu, wysoka wydajność i pełna kontrola, gwarantujące wyjątkowe wrażenia z jazdy i pełne bezpieczeństwo.
Rafał Dobrowolski
Fot. materiały firm: Audatex Polska, Audi, Brembo, Yokohama Rubber, Integra
Komentarze (0)