Пилотная версия сети

Пример: Repair AI в ведущей китайской сети послепродажного обслуживания коммерческих автомобилей на новых источниках энергии

A four-week pilot across 10 designated service stations recorded 99 real repair queries and technician-reported time savings.

Сначала — вывод

Ведущий китайский производитель коммерческих автомобилей на новых источниках энергии тестировал Repair AI на 10 назначенных авторизованных сервисных станциях в течение четырех недель с 12 активированными учетными записями.

В последующем опросе пяти активно участвовавших сервисных станций 100 % респондентов сообщили о повышении эффективности, а 80 % заявили об этом обычный двухчасовой заказ на ремонт может сэкономить как минимум 20 минут. Средняя заявленная экономия времени составила 20–30 минут на заказ, а самый высокий ответ превысил один час на одну задачу по ремонту.

Это результаты эффективности пилотного проекта, сообщаемые техническими специалистами.

Задача: более сложные автомобили, больше знаний для поиска

Сеть послепродажного обслуживания клиента поддерживала быстро развивающуюся рекламу новых источников энергии транспортные средства с различными конфигурациями силовых агрегатов.

Пилот выявил несколько повторяющихся проблем на переднем крае:

Целью пилотного проекта было проверить, используется ли искусственный интеллект Диагностика может сократить время, затрачиваемое техническими специалистами на определение направления устранения неполадок и поиск соответствующей информации о ремонте.

Решение: Repair AI, встроенный в существующий рабочий процесс обслуживания

Repair AI был встроен в существующую запись послепродажного обслуживания клиента, поэтому технические специалисты могли использовать помощь ИИ, не переключаясь на отдельный автономный рабочий процесс.

Во время реальных ремонтных работ технические специалисты использовали Repair AI для:

Инструмент позиционировался как помощник: технические специалисты использовали искусственный интеллект для сужения направления поиска, а затем при необходимости обращались к соответствующей информации по ремонту и исходным документам.

Пилотное использование: 99 запросов на реальный ремонт

В течение четырехнедельного пилотного проекта:

ПоказательРезультат
Назначенные пилотные станции технического обслуживания10
Активировано аккаунтов12
Всего запросов на восстановление99
Дней активности18
Коэффициент посещения результатов94,9% (94/99)

Сочетание запросов показало, что технические специалисты использовали Repair AI в нескольких реальных сценариях мастерской:

Категория запросаДоля
Симптом диагностика43,4%
Новая энергия высокого напряжения/зарядка23,2%
Руководство по процедуре ремонта18,2%
DTC Диагностика8,1%
Электрика/кузов5,1%
Шасси/тормоза/трансмиссия2,0%

Диагностика симптомов и новая энергия Совместное использование высокого напряжения и зарядки составило около двух третей всех запросов, что сделало их наиболее важными потребностями, наблюдаемыми в ходе пилотного проекта.

Отзывы технических специалистов: измеримая экономия времени

Пять активно участвовавших сервисных станций завершили опрос после пилотного проекта.

Опрос показательРезультат
Респонденты, подтверждающие повышение эффективности100 %
Респонденты, заявившие, что типичный двухчасовой заказ экономит ≥20 минут80 %
Медиана сообщенной экономии на заказ20–30 минут
Максимальная экономия1+ час
Общая удовлетворенность80 %
Готовность рекомендуют100 %
Готовность продолжать употребление100 %
Респонденты, сообщающие о ежедневном использовании60 %

Подтвержденный самый сильный вывод пилотного проекта прост: технические специалисты сообщили о значительном сокращении времени, затрачиваемого на ремонтные работы, особенно когда для диагностики требовалось обоснование симптомов или сбор обширной информации.

Что доказал пилотный проект

Пилотный проект предоставляет прямые доказательства:

Почему это важно для сетей послепродажного обслуживания

Пилотный проект демонстрирует практическую роль ИИ в сервисной сети: помогает техническим специалистам сузить направления неисправностей и быстрее находить соответствующую информацию, сохраняя при этом контроль над решением о ремонте.

Для производителей тот же рабочий процесс может также создать структурированное представление о том, что постоянно ищут технические специалисты, например, неисправности зарядки, проблемы с высоким напряжением, предупреждения датчиков и вопросы о процедурах ремонта, что дает полезную информацию сигналы для будущего контента и улучшения продукта.

Часто задаваемые вопросы

Что такое Repair AI?

Repair AI — это инструмент для ремонта автомобилей с помощью ИИ, предназначенный для диагностики симптомов, анализа кодов неисправностей, получения информации о ремонте и пошагового устранения неполадок. поддержка.

Сколько времени технические специалисты сообщили об экономии?

80% опрошенных респондентов заявили, что типичный двухчасовой заказ на ремонт может сэкономить как минимум 20 минут. Средняя заявленная экономия составила 20–30 минут, при этом максимальный ответ превысил один час.

Насколько масштабным был пилотный проект?

Четырехнедельный пилотный проект охватывал 10 назначенных авторизованных сервисных станций и 12 активированных учетных записей.

Использовался ли Repair AI в реальных ремонтных работах?

Да. Пилотный проект зафиксировал 99 запросов на ремонт за 18 активных дней, включая диагностику симптомов, неисправности высокого напряжения и зарядки, рекомендации по ремонту и анализ кодов неисправностей.

Заменяет ли искусственный интеллект технических специалистов?

Нет. Искусственный интеллект ремонта помогает техническим специалистам сузить направления диагностики и получить необходимую информацию о ремонте; технический специалист по-прежнему несет ответственность за принятие решений по проверке и ремонту.