Quy trình làm việc ở nước ngoài

Nghiên cứu điển hình: Sử dụng Repair AI bền vững trong chương trình thí điểm sau bán hàng của Kuwait

Một thí điểm sau bán hàng của Kuwait đã ghi lại việc sử dụng liên tục trên nhiều thiết bị và xác minh nhiều lần trong bản gốc tài liệu dịch vụ.

Kết luận trước

Trong thí điểm hậu mãi ở Trung Đông ở Kuwait, một kỹ thuật viên đã tạo ra 73 lượt truy cập trang trong khoảng thời gian quan sát 21 ngày, với hoạt động được ghi lại trong 7 ngày hoạt động.

Trong khi khắc phục lỗi liên lạc đường truyền liên tục, kỹ thuật viên đã truy vấn P176300 14 lần trong nhiều ngày làm việc. Quy trình làm việc liên tục chuyển từ tìm kiếm có sự hỗ trợ của AI sang tài liệu dịch vụ gốc, bao gồm một trang nguồn PDF được đọc trong 23,4 phút.

Trường hợp này chứng tỏ khả năng sử dụng lâu dài trong quy trình sửa chữa thực tế.

Kịch bản dịch vụ ở nước ngoài

Repair AI đang được thử nghiệm trong môi trường hậu mãi ở Trung Đông để cung cấp dịch vụ chẩn đoán được AI hỗ trợ và hỗ trợ sửa chữa đa ngôn ngữ cho các kỹ thuật viên tuyến đầu.

Kỹ thuật viên được quan sát đã sử dụng sản phẩm từ cả PC và thiết bị di động trong giờ làm việc. Mẫu hành vi chính bao gồm:

• nhập mã lỗi hoặc câu hỏi sửa chữa;
• xem xét thông tin chẩn đoán do AI tạo ra;
• mở chi tiết nguồn và tài liệu PDF gốc;
• quay lại cùng một lỗi trong nhiều ngày làm việc;
• sử dụng quyền truy cập di động như một phần của quy trình làm việc của khoang sửa chữa.

21 ngày sử dụng thực sự

Cửa sổ quan sát đã ghi lại:

Con số 73 đề cập đến lượt truy cập trang / truy cập trang, không phải 73 lần sửa chữa, 73 phiên chẩn đoán hoặc 73 chẩn đoán đã hoàn thành.

Lỗi liên tục: P176300

Lỗi được điều tra nhiều lần nhất là P176300, liên quan đến mất liên lạc giữa bộ điều khiển hộp số và bộ chuyển số điện tử bộ truyền động.

Kỹ thuật viên quay lại lỗi này 14 lần thông qua các đường dẫn truy vấn khác nhau. Nhật ký hành vi chi tiết cho thấy việc sử dụng lặp lại DTC, các lối vào truy vấn triệu chứng và truy vấn chung, sau đó là đọc tài liệu nguồn.

AI làm Điểm khởi đầu, Tài liệu gốc làm Xác minh

Một trong những mô hình rõ ràng nhất trong dữ liệu sử dụng là việc chuyển từ kết quả truy vấn có sự hỗ trợ của AI sang tài liệu sửa chữa ban đầu.

Kỹ thuật viên liên tục:

tìm kiếm → xem lại kết quả AI → mở tệp PDF nguồn → tiếp tục đọc các trang liên quan

Một trang PDF nguồn được đọc trong 23,4 phút, cho thấy tài liệu kỹ thuật gốc vẫn là một phần quan trọng trong quy trình sửa chữa.

Đây là bằng chứng hữu ích cho thiết kế sản phẩm do con người thực hiện: AI có thể giúp kỹ thuật viên tìm ra hướng đi trong khi vẫn có sẵn tài liệu nguồn để xác minh kỹ thuật chi tiết.

PC cho công việc chuyên sâu, điện thoại cho khu vực sửa chữa

Hầu hết hoạt động đến từ PC:

• 89% PC
• 11% di động

Hoạt động trên thiết bị di động tập trung trong một phiên sửa chữa ngắn, trong đó kỹ thuật viên sử dụng điện thoại để tiếp tục kiểm tra quy trình chẩn đoán mà không cần máy tính để bàn.

Do đó, dữ liệu hỗ trợ một mô hình sử dụng thực tế trên nhiều thiết bị chứ không phải là quy trình tìm kiếm hoàn toàn dựa trên bàn làm việc.

Trường hợp này chứng minh điều gì

Dữ liệu có sẵn hỗ trợ bốn kết luận:

1. Repair AI đã được sử dụng nhiều lần trong môi trường hậu mãi thực tế ở nước ngoài.
2. Một kỹ thuật viên đã gặp lại cùng một lỗi phức tạp nhiều lần thay vì chỉ sử dụng sản phẩm một lần.
3. Các kết quả AI và tài liệu nguồn gốc đã được sử dụng cùng nhau.
4. Cả PC và quyền truy cập di động đều xuất hiện trong quá trình sửa chữa. quy trình làm việc.

Câu hỏi thường gặp