售后网络试点

案例研究：Repair AI 在中国领先的新能源商用车售后网络中的应用

为期四周的试点覆盖 10 个指定服务站，记录了 99 次真实维修查询和技术人员报告的时间节省。

结论先行

某领先的中国新能源商用车制造商在10 个指定授权服务站试点 Repair AI，为期四周，共激活 12 个账户。

在对五个深度参与服务站的调查中，100% 的受访者表示效率有提升，80% 的受访者表示典型的 2 小时工单至少可节省 20 分钟。据报告，每单节省时间的中位数为20–30 分钟，单个维修任务的最高报告节省时长超过一小时。

这些是技术人员报告的试点效率结果。

挑战：车辆更复杂，需要检索的知识更多

客户的售后网络当时正在支持跨多种动力构型快速迭代的新能源商用车。

试点梳理出几类反复出现的一线挑战：

• 高压和电力驱动系统增加了诊断的复杂性；
• 新的车辆平台和服务信息更新很快；
• 各个服务站的技术人员经验各不相同；
• 维修手册、接线信息和技术指导可能需要在维修过程中重复搜索。

试点旨在验证 AI 辅助诊断能否缩短技术人员确定故障排除方向、查找相关维修信息所花的时间。

解决方案：Repair AI 融入现有售后流程

Repair AI 嵌入客户现有的售后服务入口，技术人员无需切换到独立操作流程即可获得 AI 辅助。

在实际维修工作中，技术人员用 Repair AI 完成：

• 基于症状的诊断；
• DTC 故障码分析；
• 接线图与维修信息检索；
• 维修流程与保养指导；
• 出现新症状或测量值时的后续追问。

该工具的定位是助手：技术人员用 AI 缩小检索方向，再根据需要查阅相关维修信息和源文档。

试点使用情况：99 次实际维修查询

在为期四周的试点期间：

查询构成显示，技术人员在多个真实车间场景中使用 Repair AI：

症状诊断和新能源高压/充电合计约占所有查询的三分之二，是试点中观察到的最突出的需求。

技术人员反馈：可衡量的时间节省

五个深度参与的服务站完成了试点后问卷

试点得到的最有力结论很简单：技术人员报告，维修所花费的时间明显减少，尤其是当诊断需要症状推理或大范围信息检索时。

试点证明了什么

试点提供了以下方面的直接证据：

• 在多个授权服务站的实际使用；
• 技术人员报告的显著效率提升；
• 在症状诊断和新能源故障场景中的重复使用；
• 继续使用和推荐该工具的意愿很高。

为什么这对售后服务网络如此重要

该试点展示了人工智能在服务网络中的实际作用：帮助技术人员缩小故障方向、更快定位相关信息，同时让技术人员保持对维修决策的控制。对制造商而言，相同的工作流程还能沉淀一线技术人员反复搜索的结构化视图（例如充电故障、高压问题、传感器警告和维修流程问题），为未来的内容和产品改进提供有用的信号。

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