Avtomobili, ki jih danes vozimo, so postali tako digitalni, kot so mehanski. Integracija te digitalne tehnologije omogoča zbiranje velikih količin podatkov iz različnih nadzornih in povezanih naprav v vozilu.
Do leta 2020 bo IHS Automotive predvidel 152 milijonov povezanih avtomobilov, ki bodo vsak dan ustvarili 30 terabajtov podatkov. Mala podjetja v avtomobilski industriji lahko te informacije uporabijo za zagotavljanje boljših storitev za popravilo in vzdrževanje vozil svojih strank.
$config[code] not foundS strojnim učenjem v oblaku (ML) in umetno inteligenco (AI) so prodajalne avtomobilskih delov in servisne delavnice ter druge povezane avtomobilske dejavnosti postale učinkovitejše kot kdajkoli prej. Vse od operacij, ki temeljijo na podpori strankam, se optimizira in zagotavlja najboljšo možno storitev.
To pomeni, da bo trg avtomobilskih segmentov strojne opreme, programske opreme in storitev avtomobilske industrije AI in ML do leta 2025 narasel na 14 milijard dolarjev. V segmentu proizvajalcev originalne opreme (proizvajalci originalne opreme) McKinsey načrtuje, da se bo v istem obdobju napovedi povečal na 215 milijard dolarjev letno.
Torej, kako lahko mala podjetja začnejo uporabljati rešitve v oblaku na podlagi ML in AI zdaj in so pripravljene za prihodnost, ko bodo tehnologije postale bolj integrirane v avtomobilsko industrijo, potrošniške naprave in družbo kot celoto?
Kako lahko strojno učenje preoblikuje vaše avtomobilsko poslovanje
Tu je pet načinov, kako jih je mogoče uporabiti.
Prediktivno vzdrževanje
Namen sistemov za predvidevanje vzdrževanja je napovedati napake in celo sprejeti korektivne ukrepe za odpravo težav - PREDHODNO se zgodi! To lahko vključuje vse od priprave potrebnih zaščitnih ukrepov za celo načrtovano neuspešno zamenjavo potencialno pomanjkljivega dela pred predvidenim rokom.
Ta višja predvidljivost pomeni, da bo kupec vedel, kdaj je potrebno vozilo popraviti. Ne bodo ujeti nespremenjeni in lahko pripravijo načrte pred časom, tako da jih ne bo oviralo manjkajoče delo ali pa se bo zrušil na sredi avtoceste z dodatnimi stroški.
Vnaprejšnje vzdrževanje se bo popolnoma izognilo ali minimiziralo zastoje, kot tudi močno izboljšalo storitve za stranke, prihranilo stroške in verjetno rešilo življenja vaših strank in javnosti na cestah.
Spremljanje stanja
Kot servisna delavnica lahko zdaj začnete ponujati postopke za spremljanje stanja, da zagotovite, da so vozila vaših kupcev v končni obliki. To je storitev z dodano vrednostjo, ki bo voznikom omogočila mir, saj vedo, da se njihov avto redno spremlja.
Z obstoječimi senzorji ali z namestitvijo novega tlaka olja, temperature olja, puščanja olja, termostata, zračnega tlaka ali drugih tipov senzorjev, lahko nekatere zelo pomembne funkcije spremljate na daljavo in tako takoj opozorite vaše stranke na težave.
Komuniciranje s strankami in sodelovanje
Vse te interakcije bodo seveda povečale komunikacijo s strankami in njihovo vključenost, z rešitvami za ML in AI, ki temeljijo na oblaku, pa lahko z njimi brez težav ostaneš v stiku s pametnimi telefoni, tabličnimi računalniki, osebnimi računalniki in celo v avtomobilih.
Mala podjetja v avtomobilski industriji lahko zdaj zagotovijo visoko prilagojene izkušnje današnjih kupcev. S strojnim učenjem bodo podjetja lahko ponudila prilagojeno uporabniško izkušnjo na lestvici brez tradicionalnih stroškov klicnih centrov ali drugih delovno intenzivnih operacij.
Uporabniki se lahko ukvarjajo s klepetalnicami in sistemi AI tako, da pošiljajo poizvedbe, izdelujejo in preverjajo sestanke, jih spominjajo na načrtovano vzdrževanje ali popravila, opravljajo ankete in še veliko več.
Točne ocene popravil
Pridobitev enotne ocene iz avtomehaničnih delavnic je izziv. Z ML je mogoče razviti rešitev, ki lahko identificira poškodovane dele, oceni škodo, izračuna, kakšno vrsto popravila je potrebno in oceni stroške. Ocene je mogoče pripraviti hitro in natančno za bolj profesionalne ocene.
Če ima ta trgovina to tehnologijo, bodo stranke vedele, da se škoda objektivno ocenjuje. Ta funkcija je dovolj, da vozi več strank na vaša vrata in poveča prodajo.
Prodaja in trženje
Če uporabljate trgovino z avtomobilskimi deli, lahko uporabite modele strojnega učenja za napovedovanje izdelkov, ki jih želijo vaše stranke, in ustvarite prilagojene tržne akcije. Z ML lahko z osebnimi podatki uporabite podatke, kot so nedavni nakupi, prisotnost družabnih medijev in druge dejavnosti strank, da pridobite vpogled v želje strank in obnašanje pri nakupu.
Ko gre za prodajo, lahko določite pravo ceno za zaračunavanje strankam ob pravem času z dinamičnim in optimiziranim določanjem cen. V mešanico dodajte rešitev CRM, ki temelji na oblaku, in vaša tržna prizadevanja se lahko optimizirajo z izboljšanjem komunikacij med strankami in zaposlenimi v vseh kanalih z razpoložljivostjo v realnem času.
Zakaj strojno učenje?
Strojno učenje vam omogoča dostop do podatkov v vašem podjetju in industriji. S temi podatki lahko tehnologija razvije vpogled, s katerim izboljša način izvajanja skoraj vseh različnih dnevnih operacij vašega podjetja.
Če se pravilno izvaja, bo rešitev za ML v oblaku zagotovila preglednost, ki jo potrebujete, da boste lahko videli in razumeli kompleksnost vaše industrije, da boste lahko uspevali.
Za več informacij o tem, kako lahko storitve, ki temeljijo na oblaku, pomagajo vašemu podjetju, stopite v stik z Meylahom danes.
Fotografije preko Shutterstocka
Več v: Sponsored 1
