Le nuove architetture dei veicoli stanno cambiando il mercato dei ricambi

AI e gemelli digitali nell'aftermarket automobilistico

Intelligenza di prodotto supportata dall “intelligenza artificiale nell” aftermarket automobilistico

Soluzioni moderne come l’intelligenza artificiale dei prodotti e i gemelli digitali consentono metodi di lavoro più efficienti e offrono chiari vantaggi competitivi alle officine e ai grossisti di ricambi: le nuove tecnologie accelerano i processi, riducono al minimo le fonti di errore e rendono utili i dati.

I veicoli di oggi sono costituiti da un’interazione di complessi sistemi meccanici, elettronici e software. I dispositivi diagnostici tradizionali stanno raggiungendo i loro limiti. Le soluzioni digitali offrono un rimedio. Il numero crescente di varianti e i tempi stretti delle operazioni di officina richiedono strumenti collegati in rete, intelligenti e scalabili.

Esempio: la piattaforma Spread integra i dati dei prodotti provenienti da varie fonti, li struttura semanticamente e li rende disponibili secondo le necessità. Questo facilita la diagnosi, la riparazione e l’identificazione dei pezzi.

Product intelligence: i dati strutturati sono la chiave

I moderni processi di officina non richiedono solo l “accesso ai dati. La loro qualità e struttura sono fondamentali. La Product Intelligence raggruppa e interpreta le informazioni provenienti da un” ampia varietà di fonti:

  • Sistemi diagnostici
  • Modelli CAD
  • Guide alla riparazione
  • Dati dei sensori e della telemetria

L’obiettivo: un gemello digitale funzionale che non solo riconosce i singoli componenti, ma ne comprende anche le interazioni.

Gemelli digitali: diagnosi dei guasti più rapida, rischio ridotto

La piattaforma Spread mostra come i gemelli digitali stiano trasformando la pratica quotidiana dell’officina. I dati distribuiti si fondono in un modello di veicolo intelligente che mostra le relazioni causa-effetto.

Vantaggi concreti per l’aftermarket:

  • Risoluzione dei problemi fino all’80% più veloce
  • Riduzione dei costi grazie al minor numero di storni
  • Supporto sensibile al contesto direttamente sul veicolo

Esempio pratico: un meccanico utilizza un comando vocale per porre una domanda sulla telecamera di un veicolo. L “intelligenza artificiale riconosce la richiesta, cerca le fonti di dati pertinenti e fornisce raccomandazioni visive per l” azione in tempo reale, nella lingua desiderata.

La struttura dei dati come base per i vantaggi dell’IA

La qualità dei dati determina il successo dei sistemi supportati dall “IA. I dati grezzi non strutturati apportano poco valore aggiunto. Spread utilizza un” architettura semantica dei dati che riconosce e interpreta correttamente termini come DTC, centralina o contenitore software.

  • Vantaggi per officine e grossisti:
  • Struttura dei dati standardizzata attraverso i confini del sistema
  • Accesso diretto alle informazioni rilevanti
  • Riduzione delle interruzioni dei mezzi di comunicazione e della duplicazione del lavoro

La piattaforma rimane flessibile e si adatta dinamicamente ai nuovi modelli di veicoli e agli standard tecnologici.

Persone e tecnologia: la rilevanza pratica come fattore di successo

Nonostante l “elevato grado di automazione, l” elemento umano rimane fondamentale. Un “integrazione di successo dell” IA può essere ottenuta solo con soluzioni di facile utilizzo.

Fattori importanti per l’implementazione:

  • Interfacce utente intuitive
  • Casi d’uso pratici
  • Formazione e promozione all’interno del team

Le piccole e medie imprese, in particolare, traggono vantaggio da un approccio modulare. Invece di progetti pilota selettivi, l’attenzione dovrebbe essere rivolta alla scalabilità a lungo termine.

Conclusione: protezione del futuro grazie all’intelligenza in rete. L’intelligenza di prodotto basata sull’intelligenza artificiale non è più una visione, ma è già una realtà nell’aftermarket. Piattaforme come Spread creano un reale valore aggiunto, da processi diagnostici più rapidi a una precisa prevenzione degli errori. Le aziende che investono in modelli di dati strutturati e applicazioni di IA in una fase iniziale ottengono un chiaro vantaggio competitivo. Infatti, più i veicoli sono complessi, più diventa importante l’accesso immediato alle conoscenze rilevanti, attraverso i sistemi, in più lingue e disponibili in qualsiasi momento.

Autore: Jens Kreutzer, Foto: Freepik, Fonte: Aftermarket Update.
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