客运 · 商用 · 非公路用车 · 农场/农业

SERVIO 是 KPIT 的人工智能售后智能平台，它将整个售后服务生命周期数字化——从服务到期检测到诊断、车间执行、零件和保修，再到结束和学习——贯穿于互联的经销商-OEM 网络。.

10%+
一次性修复
至多15%
零部件供应情况
至多20%
车间效率
至多15%
保修成本
挑战

售后价值正在流失—— 每次交接时。.

如今的旅程是碎片化的、被动的、基于时间间隔的——因此，在任何人采取行动之前，故障、零件和索赔就会造成价值损失。.

被动反应，而非主动预测
故障是由客户发现的，而不是由系统发现的。.
诊断碎片化
输入信息分散，没有单一的真理来源。.
人工交接
零件和保修适用于重新配钥匙的损坏交接件。.
失去学习能力
每一次维修的经验教训都会被丢弃，再也不会被重新利用。.
维持现状的代价
<80%
今日首次固定利率
2–3 天
车间周转时间
至多 45 天
保修索赔周期时间

监管力度也在不断加强——欧盟的“维修权”和联合国欧洲经济委员会 R156 规定，公开、可审计的诊断是一项强制性要求，而不是一种选择。.

一个平台，不同的世界

同一平台—— 针对每个部分进行调整。.

相同的触发器和诊断引擎，针对每个领域最重要的价值进行了调整——留存率、正常运行时间和机器可用性。.

乘用车
Passenger car — green wireframe

即使过了保修期，也要让车主继续留在经销商网络中。.

扳机车载信息系统会在警告灯亮起前预约保养服务——车主无需四处询价。.
诊断故障代码和完整历史记录融合为一个 AI 根本原因分析——一次性正确修复。.
结果更多车主在保修期过后仍留在经销商网络中。.
商用车辆
Commercial truck — green wireframe

让每辆卡车都保持盈利——正常运行时间以小时为单位衡量。.

扳机服务计划围绕工作周期和路线制定，而不是固定间隔——不会损失生产时间。.
诊断车队远程信息处理和重复故障模式可以在故障发生前发现问题。.
结果车队最大限度保持正常运行——每辆卡车都在持续盈利。.
非公路及农业
Off-highway wheel loader — green wireframe

最大限度地提高机器可用性——将车间搬到现场。.

扳机现场状态监测可远程触发服务——防止故障导致工作停止。.
诊断即使在最近的维修站距离很远的情况下，也能提供远程诊断和专家支持。.
结果在停机损失最大的环节提高机器可用性。.
人工智能驱动的售后智能

从被动维修到
预测性服务卓越性。.

自主人工智能代理协调现有系统中的工作流程，实现预测性、自动化和自我改进的操作，无需任何拆除和替换。.

统一的经销商-OEM主干网
DMS、OEM、远程信息处理和零件——一个用于基于云和空中 (OTA) 诊断的数据层。.
代理自动化
特工们不仅汇报情况，还会采取行动和策划。
实时KPI仪表盘
OEM 和车队/客户观点，实时
闭环学习
每一次维修和质量控制结果都会影响下一次维修和质量控制。
端到端生命周期

在……之上添加一个编曲层 您已运行的系统。.

从工程诊断到生产线末端刷写，再到现场服务，实现闭环服务——完整的循环，而非片段。.

工程与设计闭合360°环360°持续学习服务接收点击维修与诊断点击零部件供应情况点击保修管理点击总结与学习点击

检测并参与

服务接收

远程信息处理触发和远程诊断功能可以在客户到店之前启动服务——无论是在汽车、车队卡车还是现场的机器上。.

  • 条件触发 — 车载信息系统和远程诊断
  • 维护活动 — 个性化推广
  • 服务调度 — 基于容量感知的预订
智能体

互联 代理商网络。.

跨越四个工作领域的自主代理——连接到一个编排核心，作为一个单一网络进行学习。.

客户与服务互动

对话式预订、主动联系、服务顾问支持、路边援助和客户维系——自主运行。.

诊断和车辆数据

利用人工智能根本原因智能进行故障代码、远程信息处理和服务历史记录分析，并配备技术人员辅助诊断功能。.

代理编排核心
质量与保修管理

索赔验证、裁决、质量跟踪和召回管理——端到端自动化。.

零件、定价和交付

需求感知的零部件、库存、劳动力、估算和物流——在一个单一流程中协调运作。.

关键差异化因素

专为互联世界而打造 经销商-OEM网络。.

智能体，而不仅仅是仪表盘
代理人除了报告状态和发出警报外，还负责执行和协调。.
统一的经销商-OEM主干网
一个连接DMS、CRM、远程信息处理、保修和零件的数据层。.
条件导向情报
实时健康信号取代了固定的、基于日历的时间间隔。.
全循环覆盖
工程到现场诊断在一个封闭、连续的循环中完成。.
需求感知预测
着眼于未来零部件规划，而不仅仅是历史使用情况。.
每个细分市场，一个平台
乘用车、商用车、非公路车辆和农业车辆——针对每种用途进行了调校。.
价值交付

可衡量的影响
客户、经销商和原始设备制造商。.

顾客

车辆供应量更大，一次性维修率更高，完全透明，拥有成本更低。.

经销商

更高的车间效率、更高的零件供应量和更高的零件收入。.

原厂设备制造商

更低的保修成本、更强的退款机制以及更少的资金流失到独立售后市场。.

KPI 提升——借助 SERVIO
10%+
一次性修复
至多15%
零部件供应情况
至多20%
车间效率
至多15%
保修成本
为未来而打造

从被动维修到 预测服务卓越性 — 所有车辆、所有细分市场，都在同一个互联网络上。.

面向互联经销商-OEM时代的售后操作系统。.

常问问题

常见问题, 直接回答。.

这三者——乘用车、商用车和非公路用机械——都属于同一平台。该平台会根据每个细分市场的实际情况，调整其服务触发机制、诊断流程和零部件逻辑。.

不。该平台作为您现有经销商和 OEM 系统（DMS、OEM 系统、远程信息处理、零件和保修）之上的协调层，将它们连接成一个统一的数据层，而无需彻底更换。.

预测型人工智能代理在后台执行和协调服务工作流程——它们不仅报告状态或发出警报，还会采取行动和进行协调。.

一个以结果为导向、重点突出的试点项目将在 10-12 周内通过短周期迭代启动——从基线和平台设置到集成和优先级 1 的工作流程——然后扩展到整个网络。.

首次修复率（达到 95%+）、零件可用性、索赔转嫁、车辆停留时间、保修周期时间和成本以及零件收入——目标在探索阶段根据每个客户的情况而定。.

每一次维修、故障和质量控制结果都会通过闭环学习反馈，从而改进整个网络中的下一次诊断、预测和修复。.

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