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%+
First-time-right fix
Up to15%
零部件供应情况
Up to20%
Workshop efficiency
Up to15%
Warranty cost
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
Workshop turnaround time
Up to 45 天
保修索赔周期时间

And regulation is closing in — EU Right to Repair and UNECE R156 make open, auditable diagnostics a mandate, not an option.

One platform, different worlds

同一平台—— 针对每个部分进行调整。.

The same triggers and diagnostics engine, tuned to the value that matters most in each world — retention, uptime and machine availability.

乘用车
Passenger car — green wireframe

Keep owners on the dealer network — long after warranty.

扳机Telematics books the service slot before the warning light — the owner never shops around.
诊断Fault codes and full history fuse into one AI root-cause — fixed right, first time.
OutcomeMore owners retained on the dealer network, past warranty.
商用车辆
Commercial truck — green wireframe

Keep every truck earning — uptime measured by the hour.

扳机Service planned around duty cycles and routes, not fixed intervals — no productive hours lost.
诊断Fleet telematics and repeat-failure patterns catch the fault before it becomes a breakdown.
OutcomeMaximum fleet uptime — every truck kept earning.
Off-highway & Agri
Off-highway wheel loader — green wireframe

Maximise machine availability — bring the workshop to the field.

扳机Condition monitoring from the field triggers service remotely — before failure halts the job.
诊断Remote diagnostics and expert support when the nearest bay is hours away.
OutcomeHigher machine availability where downtime hurts most.
AI-Led Aftersales Intelligence

从被动维修到
预测性服务卓越性。.

自主人工智能代理在后台执行和协调工作流程——具有预测性、自动化和自我改进能力，无需任何替换。.

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CLICK维修与诊断CLICK零部件供应情况CLICK保修管理CLICK总结与学习CLICK

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
One connected data layer across DMS, OEM, telematics and parts.
条件导向情报
Real-time health signals replace fixed, calendar-based intervals.
全循环覆盖
Engineering-to-field diagnostics in one closed, continuous loop.
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。.
Every segment, one platform
Passenger, commercial, off-highway and agri — tuned to each.
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 improvements — with SERVIO
10%+
First-time-right fix
Up to15%
零部件供应情况
Up to20%
Workshop efficiency
Up to15%
Warranty cost
Built for what's next

从被动维修到 predictive service excellence — every vehicle, every segment, on one connected network.

The aftersales operating system for the connected dealer–OEM era.

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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