AI Parts ridisegnare la filiera della manutenzione dei veicoli

Tre le soluzioni progettate da AI Parts che prevedono quando le componenti di un veicolo richiedono manutenzione grazie all’intelligenza artificiale.

Startup up innovativa costituita a Parma nel 2018 da Emanuele Pedrona mira a ridisegnare tutta la filiera della manutenzione dei veicoli e della distribuzione (distributore, officina, automobilista) in modo più efficiente ed autonomo, grazie alla supervisione di tool di intelligenza artificiale. La vision di AI Parts è quella di riuscire a riscrivere la modalità di manutenzione auto per gli automobilisti.

AI Parts, in particolare, ha sviluppato una piattaforma di intelligenza artificiale per prevedere quando le parti elettriche e meccaniche delle auto saranno obsolete e dovranno essere sostituite. In questo modo gli automobilisti risparmiano tempo e denaro preservando l’ambiente e migliora l’efficienza della catena distributiva degli autoricambi.

L’obiettivo dell’azienda è quindi fornire un servizio integrato agli automobilisti di manutenzione predittiva non utilizzando sensori, ma algoritmi di machine learning sui dati di utilizzo dei veicoli.

Ai Parts si propone al mercato internazionale con tre software specifici di proprietà. Tech Pro è un “magazziniere virtuale” dedicato ai ricambisti del settore automotive che consiglia in base alle esigenze i pezzi di ricambio.
Said Text è un’App Mobile che trascrive ordini vocali, li cataloga e li mostra in un pannello di controllo. Se si ha bisogno di pezzi di ricambio basta inviare un messaggio vocale al proprio distributore tramite l’App e la risposta avverrà nel minor tempo possibile.

Ever Drive è una Web App Mobile, che segnala quali parti di un’auto sono logore e da sostituire prima che si presenti un guasto. Predictive Maintenance impara in modo automatico molto di chi utilizza il veicolo: del modo in cui lo fa, dei chilometri che percorre e tanto altro, così, al momento giusto, ricorda che vanno cambiati i pezzi logori prima che si verifichi il guasto.

La filiera distributiva degli autoricambi per la manutenzione dei veicoli, mediante l’utilizzo dell’automazione, può avere un aumento d’efficienza notevole. Applicare quindi un tipo di automazione avanzata, basata su analisi statistica e machine learning, può incrementare la produttività del sistema di riferimento al punto da poter trasformare il concetto stesso di manutenzione dell’auto, a tutto vantaggio degli automobilisti che potranno avere un nuovo servizio per mantenere l’auto sempre in perfette condizioni, senza doverci praticamente più pensare.

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