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DUGAA透過AI協助企業效率化分析海量數據

  • 劉中興台北

致力於售後維修物料精準預測 DUGAA透過AI協助企業效率化分析海量數據。DUGAA
致力於售後維修物料精準預測 DUGAA透過AI協助企業效率化分析海量數據。DUGAA

AI是一種技術工具,DUGAA透過分析、理解大量的產品以及其主要零件相關的生產和維修數據,從而提供製造商寶貴的洞察力、預測和決策輔助!

在全球有十幾個維修中心的工業電腦製造商龍頭,維修料件安全庫存備料是多年以來未解決的問題。產品的售後服務在該產業為至關重要的一環,即便在產品停止生產之後,仍需要提供客戶長期的維修服務。售後服務攸關公司的營收,也與保持客戶信任與忠誠度有緊密的連結。儘管公司內部使用世界知名的ERP系統,但由於售後維修服務的複雜性,其ERP系統無法滿足對售後部門的需求。

公司內部也嘗試聘請具AI、機器學習的工程師,嘗試解決售後維修物料預測的問題,耗費了約一年時間開發,使用一段時間之後,發現幾個問題,第一,大數據與機器學習運算的時間冗長。第二,因產業的特性為少量多樣的生產,當有新產品推出時,機器學習模型無法自動校正。隨著時間的推移,愈來愈多的物料規劃預測失去其準確性。最後,公司依舊回到過往的方式,需要依靠人工的做法,逐月規劃售後物料安全庫存備料、產品停止生產未來數年的維修備料等作業。

隨著銷售和經營的擴大,許多維修中心被賦予了新的任務和目標。如果沒有合適的工具來輔助,維修中心要達到承諾服務水平和客戶滿意度都將面臨巨大挑戰。

DUGAA XMRP雲端系統 專為大數據和複雜的售後維修開發的售後物料規劃

該製造商大廠採用了DUGAA製造商解決方案,除了具備大數據以及機器學習的技術之外,更重要的是系統對每一筆資料都做了嚴格的把關,微秒內完成多面向資料比對,確保高品質的資料的完整性,才能讓後續機器學習更對焦與準確。敏捷的機器學習,不僅處理速度迅速,也能自動校正,眾多新產品推出的物料預測不再是難題。藉由專有大數據與AI技術,串連多面向資料,看似茫茫大海的海量資料,或是看似無相關的資料都轉成有意義的連結。

DUGAA XMRP雲端系統學習容易,導入全球與協同合作,讓企業能專注於提升營運與競爭力。過去需要人工處理至少2個禮拜的工作,使用XMRP之後,在不到一天的時間內即可完成。售後維修物料的智慧化,不僅提升維修服務的效率、滿足對客戶的要求,更是在未來物料呆滯風險管理、全球各維修中心餘料的利用以及提前應變上,都有著實的助益。

DUGAA的全球售後維修系統RMAONE亦採用相關的大數據與AI技術,協助全球製造商串起供應鏈數據,管理總部、分公司、客戶以及供應商之間細至零組件的維修管理流程。

需要不斷持續的學習來維持主導方,只是被賦予更精深的工具與智能助手。藉由更好的分析與預測來做更妥善的規劃與資源利用,讓公司人員能有優質的工作效率與生活品質,也讓製造商的產品能減少浪費、降低污染進而達到永續的目標。


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