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REPARATURWISSENSCHAFT: ARBEITSBEISPIELE

Bei Solera liegt die Stärke unserer Lösungen in unserem hybriden Ansatz, Data Science und Repair Science™ zu kombinieren, um die Einführung automatisierter Schätzungen zu beschleunigen. Mit in der Technologie konfigurierten Reparaturregeln sind unsere Lösungen in der Lage, Reparaturzeiten automatisch zu berechnen, benötigte Teile zu identifizieren und genaue Kosten zu generieren, die transparent und zwischen Versicherern und Werkstätten abgestimmt sind.

DATENWISSENSCHAFT:

  • Bilder kategorisieren
  • Erkennt Teile, Schäden und Schweregrad

REPARATURWISSENSCHAFT:

  • Berechnet Reparaturzeiten
  • Identifiziert Ersatzteile
  • Beeinflusst Vorabschätzung

Die Nutzung dieser beiden Bausteine ​​von Data Science und Repair Science reduziert die Komplexität für Anspruchsteller und beschleunigt den gesamten Schadenzyklus.

AUSWIRKUNGEN AUF TEILMATERIALIEN: REPARATUR V. ERSETZEN

Erkennt die KI-Technologie eine mittelgroße Delle an der linken hinteren Seitenwand eines Audi TT Mk1, die aus Stahl besteht, kann sie feststellen, dass die linke hintere Seitenwand reparierbar ist. Es kann auch die erforderlichen Materialkosten und den damit verbundenen Arbeitsaufwand bestimmen. Wäre das Fahrzeug jedoch ein Audi TTMk2 und hätte genau der gleiche Schaden, müsste die linke hintere Seitenwand höchstwahrscheinlich ersetzt werden, da die linke hintere Seitenwand dieses Modells aus Aluminium besteht. Die Kenntnis der Materialauswirkungen der Teile im Voraus kann den Arbeitsablauf komplett verändern – dh im Mk2-Beispiel müssen jetzt Ersatzteile bestellt werden, das Fahrzeug wird zu einem Aluminiumspezialisten gesichtet und die Reparaturkosten und der Betrieb werden angepasst.

AUSWIRKUNG DER MODELLAUSWAHL AUF DIE TEILKOSTEN

Ein weiteres Beispiel für die Reparaturwissenschaft wäre die KI, die einen beschädigten Scheinwerfer an einem 2017er BMW 3er erkennt. Die Wiederbeschaffungskosten eines LED-Scheinwerfers betragen etwa 1,700 US-Dollar, während der Scheinwerfer des Standardmodells 442 US-Dollar kostet. Und in diesem Beispiel ist nicht nur das Kostenelement betroffen, sondern auch die verkürzte Zykluszeit, die richtigen Teile so früh wie möglich im Workflow zu bestellen, um die gesamte Customer Journey zu verbessern.

AUTOMATISIERUNG DES REPARATURPROZESSES

Die Automatisierung des Reparaturschätzungsprozesses ist der heilige Gral bei der Verwaltung des Schadenzyklus. Aber während man Computern beibringen kann, Teile und Schäden durch Computer Vision zu erkennen, kann man Computern nicht beibringen, wie man Fahrzeuge repariert. Hier kommt die jahrzehntelange Erfahrung von Solera im Autoreparaturgeschäft und der daraus resultierende Reichtum an globalen Erkenntnissen und Daten auf granularer Ebene ins Spiel. Diese Einflüsse konfigurieren die Systeme, die bei der Berechnung der Reparaturzeiten und -kosten helfen, und positionieren letztendlich den hybriden Ansatz von Solera, Datenwissenschaft mit der richtigen Reparaturwissenschaft zu kombinieren, um die Automatisierung von Fahrzeugreparaturen zu beschleunigen.

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