Den bilreservedelsindustri i Indien har oplevet en betydelig genopblussen efter pandemien og er i øjeblikket på en blomstrende vækstbane. Ifølge en rapport fra Automotive Component Manufacturers Association of India (ACMA) har den opnået sin hidtil højeste omsætning på ₹85.333 crore (USD 10,6 milliarder) i FY 2022-23, hvilket markerer en vækst på 15% sammenlignet med ₹74.203 crore (USD 10,0 milliarder) i FY22. Denne bemærkelsesværdige vækst kan tilskrives flere faktorer, herunder frigivelsen af tilbageholdt køretøjs efterspørgsel, forbedret forsyningskæde styring og den stigende popularitet af større køretøjer.
En af de vigtigste drivere for væksten i den indiske bilreservedelsindustri er den tiltagende ønske om gruppe mobilitet og stigende salg af brugte biler. Denne stigning i efterspørgslen har ført til et øget behov for reservedele, reparationer og vedligeholdelsestjenester, hvilket tvinger industrien til at udforske innovative vækststrategier. For at følge med de udviklende forbrugeres krav og præferencer udnytter industrispillere avancerede teknologier som digitalisering, Industry 4.0, Internet of Things (IoT), Machine Learning, Big Data og Data Analytics.
Kunstig intelligens (AI) forventes at spille en afgørende rolle i industrien digitale transformationsrejse ved at imødekomme forbrugerinteresser gennem personalisering, automatisering, forbindelse og elektrificering (PACE). AI-drevne systemer såsom automatisk parkering og hastighed/fartpilot hjælper førere med avancerede funktioner på vejen. Adaptiv fartpilot hjælper f.eks. med at opretholde optimal køretøjshastighed og afstand til andre køretøjer, hvilket forbedrer motorvejssikkerheden. Derudover muliggør autonom fart og parkeringskontrol, at køretøjer kan styre acceleration, bremsning og parkering baseret på realtidsdetektion af genstande i deres nærhed.
Ud over at forbedre oplevelsen på vejen revolutionerer AI og Machine Learning (ML) teknologier bilindustriens tilgang til kundetilfredshed og reservedelsservices. Original Equipment Manufacturers (OEM’er) samt producenter på Tier 1 og Tier 2 integrerer digitale værktøjer som Data Management Systems (DMS) og AI/ML teknologier til at udvinde anvendelige indsigter fra transaktionsdata. Ved at udnytte AIs forudsigende evner kan industrien sikre passende beholdningsniveauer, minimere mangel og reducere overproduktions tab. F.eks. anvender kognitiv forudsigende vedligeholdelse sensorer og On-Board Diagnostics (OBD) til at overvåge køretøjs sundhed i realtid, hvilket giver teknikere mulighed for at opdage driftsfejl tidligt og forhindre potentielle svigt.
AIs indflydelse strækker sig ud over produktions- og vedligeholdelsesprocesserne til distributionskanalen inden for den bilreservedels industri. Med fremkomsten af online platforme er forbrugerne ikke længere udelukkende afhængige af traditionelle forsyningskæder og mellemhandlere til at købe køretøjskomponenter. Skiftet mod online shopping efter pandemien har ført forhandlere til at digitalisere deres beholdninger og salgstransaktioner ved hjælp af AI-aktiverede algoritmer. Dette gør det muligt for dem at give relevante oplysninger og anbefalinger til kunderne, hvilket lette hurtigere og mere informeret beslutningstagning. Derudover drager serviceudbydere fordel af øgede muligheder for tværsalg og mersalg.
Da AI bidrager til forbedret servicekvalitet, genovervejer autoreservedelsproducenter deres distributionskanaler for at passe til det udviklende digitale landskab. Brandbevidsthed spiller en afgørende rolle i at fange forbrugernes opmærksomhed og drive produktmersalg. Sammensmeltningen af datadigitalisering, AI og ML repræsenterer et paradigmeskift, der forbedrer driftseffektiviteten og kundeservice i den bilreparate industri. Med ændrede forbrugerforventninger og prioriteringer vil AI fortsætte med at forme industrien operative strategier, mens personalisering, automatisering, forbindelse og elektrificering (PACE) vil få større betydning i årene der kommer.
The source of the article is from the blog shakirabrasil.info