Škodin odjel za postprodaju i njihov DigiLab testiraju novu aplikaciju za pametne telefone: 'Analizator zvuka' (Sound Analyser). Aplikacija koristi umjetnu inteligenciju (AI) i pomaže u brzom i preciznom prepoznavanju potrebe za bilo kakvim servisiranjem. Program bilježi zvukove koje proizvodi odgovarajuće vozilo dok radi i uspoređuje ih s pohranjenim uzorcima zvuka. U slučaju bilo kakvih odstupanja, aplikacija pomoću algoritma utvrđuje što su i kako se mogu riješiti. Na taj način, 'Analizator zvuka' pomaže učiniti održavanje vozila učinkovitijim, smanjiti vrijeme koje automobil provodi u servisnoj radionici i postići još veću razinu zadovoljstva svojih kupaca.

Stanislav Pekař, voditelj odjela za prodaju u Škoda Autu, rekao je: 'Analizator zvuka glavni je primjer novih mogućnosti koje digitalizacija u Škodi može stvoriti, čak i u smislu nakon prodaje. Nastavit ćemo kontinuirano koristiti tehnologije umjetne inteligencije kako bismo našim kupcima ponudili još personaliziraniju uslugu, čime ćemo još više poboljšati korisničko iskustvo.'

Klaus Blüm, voditelj tvrtke Škoda IT-a, dodao je: 'U tvrtki Škoda neprestano nastojimo sveobuhvatno digitalizirati procese, proizvode i usluge za naše kupce u cijelom lancu vrijednosti. Kako bismo mogli rano prepoznati potencijal inovacija, brzo ih razviti i inteligentno koristiti, kontinuirano se koordiniramo sa specijaliziranim odjelima kako bismo zajednički provodili nove projekte digitalizacije.'

Aplikacija 'Analizator zvuka' koristi umjetnu inteligenciju za pouzdanu, jasnu i brzu procjenu trenutnog stanja habajućih dijelova i obavještava tehničare o svim potrebnim servisima. U tu svrhu program razmatra različite parametre specifične za vozilo i analizira profil upotrebe određenog automobila. U tu svrhu, 'Analizator zvuka' još više olakšava tehničarima obavljanje precizne dijagnostike na vozilu jer će im za upotrebu aplikacije trebati samo standardni pametni telefon ili tablet.

Iako je program vrlo složen, njegovo je djelovanje intuitivno: zvukovi koji se ispuštaju u vozilu mogu se snimati pametnim telefonom. Algoritam zatim uspoređuje snimku sa pohranjenim uzorcima zvuka i na temelju toga daje konkretan opis rezultata. Softver je već u stanju prepoznati deset uzoraka - s točnošću od preko 90 posto - uključujući dijelove poput upravljačkog sustava, kompresora klima uređaja i spojke u DSG mjenjaču. Aplikacija je također postavljena da prepoznaje daljnje uzorke zvuka.

Algoritmi neuronskih mreža pružaju tehničku osnovu za 'Analizator zvuka'. Aplikacija prvo pretvara audio datoteku u spektrogram koji vizualno prikazuje zvučne signale. Koristeći umjetnu inteligenciju, ovaj se prikaz zatim uspoređuje sa pohranjenim snimkama kako bi se utvrdila odstupanja. U tu svrhu aplikacija kategorizira potencijalnu potrebu za nadolazećim održavanjem ili popravcima na temelju unaprijed određenih uzoraka.

Aplikacija za pametni telefon testirana je u 14 zemalja, uključujući Njemačku, Rusiju, Austriju i Francusku, od lipnja 2019. Ukupno 245 zastupnika Škode sudjeluje u ovom pilot projektu. Oni su ključni u pružanju zvučnih zapisa za ‘proces učenja’ softvera i na taj način izravno doprinose razvoju programa. Postupno uvođenje tehnologija za utvrđivanje bilo kakvih akustičnih odstupanja od norme otvorit će bogatstvo novih mogućnosti u pogledu senzorskog predviđanja u budućnosti. Osim toga, internetska veza vozila može se koristiti za dogovaranje sastanka izravno s odgovornom servisnom radionicom ako je potrebno.

Umjetna inteligencija ključni je stup strategije digitalizacije tvrtke Škoda Auto. Temeljene na umjetnoj inteligenciji, tehnologije obavljaju kognitivne funkcije za koje su inače sposobni samo ljudi. Takvi programi mogu komunicirati sa svojom okolinom, opažati i vagati činjenice ili rješavati određene probleme. Kao jedan od temelja strategije tvrtke za 2025., umjetna inteligencija igra ključnu ulogu za ovu tvrtku u daljnjem unapređenju razine digitalizacije. Za češkog proizvođača automobila to uključuje ne samo proizvode i procese već i usluge. Na primjer, AI tehnologije pomažu u personaliziranju korisničkog iskustva.