AI 智慧機械產品售後整合回饋服務平台

產品簡介

產品售後整合回饋服務平台是一套提供智慧機械業者，
透過AI維修知識庫來服務全球客戶，快速的自我檢測修復，
並透過手機APP維修系統來收集客戶問題及解決方式，
匯成大數據庫回饋給設計、生產部，來增加零組件壽命精度再回歸產品生產履歷。

‧ AI維修知識庫
‧ APP行動定位服務系統
‧ APP自動報修系統
‧ 維修進度排成行事曆
‧ 多國語言版
‧ 全球維修監控系統
‧ 大數據報表統計分析
‧ 生產履歷系統
‧ 零組件壽命精度分析

特色說明

 【AI維修知識庫將維修歷程轉化為數位知識庫，提高維修效率與減少學習成本】
1.AI維修知識庫提供SOP標準維修流程
2.可上傳文字、圖片、影片、PDF檔於網頁與APP查看
3.可依不同國家制定知識庫內容

 【機台叫修即時狀態統計，管理者可快速簡單了解全球機台叫修處理情況】
智慧機械非常昂貴，最陽春的機型都要百萬起跳，若是發生機台無法順利運轉，對於客戶的營運成本會有相當大的影響，因此在維修時程的控管就非常重要，智慧機械廠商管理者可於叫修件數統計表中，針對維修日期區間下條件搜尋，或是直接採用預設值，調出所有維修案件狀況，按下搜尋後系統會於右方產生，目前總叫修件數、未派修件數、待修件數以及完修件數，以利管理者了解全球機台叫修處理情況。

【機台平均修復時間資料分析 (MTTR)】
透過資料分析，可看出從客戶叫修開始到維修人員完成維修的總體時間，透過此項分析計算可得到機台（系列、特定機型)平均修復時間，智慧機械廠商可於內部進行相關教育訓練等措施，提升維修人員的技能，以縮短整體維修時間，並提升客戶滿意度。

【透過一次完修率統計圖表分析，了解維修人員的維修效率 (FTFR)】
透過蒐集回來的資料，除了可記錄維修人員所在的經緯度紀錄外，亦可確認機台位置，並紀錄維修人員開始與結束的維修時間，以利了解維修人員的維修效率，透過後續的分析，可了解每位維修人員對於各種異常處理的熟練度，以利後續安排教育訓練或是進行派修之調整。

【各機型與地點平均故障間隔分析 (MTBF)】
由下圖可選擇查詢故障品項(如主機板、皮帶、馬達等)，進行平均故障時間分析，透過此分析可以得到該品項平均故障狀態，
並將資料彙整於雲端，以利後續評估產品(零組件)壽命，進一步可要求供應商進行改善，或是更換採購廠商等決策。

【進行各機型與地點之柏拉圖分析】
透過蒐集回來的資料，可觀察某系列機台或是某特定機型之最常發生故障狀況，例如A系列馬達故障狀況排行叫修狀況第一，由此可進行診斷，是否可能該馬達故障率高，或是運行環境容易使該馬達出現異常，確認結果後可交給研發部門進行機台優化，或要求供應商進行電料產品的改善，進一步達到產品壽命提升。如下圖左方可依據日期區間，與客戶所在地區做勾選，右方將呈現出不良數據統計圖，並呈現出最常出現故障的狀況，以利管理單位進行後續了解以及機台改善。

相關流程

返回列表
BACK