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Tata Motors beschleunigt Fahrzeugdiagnose mit LLM-basiertem Chat-Assistenten
Die ServiceSage-App erhöht die Geschwindigkeit und Genauigkeit von Serviceleistungen
Mit MATLAB entwickelte Tata Motors eine GenAI-basierte App, die Diagnoseprozesse optimiert und selbst unerfahrenen Technikern mehr Möglichkeiten bietet.
Wichtigste Ergebnisse
- Reduzierte Wartungszeit für Fahrzeuge durch schnellere KI-unterstützte Fehlerbehebung mithilfe von RAG-erweiterten LLMs
- Verbesserte Diagnosegenauigkeit und -konsistenz bei Technikern, unabhängig vom Erfahrungsniveau
- Beschleunigte Entwicklung des Prototyps durch den Einsatz lokaler LLMs sowie die Nutzung von MATLAB Low-Code-Tools und App Designer
Die Serviceteams von Tata Motors unterstützen eine wachsende Zahl zunehmend komplexer Fahrzeugsysteme. Daher sind Diagnosegenauigkeit und -geschwindigkeit für die Aufrechterhaltung der Kundenzufriedenheit von entscheidender Bedeutung. Allerdings haben Techniker oft Schwierigkeiten, sich in umfangreichen Handbüchern zurechtzufinden, Ursachen zu identifizieren und mit den sich ändernden Diagnoseverfahren Schritt zu halten. Diese Herausforderungen führen zu längeren Wartungszeiten, inkonsistenter Fehlerbehebung und längeren Ausfallzeiten der Fahrzeuge.
Um diese Probleme zu lösen, hat Tata Motors ServiceSage entwickelt, eine App, die generative KI und große Sprachmodelle (LLMs) nutzt. Mit MATLAB® und der Text Analytics Toolbox™ implementierte das Team einen Retrieval-Augmented-Generation-(RAG)-Workflow, der es der App ermöglicht, in technischen Handbüchern zu suchen und Anfragen von Technikern mit Fehlerbehebungsanleitungen zu beantworten. Diese kontextbezogene Fehlerbehebungslösung wurde mit App Designer und einer Kombination aus Low-Code-Vorverarbeitung und Skript-Tools entwickelt. ServiceSage verbessert die Genauigkeit der Diagnose, verkürzt die Reparaturzeiten und steigert das gesamte Serviceerlebnis sowohl für Techniker als auch für Fahrzeugbesitzer.
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