Case study (анонимизирано)
Компания за тестване на употребявана електроника
Контекст и цел
Клиент
Kомпания, специализирана в тестването на употребявана електроника – смартфони, лаптопи, телевизори, бяла техника и др. Устройствата са от различни брандове, с различни операционни системи, интерфейси и методи за достъп.
Цел
Предизвикателства (преди)
Сложност при тестване на множество брандове и операционни системи
Устройствата изискват различни методи за достъп, което прави процеса труден за стандартизиране.
Неизползвана база от тестови резултати
Натрупани са огромни обеми данни, които не се анализират автоматично.
Трудно откриване на повтарящи се дефекти по серии устройства
Липсва механизъм за идентификация на слабите компоненти по модел/серия.
Ограничена видимост върху покупките по клиенти
Няма анализ на динамиката на покупките, цените и рентабилността.
Проблеми с планирането на части и наличности
Свръхзапаси или изчерпване на ключови компоненти.
Решение:
Прогнози за нужните части и наличности
AI прогнозира обемите на необходимите компоненти и минимизира риска от липси.
Оптимизация на покупките на части
Модулът определя изгодните ценови диапазони и подходящите моменти за закупуване.
Унифицирана платформа за тестване на устройства
Софтуерът автоматизира достъпа и тестовете за множество устройства и брандове.
AI анализ на тестови резултати
Системата идентифицира повтарящи се дефектни компоненти по модели и серии.
Реализация
Продължителност
14 седмици (планиране → интеграции → автоматизация → AI модул)
Обхват
180+ модела устройства, различни брандове и OS; интеграция с тестови станции, складови и ERP системи
KPI
Дефинирани и проследявани в реално време (виж „Постигнати резултати“)
Постигнати резултати (3 месеца след внедряване)
+31 т.п
По-висока точност при откриване на повтарящи се дефекти
AI анализът значително подобри разпознаването на дефектни елементи по модели.
-85%
Бързо тестване на устройства
Времето за тест беше намалено от 14 на 2 минути.
-22%
Намален блокиран капитал в склад
Оптимизацията на наличностите доведе до по-ефективно управление на запасите.
По-ниска средна цена за закупуване на компоненти
AI предлага оптимални моменти и диапазони за покупки.
+4.1 т.п
По-добър марж за B2B клиенти
Анализът на динамиката на покупките позволи коректно определяне на маржовете.
-42%
По-малко изчерпвания на части
Прогнозните модели минимизираха риска от липси на ключови компоненти.
87%
По-точни прогнози за заявки на части
Точността се повиши значително – от 38% до 87%.
+18%
Ръст на приходите YoY
Комбинацията от по-бързи тестове, по-точни прогнози и по-ефективно управление на части доведе до приблизително 18% ръст на годишните приходи.
Какво научихме / следващи стъпки
AI анализът носи директна стойност в процеси с големи обеми данни
Идентификацията на дефектни модели става в пъти по-точна.
Оптимизираните наличности намаляват разходите и риска от забавяния
По-добър контрол върху запасите и по-малко блокирани средства.
Разширяване на модулите и автоматично самообучение
В плановете влиза добавяне на нови категории устройства и self-learning модел.
Вашия правилен партньор: Hopix
Ако търсите по-умни процеси, по-точни прогнози и по-добра рентабилност - Hopix е насреща. Пишете ни и с удоволствие ще обсъдим как можем да помогнем.