Diagnosi e manutenzione ottimizzate con un assistente conversazionale basato sull’AI
Attingendo ad una knowledge base centralizzata, la Generative AI supporta Bitron nel migliorare diagnosi e interventi sui guasti delle colonnine di ricarica.
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La sfida
Integrare i dati di telemetria, lo storico dei claim e la documentazione tecnica per ottimizzare l’identificazione dei guasti delle colonnine di ricarica.
SCENARIO
Un ecosistema di dati frammentato
Bitron è un’azienda leader nella progettazione e produzione di componenti elettronici per una vasta gamma di applicazioni industriali, tra cui automotive, elettrodomestici e infrastrutture tecnologiche. Nel settore della ricarica elettrica, Bitron fornisce le schede elettroniche e i componenti che garantiscono il funzionamento delle colonnine di ricarica per veicoli elettrici. Con oltre 200 colonnine di ricarica monitorate, la gestione dei malfunzionamenti è particolarmente sfidante. I dati operativi erano distribuiti su più piattaforme: i ticket relativi ai guasti venivano gestiti in un sistema, i dati telemetrici erano archiviati altrove e i manuali tecnici risiedevano in una knowledge base separata. Questa frammentazione delle informazioni rendeva difficili diagnosi rapide ed efficaci. Di fronte alla crescente domanda di reattività, era necessario un approccio integrato che potesse migliorare non solo la gestione dei reclami, ma anche ottimizzare l’intero processo di manutenzione delle colonnine.
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LA SOLUZIONE
Un assistente conversazionale per semplificare diagnosi e interventi
Per affrontare a questa sfida, è stato sviluppato un assistente conversazionale avanzato basato sul servizio di Generative AI di Oracle Cloud Infrastructure. Creato da Technology Reply, il sistema si basa su un’unica data platform centralizzata che integra tutte le fonti di dati vettorizzate tramite Oracle Database 23ai - inclusi ticket di guasto, telemetrie e documentazione tecnica - garantendo una visione unificata delle informazioni. L’assistente supporta gli operatori su due fronti fondamentali:
Grazie a questa soluzione, Bitron può garantire interventi più rapidi ed efficaci sul campo, ponendo le basi per estendere il sistema ad altri prodotti tecnologicamente complessi.
COME ABBIAMO FATTO
Integrazione dei dati e AI per un supporto operativo
Il progetto è stato sviluppato attraverso una serie di passi strategici, sfruttando tecnologie avanzate per garantire una soluzione scalabile e orientata al futuro:
Analisi delle fonti
dati esistenti
Sono state identificate le principali criticità legate alla frammentazione delle informazioni, analizzando i sistemi di gestione di ticket, telemetrie e documentazione tecnica utilizzati da Bitron.
Creazione di una data
platform centralizzata
Tutte le fonti dati sono state convogliate in un Autonomous Data Warehouse su Oracle Cloud, consolidando le informazioni in un’unica knowledge base integrata.
Ottimizzazione con
Oracle Database 23ai
Grazie alle funzionalità di vettorizzazione del database Oracle Database 23ai, è stato possibile creare una knowledge base interattiva, capace di dialogare con la data platform centralizzata e di gestire diverse tipologie di dati in modo coerente.
Sviluppo dell’assistente
conversazionale
Utilizzando i servizi di GenAI offerti da Oracle Cloud Infrastructure, come Cohere Command R ed i Large Language Models di Meta, è stato costruito un sistema conversazionale in grado di analizzare i codici di errore e supportare gli operatori nella diagnosi e nella risoluzione dei problemi.
Progettazione per
la scalabilità
La soluzione è stata progettata per integrarsi con l’infrastruttura aziendale di Bitron, garantendo flessibilità e una potenziale applicabilità ad altri use case relativi agli ambiti di attività dell’azienda.
I RISULTATI
Efficienza operativa e una base solida per il futuro
La soluzione sviluppata ha ottimizzato il modo in cui Bitron gestisce i claim e i malfunzionamenti dei suoi prodotti tecnologici. Grazie all’assistente conversazionale e alla centralizzazione dei dati, gli operatori possono ora diagnosticare i problemi delle colonnine di ricarica più rapidamente rispetto al passato. La knowledge base integrata ha migliorato l’accuratezza delle diagnosi e la capacità di suggerire interventi mirati, riducendo i tempi di inattività e i costi operativi. Inoltre, la soluzione è progettata per essere scalabile, permettendo a Bitron di estendere queste capacità anche ad altri prodotti nel suo portafoglio. Con una gestione più efficiente e una tecnologia avanzata, l’azienda è ora meglio equipaggiata per rispondere alle esigenze di un mercato sempre più competitivo e tecnologicamente avanzato.
Bitron è un'azienda multinazionale a conduzione familiare con una visione chiara: creare prodotti e sistemi che migliorino la qualità della vita delle persone e il mondo che le circonda. Con quasi 10.000 dipendenti che lavorano ogni giorno per plasmare il futuro, Bitron conta su 18 stabilimenti produttivi e oltre 400 ingegneri distribuiti strategicamente in tutto il mondo. Opera nei settori dell'automotive, degli elettrodomestici, dell'HVAC (Riscaldamento, Ventilazione e Condizionamento dell'Aria), dell'energia e della ricarica dei veicoli elettrici, collaborando con i principali produttori internazionali e supportandoli non solo nella produzione di componenti, ma anche nello sviluppo e nella progettazione.
Technology Reply è la società del gruppo Reply specializzata nella progettazione e realizzazione di soluzioni innovative basate sulle tecnologie Oracle. Grazie alla profonda competenza ed esperienza maturata in oltre 25 anni di attività, Technology Reply supporta i propri clienti nei processi di innovazione e trasformazione digitale, con un team di professionisti in grado di intervenire in tutte le fasi del ciclo di vita di un progetto: analisi, progettazione, implementazione, lancio e operatività. Technology Reply si propone come partner di riferimento per le tecnologie Oracle on premise e cloud: Big Data, Analytics, eCommerce, Mobile, Identity and Access Management, Content Management. Technology Reply, con la sua cultura Agile, sta diventando leader nelle tecnologie emergenti, implementando progetti di Intelligenza Artificiale, Machine Learning, microservizi basati su DevOps e tecnologie cognitive per una grande varietà di ragioni, settori e clienti.