Переход от ремонта по факту к предиктивной модели
обслуживания с использованием данных CAN, IoT-датчиков
и алгоритмов машинного обучения позволит сократить простои
транспорта и затраты на ремонт не менее чем на 20%
Внедрение ИИ-ассистента как помощника для сотрудников
ремонтных зон повысит производительность, скорость
диагностики и сократит время на обучение сотрудников
Интеграция предиктивной аналитики и ИИ в единую систему
управления здоровьем транспорта создаст устойчивую модель
управления автопарком, способную предотвращать критические
поломки и сохранять транспортную и пищевую безопасность
Переход X5 Транспорт к системному управлению техническим
состоянием автопарка
Сокращение затрат на ремонты и обслуживание до −20%
Рост производительности персонала, повышение точности
диагностики и снижение человеческого фактора
Масштабирование на все АТП и интеграция в систему управления
здоровьем транспорта к 2028 году
Система предиктивного предотвращения поломок грузового транспорта и ИИ-ассистент для сотрудников ремонтных зон
Пилот предиктивной системы предотвращения поломок: ~1 млн.
ошибок и системных сообщений обработаны за первый месяц:
72% критичных ошибок не были обнаружены человеком,
но были предсказаны системой; экономия рабочего времени
сотрудников — 36 мин на одно обращение; 100% точность
диагностики на этапе пилота
Пилот ИИ-ассистента: обеспечивает круглосуточный доступ
к экспертизе по ХОУ, электрике и механике; экономия ~50 млн
руб. в год за счёт ускорения диагностики и сокращения ошибок;
поддерживает обучение, формирует рекомендации
по предотвращению поломок, снижает нагрузку на мастеров