E-handel har fullstendig endret det kundene forventer fra bilindustriens reservedelsmarked i dag. Omtrent 73 % av bedriftskunder vil ha sine kritiske reparasjonsdeler levert i dag eller senest i morgen. Slik hastverk legger stor press på nettsteder som selger autodeles, og tvinger dem til å omtenke måten de håndterer ordre på. Gamle metoder fungerer rett og slett ikke lenger. Når en sending forsinkes selv bare én dag, stopper reparasjonsverkstedene helt opp. Ponemon Institute fant ut at slike forsinkelser koster selskaper omtrent 740 000 dollar hvert år, fordi ingenting annet kan gjøres mens man venter. Deretter har vi hele problemet med å sikre at delene faktisk passer til riktige kjøretøy. Hvis man sender ut feil lagring eller sensor, fører det til kostbare returpakker samt skadde relasjoner til kundene. Smarte distributører som bruker kunstig intelligens til behovsprognoser og automatiserte lager, ser at lagerproblemer minsker med 30 % og feil går ned med 45 %. Slike systemer er ikke lenger bare ønskelige. De blir absolutt nødvendige for å kunne fortsette i denne bransjen.
Når det gjelder den harde verden av salg av bilkomponenter online i dag, så fører sent leverte sendinger eller feil ordre til stor uro for verksteder og rammer forhandlernes fortjeneste hardt. Å ha sporbarhet i sanntid betyr at det ikke lenger er noe gjettespill under hele prosessen – fra når delene ligger på lagerhyllene til de blir levert rett til kundens dør. Distributører kan faktisk oppdage problemer tidlig, i stedet for å vente til noe går galt. Resultatet? Verksteder bruker omtrent 30 til 50 prosent mindre tid på å vente på deler, og selskaper sparer penger fordi de ikke så ofte trenger å betale ekstra gebyrer for hastutleveringer lenger.
Systemer drevet av API-er samler inventardatabaser, lagersystem og transportlogistikk på én skjerm i stedet for at informasjonen sitter fast i separate deler av bedriften hvor det tar evigheter å ta beslutninger. Samtidig sender små IoT-sensorer plassert inne i pakker kontinuerlig data om hvor ting beveger seg, hvilke temperaturer de utsettes for, og om det har vært noe grovt håndtering underveis. Disse små enhetene sender advarsler umiddelbart når noe går galt, for eksempel når en lastebil stopper uventet eller sårbare varer ristes for mye. Å kombinere disse to teknologiene gir distributører mye bedre oversikt og kontroll over sine operasjoner gjennom hele verdikjeden.
Ved å kombinere API-tilkobling med fysisk IoT-sporing, reduserer distributører manuelle statusforespørsler med 70 % samtidig som de oppnår 99 %+ sendingssporbarhet—uten å måtte stole på fragmenterte eldre systemer.
Når det gjelder bilkomponenter solgt online, fører forsinkelser i frakt til store problemer for verksteder, både når det gjelder å få utført arbeid til riktig tid og å holde kundene fornøyde. I dag reduserer imidlertid digitale løsninger betydelig hvor lang tid det tar å få ut komponentene. Fraktkostnadene har sunket med 15–30 % takket være smarte automatiserte systemer. Ingen mer manuell feilretting av leveringsruter, noe som var en stor hodepine tidligere. Og best av alt: mekanikere kan faktisk spore hvor sendingene deres er i ethvert øyeblikk. Dette er svært viktig når det gjelder komponenter som må ankomme raskt, som for eksempel lysregulatorer eller bremseklosser.
Transportsystemer, eller TMS som de ofte kalles, endrer virkelig måten bedrifter håndterer sine fraktforsendelser på. Disse systemene bruker kunstig intelligens til å finne de beste rutene ved å analysere ting som trafikksamvær, dårlig vær og hvor mye plass transportører har tilgjengelig akkurat nå. De smarte algoritmene bak dem justerer hele tiden leveringsrutene etter behov, noe som betyr at pakker kommer frem raskere i de fleste tilfeller. Vi snakker om en forbedring på omtrent 18 til 22 prosent i transporttider totalt sett, samt færre spildte kilometer med tomkjøring. Når det gjelder sårbare varer som batterier eller visse væsker som krever spesifikke temperaturer under transport, kobler TMS seg til små internett-tilkoblede sensorer for å sikre at alt holder seg innenfor trygge grenser hele veien gjennom forsendelsen. Dette hjelper til med å unngå kostbare problemer senere når varer ankommer skadet eller for sent. For personer som sender bilkomponenter over grensene via nettet, betyr denne typen presisjon alt, fordi tollmyndigheter bare gir en begrenset tid før gebyrer trer i kraft. Bedrifter som har implementert slike systemer forteller oss at de oppnår leveringsfristene sine omtrent 99,2 prosent av gangene, selv når drivstoffprisene svinger kraftig og det ikke er nok lastebiler tilgjengelig.
Lagerstyring for bilkomponenter på nett medfører en rekke hodebry. Det er så mange ulike artikler som må spores, etterspørselen endrer seg hele tiden fra region til region uten advarsel, og det er nesten ingen margin mellom å ha for mye lagerbeholdning eller for lite. Gamle metoder fører enten til at penger låses i lager fullt av varer som ingen vil ha akkurat nå, eller at verksteder står der og roter når de plutselig trenger noe viktig. Den gode nyheten? Smarte systemer drevet av kunstig intelligens analyserer tidligere salgshistorikk, hvilke biler folk registrerer hvert år, hvordan årstider påvirker kjøpsvaner, og til og med lokale værforhold for å beregne hva som kan skje videre. Disse prognosene gjør at selskaper kan plassere sine beholdninger der de betyr mest i hele forsyningskjeden. Ifølge bransjedata kan denne typen smart planlegging redusere lagerkostnader med alt fra 18 % helt opp til 25 %. Det betyr en reell forskjell for bedrifter som prøver å forbli konkurransedyktige samtidig som de holder kostnadene under kontroll.
Smarte maskinlæringsverktøy avdekker alle slags skjulte etterspørselsmønstre disse dagene. For eksempel knytter de sammen hvor gamle biler er i ulike regioner med når folk vanligvis bytter bremseskiver, eller merker at batterier selger bedre i perioder med ekstremt varmt eller kaldt vær. Denne typen innsikt bidrar til at hyllene holdes fylt med de delene kundene faktisk trenger akkurat nå, i stedet for at saktegående varer samler seg opp på lager der ingen vil ha dem. Hele systemet blir også smartere over tid, og oppdaterer kontinuerlig prognoser basert på hva som faktisk selges i butikker over hele landet. Bedrifter rapporterer omtrent en tredjedel mindre ekstra lagerbeholdning og nesten halvparten så mange tilfeller med fullstendig utslag etter å ha implementert disse systemene på riktig måte. Hva gjør at denne tilnærmingen fungerer så godt? La oss se nærmere på noen av hovedfunksjonene som driver denne suksesshistorien.
Denne datadrevne tilnærmingen erstatter reaktiv lagring med proaktiv planlegging – noe som frigjør driftskapital samtidig som man opprettholder ordrefullførelsesrater på 98 % og over for servicekontor.
At feil deler bestilles, fortsetter å være ett av de største problemene for alle som selger bildeeler på nett. Monteringsproblemer utgjør omtrent 86 % av alle returvarer, noe som virkelig skader både fortjenesten og hvordan kundene oppfatter merket. Problemene går imidlertid lenger enn bare forsinkelser i frakt. Mekanikere må vente lenger før de kan reparere biler, distributører taper troverdighet når de sender ut feil varer, og bedrifter mister sakte men sikkert viktige relasjoner med sine faste kunder. For å stanse disse kostbare feilene, trenger selskaper solide kontroller før noe forlater lageret. Å bruke VIN-søkeverktøy koblet til gode databaser som faktisk oppdateres regelmessig, sikrer at delene passer nøyaktig til hver enkelt bilmerke, modell og årstall. Dette transformerer det som tidligere var et gjettespill til noe mye mer pålitelig og teknisk. Distributører som implementerer ordentlig monteringsverifikasjon allerede ved kassen, ser dramatiske reduksjoner i antall returvarer, lavere totale kostnader og økt kundetroskap. Å få riktige deler handler ikke lenger bare om kvalitetskontroll – det blir en reell konkurransefordel som bygger tillit gjennom hele bildelebransjen.
EN