Trgovanje na spletu je popolnoma spremenilo pričakovanja strank glede avtomobilskih nadomestnih delov danes. Približno 73 % poslovnih kupcev želi, da bi dobili ključne popravilne dele najkasneje naslednji dan. Takšen časovni pritisk resno obremeni prodajalce avtodelov prek spleta, ki morajo ponovno premisliti svoje postopke obdelave naročil. Starodavne metode preprosto več ne delujejo. Ko se pošiljka zamuja že za en dan, popravila v servisih zastojijo. Inštitut Ponemon je ugotovil, da podjetjem to povzroči stroške približno 740.000 dolarjev letno, ker med čakanjem ni mogoče opraviti nič drugega. Nato je tu še celotno vprašanje zagotavljanja, da deli dejansko ustrezajo pravim vozilom. Če pošljete napačen ležaj ali senzor, to pomeni dragocene vračile in okvarjene odnose s strankami. Pametni distributerji, ki uporabljajo umetno inteligenco za napovedovanje potreb ter avtomatizirane skladiščne sisteme, beležijo zmanjšanje težav s zalogo za 30 % in napake zmanjšajo za 45 %. Takšni sistemi niso več le prijetna dodatna možnost. Če kdo želi ostati v poslu, so postali nujno potrebni.
Ko gre za težak svet prodaje sestavnih delov za avtomobile prek spleta danes, pozne dobave ali napačni naročila resnično motijo delovanje popravilnih delavnic in močno prizadenejo dobičke avtodealerjev. Trenutno sledenje pomeni konec ugibanja skozi celoten proces, od trenutka, ko so deli na regalih v skladišču, vse do njihove dostave neposredno do vrata kupca. Distributorji lahko težave dejansko zaznajo že v zgodnjih fazah, namesto da bi čakali, da se nekaj pokvari. Konec koncev? Delavnice porabijo približno 30 do 50 odstotkov manj časa za čakanje na dele, poleg tega podjetja privarčujejo denar, ker nimajo več pogosto plačevati dodatnih provizij za nujne dobave.
Sistemi, ki delujejo prek API-jev, združujejo podatkovne zbirke inventarja, programske opreme za skladišča in transportno logistiko na en sam zaslon, namesto da bi bila informacija ujeti v ločenih kotih podjetja, kjer je za odločanje potrebno preveč časa. Hkrati majhni senzorji IoT, postavljeni znotraj paketov, sledijo temu, kam blago potuje, kakšnim temperaturam je izpostavljeno in ali je prišlo do grobe ravnanja med prevozom. Ti majhni napravi takoj pošljejo opozorila, kadar se nekaj pokvari, na primer, ko se tovornjak zatakne nekje nepričakovano ali ko so občutljivi predmeti preveč pometani. Kombinacija obeh tehnologij omogoča dobaviteljem bistveno boljši nadzor nad vsemi dejavnostmi.
Z združevanjem API povezljivosti z fizičnim IoT sledenjem distributerji zmanjšajo ročna poizvedevanja o stanju za 70 %, hkrati pa dosegajo sledljivost dostav večjo od 99 %—brez odvisnosti od razdrobljenih starejših orodij.
Ko gre za avtodеле prodane prek spleta, zamude pri dostavi resnično škodujejo servisom, tako glede pravočasnega opravljanja dela kot tudi glede zadovoljstva strank. Danes digitalne rešitve zmanjšujejo čas, potreben za izdajo delov. Cene prevoza so se zmanjšale za 15 % do 30 % zaradi pametnih avtomatiziranih sistemov. Ni več potrebe po ročnem krpanju dostavnih poti, kar je bilo prej resnična glavobol. In najbolj pomembno, mehaniki lahko sedaj dejansko v vsakem trenutku sledijo lokaciji svojih pošiljk. To je zelo pomembno pri delih, ki morajo priti hitro, na primer alternatorjih ali zavorih.
Sistemi za upravljanje prevozov, ali TMS, kot se jim pogosto reče, resnično spremenijo način, kako podjetja urejajo svoje prevozne potrebe. Ti sistemi uporabljajo umetno inteligenco za določanje najboljših poti tako, da analizirajo stvari, kot so prometne zastoji, slab vremenski pogoji in trenutna razpoložljivost prostora pri prevoznikih. Pametni algoritmi, ki delujejo v ozadju, neprestano prilagajajo dostavnih poti, kar pomeni, da paketi večinoma pridejo hitreje. Govorimo o izboljšanju časov transporta za približno 18 do 22 odstotkov, poleg tega pa tudi o manj izgubljenih kilometrih, ko vozila voziš prazna. Ko gre za občutljive izdelke, kot so baterije ali določene tekočine, ki za prevoz potrebujejo specifične temperature, TMS sistem komunicira s temi majhnimi internetom povezanimi senzorji, da zagotovi, da vse ostane v varnih mejah skozi celoten proces dostave. To pomaga izogniti se dragim težavam v prihodnosti, kadar bi stvari prišle poškodovane ali pozne. Za ljudi, ki po meji spletno pošiljajo avtomobilske dele, ta vrsta natančnosti pomeni veliko razliko, saj carinske oblasti omogočajo le omejen čas, preden začnejo udarjati kazni. Podjetja, ki so uvedla takšne sisteme, poročajo, da dosežejo roke dobave približno v 99,2 odstotkih primerov, tudi kadar cene goriva močno nihajo in ni dovolj tovornjakov na voljo.
Upravljanje zaloge avtodelov na spletu prinaša cel niz težav. Tako veliko različnih SKU-jev je treba spremljati, povpraševanje se neprestano spreminja od regije do regije brez opozorila, medtem pa skoraj ni prostora med preveliko zalogo in premajhno. Staromodni pristopi bodisi pustijo denar ujet v skladiščih polnih stvari, ki jih nihče trenutno ne želi, bodisi pustijo popravilnice v težavah, ko nujno potrebujejo določen del. Dobra novica? Pametni sistemi, ki temeljijo na umetni inteligenci, analizirajo podatke o preteklih prodajah, vrste registriranih avtomobilov vsako leto, vpliv letnih časov na nakupne navade ter celo lokalne vremenske razmere, da napovejo, kaj se bo morda zgodilo v prihodnosti. Te napovedi omogočajo podjetjem, da razporedijo svoje zaloge tam, kjer so najbolj potrebne v omrežju dobavnega veriga. In glede na podatke iz panoge lahko ta vrsta pametnega načrtovanja zmanjša stroške shranjevanja za kar 18 % do 25 %. To predstavlja dejanski korak naprej za podjetja, ki skušajo ostati konkurenčna in hkrati obvladovati stroške.
Pametni orodji za strojno učenje danes odkrivajo različne skrite vzorce povpraševanja. Na primer, povežejo, kako stara so vozila v različnih regijah, s tem, kdaj ljudje običajno zamenjajo zavorne ploščice, ali opazijo, da se baterije bolje prodajajo v obdobjih zelo visokih ali nizkih temperatur. Ta vrsta vpogleda pomaga ohranjati police polne delov, ki jih stranke trenutno dejansko potrebujejo, namesto da bi te počasne izdelke nakopičili na skladiščih, kjer jih nihče ne želi. Celoten sistem postaja s časom vedno pametnejši, saj neprestano posodablja napovedi na podlagi dejanske prodaje v trgovinah po vsej državi. Podjetja poročajo, da po pravilni uvedbi teh sistemov imajo okoli tretjino manj odvečnih zalog in skoraj polovico manj primerov, ko izdelki popolnoma zmanjkajo. Kaj pa naredi ta pristop tako uspešnega? Oglejmo si nekaj ključnih funkcij, ki omogočajo to uspešnost.
Ta podatkih osnovani pristop nadomešča reaktivno polnjenje z aktivnim načrtovanjem – s čimer se sproščajo delovni kapitali in hkrati ohranjata stopnja izpolnjevanja naročil v višini 98 % ali več za servisna središča.
Narobe naročeni deli ostajajo eden največjih problemov za vse, ki prodajajo avto dele na spletu. Težave s primernojo odgovarjajo približno 86 % vseh vračil, kar resnično škoduje dobičkom in temu, kako stranke dojemajo blagovno znamko. Težave segajo dlje od samo zamud pri dostavi. Mehaničarji morajo čakati dlje, da popravijo avtomobile, dobavitelji izgubijo ugled, ko pošljejo napačne stvari, poslovanja pa počasi izgubljajo pomembne odnose s stalnimi strankami. Da bi preprečili te dragocene napake, podjetja potrebujejo trdne preveritve, preden karkoli zapusti skladišče. Uporaba orodij za iskanje po serijski številki vozila (VIN), povezanih s kakovostnimi podatkovnimi bazami, ki se redno posodabljajo, zagotavlja, da bodo deli popolnoma ustreznali zahtevam vsakega avtomobila glede na znamko, model in leto izdelave. S tem se postopek, ki je bil nekoč enostavno ugibanje, spremeni v nekaj zelo zanesljivega in tehničnega. Distributorji, ki uvedejo ustrezno preverjanje primernosti že ob blagajni, beležijo dramatično zmanjšanje števila vračil, nižje skupne stroške ter večjo zvestobo strank. Pravilna izbira delov ni več le vprašanje kontrole kakovosti – postaja pravi konkurenčni prednost, ki gradi zaupanje po vsem poslovanju z avtomobilskimi deli.
EN