Ang e-commerce ay lubos na nagbago sa inaasahan ng mga customer mula sa automotive aftermarket ngayong mga araw. Humigit-kumulang 73% ng mga negosyanteng buyer ang nais na maipadala sa kanila ngayon o sa pinakamaduling bukas ang kanilang mga kritikal na bahagi para sa pagkukumpuni. Ang ganitong uri ng pagmamadali ay nagdudulot ng malaking presyon sa mga online na tagapamahagi ng mga bahagi ng sasakyan na kailangang muli-isipan kung paano nila hinaharap ang mga order. Hindi na gumagana ang mga lumang pamamaraan. Kapag nahuli man lang ng isang araw ang isang shipment, tumitigil ang mga repair shop. Ayon sa Ponemon Institute, ito ang nagkakahalaga sa mga kumpanya ng humigit-kumulang $740,000 bawat taon dahil walang ibang magawa habang naghihintay. Pagkatapos ay mayroon pang buong isyu ng pagsisiguro na ang mga bahagi ay talagang akma sa tamang mga sasakyan. Kung may maling bearing o sensor na naipadala, nangangahulugan ito ng mahahalagang pagbabalik at masamang relasyon sa mga customer. Ang mga matalinong tagapamahagi na gumagamit ng AI para mahulaan ang pangangailangan at mga automated warehouse ay nakakakita ng 30% na pagbaba sa mga problema sa stock at 45% na pagbaba sa mga pagkakamali. Ang mga ganitong sistema ay hindi na lang bida-bida—naging lubos nang kinakailangan na kung gusto ng sinuman na manatili sa negosyo.
Kapag napag-usapan ang mahirap na mundo ng pagbebenta ng mga bahagi ng sasakyan online ngayong mga araw, ang mga huling pagpapadala o maling order ay lubos na nakakaapekto sa mga repair shop at malaki ang epekto sa tubo ng mga dealership. Ang real-time na pagsubaybay ay nangangahulugan ng wala nang hula-hula sa buong proseso, mula noong naka-imbak pa ang mga bahagi sa mga shelf ng warehouse hanggang sa maibalik ito nang direkta sa pintuan ng customer. Ang mga distributor ay kayang matuklasan ang mga problema nang maaga imbes na maghintay pa hanggang may mangyaring pagkakamali. Ang resulta? Ang mga shop ay gumugugol ng humigit-kumulang 30% hanggang 50% na mas kaunting oras sa paghihintay para sa mga bahagi, at ang mga kumpanya ay nakakatipid dahil hindi na sila kailangang magbayad ng dagdag na bayarin para sa rush delivery nang madalas.
Ang mga sistema na pinapagana ng API ay nagdudulot ng pagsasama-sama ng mga database ng imbentaryo, software ng bodega, at logistik ng transportasyon sa isang screen imbes na nakakalat ang impormasyon sa magkahiwalay na bahagi ng negosyo kung saan tumatagal nang matagal bago magawa ang mga desisyon. Nang sabay-sabay, ang maliliit na sensor ng IoT na nakalagay sa loob ng mga pakete ay nagtatrack kung saan napupunta ang mga bagay, kung ano ang mga temperatura na nararanasan nito, at kung may anumang mabigat na paghawak habang ito'y inililipat. Ang mga maliit na gadget na ito ay agad na nagpapadala ng babala kapag may nangyaring mali, tulad kung nahihirapan ang isang trak sa di-inaasahang lugar o nasusugatan ang delikadong mga item dahil sa sobrang paggalaw. Kapag pinagsama ang dalawang teknolohiyang ito, mas mapapabuti ng mga tagapamahagi ang pangkalahatang kontrol sa kanilang operasyon.
Sa pamamagitan ng pagsasama ng konektibidad sa API at pisikal na IoT tracking, nabawasan ng mga tagapamahagi ang manu-manong pagtatanong ng status nang 70% habang nakakamit ang 99%+ na shipment traceability—nang hindi umaasa sa mga fragmented na lumang tool.
Kapag ang mga bahagi ng sasakyan ay ibinebenta online, ang pagkaantala sa pagpapadala ay lubos na nakaaapekto sa mga shop sa pagkukumpuni, pareho sa pagkumpleto ng trabaho sa takdang oras at sa pagpapanatiling masaya ang mga customer. Ngunit ngayon, ang mga digital na solusyon ay nagpapababa sa oras ng pagpapadala ng mga bahagi. Ang mga gastos sa freight ay bumaba ng 15% hanggang 30% dahil sa mga matalinong automated na sistema. Wala nang problema sa manu-manong pagkakamali sa mga ruta ng paghahatid, na dating napakahirap na gawin. At pinakamaganda rito, ang mga mekaniko ay kayang subaybayan ang eksaktong lokasyon ng kanilang mga kargamento anumang oras. Mahalaga ito lalo na kapag may mga bahaging kailangang agad na dumating, tulad ng alternator o brake pads.
Ang mga Sistema sa Pamamahala ng Transportasyon, o TMS kung tawagin ito, ay talagang nagbabago sa paraan ng paghawak ng mga kumpanya sa kanilang pangangailangan sa pagpapadala. Ginagamit ng mga sistemang ito ang artipisyal na intelihensya upang malaman ang pinakamahusay na ruta sa pamamagitan ng pagsusuri sa mga bagay tulad ng trapiko, masamang panahon, at sa magagamit na espasyo ng mga carrier sa kasalukuyan. Patuloy na binabago ng mga matalinong algorithm sa likod nito ang mga ruta ng paghahatid batay sa pangangailangan, na nangangahulugan na mas mabilis na dumadaan ang mga package sa karamihan ng mga oras. Tinataya natin ang kabuuang pagpapabuti ng humigit-kumulang 18 hanggang 22 porsyento sa oras ng transit, kasama ang mas kaunting nasquander na milya dahil sa pagmamaneho nang walang laman. Kapag may kinalaman sa sensitibong mga item tulad ng mga baterya o ilang likido na nangangailangan ng tiyak na temperatura habang inihahatid, kinokonekta ng TMS ang mga maliit na sensor na konektado sa internet upang matiyak na mananatili ang lahat sa loob ng ligtas na limitasyon sa buong proseso ng pagpapadala. Nakakatulong ito upang maiwasan ang mahahalagang problema sa hinaharap kapag ang mga bagay ay dumating na nasira o huli. Para sa mga taong nagpapadala ng mga bahagi ng sasakyan sa ibayong-dagat online, ang ganitong uri ng husay ay nagdudulot ng malaking pagkakaiba dahil ang mga awtoridad sa customs ay bigyan lamang ng tiyak na oras bago umiral ang mga parusa. Sinasabi ng mga kumpanyang nagpatupad na ng mga sistemang ito na nakakarating sila sa kanilang mga deadline sa paghahatid ng humigit-kumulang 99.2 porsyento ng oras, kahit pa sumasabay ang mga gastos sa gasolina at kulang ang bilang ng mga truck na magagamit.
Ang pamamahala ng imbentaryo para sa mga bahagi ng sasakyan online ay may kani-kanyang hanay ng mga problema. Napakaraming iba't ibang SKU na dapat subaybayan, patuloy na nagbabago ang pangangailangan mula rehiyon hanggang rehiyon nang walang babala, at halos wala nang puwang sa pagitan ng sobra o kulang na stock. Ang mga tradisyonal na pamamaraan ay alinman nakakandado ng pera sa mga bodega na puno ng mga bagay na hindi kailangan ngayon o iniwan ang mga shop ng repasuhin na nagmamadali kapag kailangan nila agad ang isang bahagi. Ang magandang balita? Ang mga masusing sistema na pinapagana ng artipisyal na intelihensya ay sinusuri ang mga nakaraang talaan ng benta, mga sasakyang ikinukuwenta tuwing taon, kung paano nakakaapekto ang mga panahon sa ugali ng pagbili, at kahit na ang lokal na kondisyon ng panahon upang hulaan kung ano ang mangyayari sa susunod. Ang mga hula na ito ay nagbibigay-daan sa mga kompanya na ilagay ang kanilang imbentaryo sa mga lugar kung saan ito pinakamahalaga sa buong network ng suplay. At batay sa datos mula sa industriya, ang ganitong uri ng masusing pagpaplano ay maaaring bawasan ang gastos sa imbakan mula 18% hanggang 25%. Nakapagdudulot ito ng tunay na pagkakaiba para sa mga negosyo na sinusubukang manatiling mapagkumpitensya habang kontrolado ang mga gastos.
Ang mga masiglang kasangkapan sa machine learning ay nakakakita ng iba't ibang nakatagong mga modelo ng demand sa mga araw na ito. Halimbawa, kinokonekta nila kung gaano katanda ang mga kotse sa iba't ibang rehiyon sa oras kung kailan karaniwang pinapalitan ng mga tao ang kanilang mga brake pad, o napapansin nila na mas mabenta ang mga baterya tuwing sobrang mainit o sobrang malamig ang panahon. Ang ganitong uri ng pag-unawa ay nakakatulong upang mapanatiling may stock ang mga istante ng mga bahagi na kailangan talaga ng mga customer ngayon, imbes na hayaan ang mga bahaging mahirap ibenta na mag-ipon sa mga warehouse kung saan walang gustong bumili. Patuloy din namumuo ang buong sistema sa paglipas ng panahon, palagi itong nag-a-update ng mga hula batay sa mga tunay na nabebentang produkto sa mga tindahan sa buong bansa. Ang mga negosyo ay nagsusumite ng mga ulat na halos isang-katlo ang nabawas sa sobrang imbentaryo at halos kalahati ang bilang ng mga pagkakataon kung kailan lubusang nawawala ang mga produkto matapos maipatupad nang maayos ang mga sistemang ito. Ano ba ang nagpapagana ng paraang ito nang napakagaling? Tingnan natin ang ilan sa mga pangunahing katangian na nagtutulak sa kuwentong tagumpay na ito.
Ang diskarte na ito na batay sa datos ay pinalitan ang reaktibong stocking gamit ang proaktibong pagpaplano—naglalaya ng working capital habang patuloy na nagtataguyod ng 98% pataas na rate ng pagpuno ng order para sa mga sentro ng serbisyo.
Patuloy na nagiging isa sa pinakamalaking problema para sa sinumang nagbebenta ng mga bahagi ng sasakyan online ang pagkakamali sa pag-order ng maling mga parte. Ang mga isyu sa pagkakasya ay sumasakop sa halos 86% ng lahat ng mga pagbabalik, na lubhang nakaaapekto sa kita at sa paraan ng pagtingin ng mga customer sa brand. Ang mga problemang ito ay lampas pa sa simpleng mga pagkaantala sa pagpapadala. Ang mga mekaniko ay nahihirapan nang mas matagal para mapag-ayos ang mga kotse, nawawalan ng tiwala ang mga distributor kapag nagpadala sila ng maling mga bagay, at unti-unting nawawala ng mga negosyo ang mahahalagang relasyon nila sa kanilang mga regular na kliyente. Upang mapigilan ang mga kostong ito, kailangan ng mga kumpanya ng matibay na pagsusuri bago pa man umalis ang anuman sa bodega. Ang paggamit ng mga tool sa paghahanap gamit ang VIN na konektado sa mga maayos na database na regular na ina-update ay tinitiyak na ang mga bahagi ay eksaktong angkop sa bawat marka, modelo, at taon ng sasakyan. Ito ay nagbabago sa dating parang pagbaril sa dilim tungo sa isang mas tiyak at teknikal na proseso. Ang mga distributor na nagpapatupad ng tamang pag-verify sa pagkakasya mismo sa checkout ay nakakaranas ng malaking pagbaba sa mga pagbabalik, mas mababang gastos sa kabuuan, at mas mataas na katapatan ng customer. Ang pagkuha ng tamang mga parte ay hindi na lamang tungkol sa kontrol sa kalidad—naging tunay na kompetensya na ito na nagtatayo ng tiwala sa buong industriya ng mga bahagi ng sasakyan.
EN