1. Informazioni sull'azienda
A Mahle Metal Leve SA Metal Leve è un'azienda brasiliana di componenti per auto, con sede a Mogi Guaçu (SP), specializzata nella produzione e vendita di componenti per motori a combustione interna e filtri per autoveicoli. Fondata nel 1951, quando Ernst Mahle si stabilì in Brasile come socio fondatore di Metal Leve, l'azienda è cresciuta fino a diventare uno dei principali punti di riferimento nel settore automobilistico nazionale e globale. È una filiale di... Mahle GmbHMahle Metal Leve, multinazionale tedesca con sede a Stoccarda, è considerata uno dei maggiori fornitori del settore automobilistico a livello mondiale. In Brasile, Mahle Metal Leve opera sia nel settore dei produttori di apparecchiature originali (OEM) che in quello dei ricambi, con prodotti venduti in decine di paesi. L'azienda è riconosciuta per la sua attenzione all'innovazione tecnologica e dal 1978 possiede un proprio centro tecnologico in Brasile.
2. obiettivo
Sviluppare e implementare un chatbot di supporto tecnico basato su IA generativaOspitata su AWS, questa soluzione è in grado di rispondere in modo accurato e scalabile alle domande tecniche di meccanici e professionisti del settore aftermarket automobilistico con bassi costi operativi, sostituendo la precedente soluzione basata su Pinecone e OpenAI, che presentava latenza elevata, costi elevati e limitazioni prestazionali.
3. Problema da affrontare
Mahle disponeva già di una soluzione chatbot tecnica per meccanici tramite WhatsApp, ma si trovava ad affrontare sfide critiche che ne compromettevano l'efficacia e la fattibilità:
· XNUMX€ Latenza elevata e prestazioni ridotte: Il modello precedente (Pinecone + Flowwise + API OpenAI) presentava difficoltà con query complesse che richiedevano contestualizzazione e associazione di informazioni.
· XNUMX€ Costi operativi elevati: La soluzione non generava entrate dirette e necessitava di essere ottimizzata per ridurre le spese.
· XNUMX€ Dati non strutturati: Le fonti di dati (fogli di calcolo e documenti tecnici) non erano strutturate in modo adeguato per fornire input di alta qualità all'IA.
· XNUMX€ Scalabilità limitata: La soluzione non era stata predisposta per l'espansione in altri paesi latinoamericani, per l'utilizzo in diverse lingue o per l'integrazione con sistemi come Microsoft CRM Dynamics.
· XNUMX€ Dipendenza da tecnologie di terze parti: La precedente architettura creava una dipendenza da fornitori esterni, con un minore controllo sui costi e sull'evoluzione.
4. Soluzione AWS e risorse utilizzate
Flexa ha sviluppato un chatbot intelligente basato sull'IA generativa, con un'architettura moderna e scalabile ospitata su AWS, che ha completamente sostituito la soluzione precedente. I componenti principali utilizzati sono stati:
· XNUMX€ Base rocciosa dell'Amazzonia: Motore di intelligenza artificiale generativa con modelli come Amazon Nova e Claude (Haiku/Sonetto), che consente una riduzione dei costi fino all'80% rispetto alla soluzione precedente.
· XNUMX€ Amazon S3: Archiviazione di basi di conoscenza tecnica (fogli di calcolo, PDF, manuali, documenti di garanzia), segmentate per categoria (leggeri, pesanti, motociclistici, agricoli).
· XNUMX€ AWS Glue + Amazon Athena: Pipeline ETL per l'acquisizione, l'elaborazione e l'aggiornamento incrementale di database tecnici in formato Parquet.
· XNUMX€ Amazon ECS Fargate: Hosting di applicazioni con scalabilità, sicurezza e alta disponibilità.
· XNUMX€ AWS Lambda + API Gateway: Orchestrazione di query su database relazionali e vettoriali, con esecuzione serverless.
· XNUMX€ RDS Amazon: Database relazionale per query strutturate di parti e componenti.
· XNUMX€ AWS Amplify: Pubblicazione front-end in React con distribuzione automatica tramite GitHub.
· XNUMX€ Amazon CloudWatch + Zabbix: Monitoraggio dell'infrastruttura, dei log e dell'osservabilità della soluzione.
· XNUMX€ Parapetti in pietra arenaria amazzonica: Controlli di sicurezza per filtri di contenuto, argomenti bloccati e protezione dei dati sensibili (PII).
· XNUMX€ AgentFlow (Flowwise/Flowwise): Piattaforma low-code/no-code per orchestrare i flussi conversazionali dei chatbot.
5. Benefici aziendali generati
· XNUMX€ Riduzione dei costi operativi: La sostituzione delle API di OpenAI con Amazon Nova ha comportato una riduzione stimata fino all'80% dei costi di inferenza.
· XNUMX€ Supporto tecnico scalabile: Meccanici e professionisti del settore aftermarket ora hanno accesso indipendente a informazioni tecniche accurate su ricambi, garanzie e applicazioni.
· XNUMX€ Qualità delle risposte: Dopo intensi cicli di perfezionamento, il chatbot ha raggiunto un tasso di precisione di circa l'80% nei test automatizzati.
· XNUMX€ Espansione globale: L'architettura è stata progettata per supportare più lingue e consentire l'espansione in Europa, negli Stati Uniti e in America Latina, con ambienti suddivisi per regione.
· XNUMX€ Autonomia del team tecnico di Mahle: Trasferimento completo delle conoscenze, inclusa la consegna del codice sorgente, la documentazione "as-built" e l'inserimento del team interno.
· XNUMX€ Potenzialità per nuovi progetti: Il successo del chatbot ha aperto le porte a iniziative future, come la previsione della domanda e l'estensione della soluzione ad altre aree dell'azienda.
· XNUMX€ Riconoscimento globale: Il progetto è stato presentato al consiglio di amministrazione globale di Mahle in Germania, dove è stato accolto positivamente e ha suscitato interesse per una sua replicazione a livello internazionale.
· XNUMX€ Cliente soddisfatto: Il progetto è stato consegnato nell'aprile 2026, con il cliente che ha scelto di proseguire con la fase operativa con il supporto di Flexa.
