1. Over het bedrijf
Mahle Metal Leve SA is een Braziliaans bedrijf in auto-onderdelen, gevestigd in Mogi Guaçu (SP), gespecialiseerd in de productie en verkoop van componenten voor verbrandingsmotoren en autofilters. Het bedrijf werd opgericht in 1951, toen Ernst Mahle zich in Brazilië vestigde als medeoprichter van Metal Leve. Sindsdien is het uitgegroeid tot een van de toonaangevende spelers in de nationale en internationale automobielsector. Het is een dochteronderneming van Mahle GmbH , een Duits multinationaal bedrijf met hoofdkantoor in Stuttgart, dat wordt beschouwd als een van de grootste toeleveranciers in de auto-industrie ter wereld. In Brazilië is Mahle Metal Leve actief in zowel de OEM- (Original Equipment Manufacturer) als de aftermarket, met producten die in tientallen landen worden verkocht. Het bedrijf staat bekend om zijn focus op technologische innovatie en heeft sinds 1978 een eigen technologiecentrum in Brazilië.
2. Doelstelling
Ontwikkel en implementeer een op generatieve AI gebaseerde chatbot voor technische ondersteuning , gehost op AWS, die in staat is om nauwkeurig en schaalbaar technische vragen van monteurs en professionals in de automotive aftermarket te beantwoorden met lage operationele kosten. Deze chatbot vervangt de vorige oplossing op basis van Pinecone en OpenAI, die een hoge latentie, hoge kosten en prestatiebeperkingen had.
3. Probleem dat moet worden aangepakt
Mahle had al een technische chatbot-oplossing voor monteurs via WhatsApp, maar stuitte op cruciale problemen die de effectiviteit en levensvatbaarheid ervan in gevaar brachten:
• Hoge latentie en lage prestaties: Het vorige model (Pinecone + Flowwise + OpenAI API's) had moeite met complexe zoekopdrachten die contextualisering en informatiekoppeling vereisten.
• Hoge operationele kosten: De oplossing genereerde geen directe inkomsten en moest worden geoptimaliseerd om de kosten te verlagen.
• Ongestructureerde data: De databronnen (spreadsheets en technische documenten) waren niet voldoende gestructureerd om kwalitatief goede input voor de AI te leveren.
• Beperkte schaalbaarheid: De oplossing was niet voorbereid op uitbreiding naar andere Latijns-Amerikaanse landen, talen of integratie met systemen zoals Microsoft CRM Dynamics.
• Afhankelijkheid van technologieën van derden: De vorige architectuur leidde tot afhankelijkheid van externe leveranciers met minder controle over kosten en ontwikkeling.
4. Gebruikte AWS-oplossing en -resources
Flexa ontwikkelde een intelligente chatbot gebaseerd op generatieve AI, met een moderne en schaalbare architectuur gehost op AWS, die de vorige oplossing volledig verving. De belangrijkste componenten die gebruikt werden waren:
• Amazon Bedrock: Generatieve AI-engine met modellen zoals Amazon Nova en Claude (Haiku/Sonnet), die tot 80% kostenbesparing oplevert ten opzichte van de vorige oplossing.
• Amazon S3: Opslag van technische kennisbanken (spreadsheets, pdf's, handleidingen, garantiedocumenten), gesegmenteerd per categorie (licht, zwaar, motorfietsen, landbouwvoertuigen).
• AWS Glue + Amazon Athena: ETL-pipeline voor het importeren, verwerken en incrementeel bijwerken van technische databases in Parquet-formaat.
• Amazon ECS Fargate: Applicatiehosting met schaalbaarheid, beveiliging en hoge beschikbaarheid.
• AWS Lambda + API Gateway: Orchestratie van relationele en vectordatabasequery's, met serverloze uitvoering.
• Amazon RDS: Relationele database voor gestructureerde zoekopdrachten naar onderdelen en componenten.
• AWS Amplify: Publiceer de React-frontend met automatische implementatie via GitHub.
• Amazon CloudWatch + Zabbix: Infrastructuurbewaking, logboekregistratie en inzicht in oplossingen.
• Amazon Bedrock Guardrails: Beveiligingsfuncties voor inhoudsfilters, geweigerde onderwerpen en bescherming van gevoelige gegevens (PII).
• AgentFlow (Flowwise/Flowise): Low-code/no-code platform voor het orkestreren van conversatiestromen van chatbots.
5. Gegenereerde zakelijke voordelen
• Lagere operationele kosten: De vervanging van OpenAI API's door Amazon Nova resulteerde in een geschatte verlaging van de inferentiekosten met wel 80%.
• Schaalbare technische ondersteuning: Monteurs en professionals in de aftermarket hebben nu zelfstandig toegang tot accurate technische informatie over onderdelen, garanties en toepassingen.
• Kwaliteit van de respons: Na intensieve verfijningscycli behaalde de chatbot een nauwkeurigheidspercentage van ongeveer 80% in geautomatiseerde tests.
• Wereldwijde expansie: De architectuur is ontworpen voor meertalige ondersteuning en expansie naar Europa, de VS en Latijns-Amerika, met per regio gescheiden omgevingen.
• Autonomie van het Mahle-technische team: Volledige kennisoverdracht, inclusief levering van de broncode, AS-Built-documentatie en inwerken van het interne team.
• Potentieel voor nieuwe projecten: Het succes van de chatbot heeft deuren geopend voor toekomstige initiatieven, zoals vraagvoorspelling en de uitbreiding van de oplossing naar andere afdelingen binnen het bedrijf.
• Wereldwijde erkenning: Het project werd gepresenteerd aan de wereldwijde raad van bestuur van Mahle in Duitsland, waar het positief werd ontvangen en interesse toonde in internationale replicatie.
• Tevreden klant: Project opgeleverd in april 2026, waarbij de klant ervoor heeft gekozen om de operationele fase met ondersteuning van Flexa voort te zetten.
