История успеха – Mahle: генеративный ИИ – чат-бот для технической поддержки 

1. О компании 

A Mahle Metal Leve SA Metal Leve — бразильская компания по производству автозапчастей со штаб-квартирой в Моги-Гуасу (штат Сан-Паулу), специализирующаяся на производстве и продаже компонентов для двигателей внутреннего сгорания и автомобильных фильтров. Основанная в 1951 году, когда Эрнст Мале стал одним из основателей Metal Leve в Бразилии, компания выросла и стала одним из ведущих игроков на национальном и мировом автомобильном рынке. Она является дочерней компанией... Мале ГмбХMahle Metal Leve — немецкая многонациональная компания со штаб-квартирой в Штутгарте, считающаяся одним из крупнейших мировых поставщиков автомобильных комплектующих. В Бразилии Mahle Metal Leve работает как в секторе производства оригинального оборудования (OEM), так и на вторичном рынке, продавая свою продукцию в десятках стран. Компания известна своим вниманием к технологическим инновациям и имеет собственный технологический центр в Бразилии с 1978 года. 

2. мишень 

Разработать и внедрить Чат-бот технической поддержки на основе Генеративный ИИРазмещенное на AWS, это решение способно точно и масштабируемо отвечать на технические вопросы механиков и специалистов автомобильного рынка послепродажного обслуживания с низкими эксплуатационными затратами, заменяя предыдущее решение на основе Pinecone и OpenAI, которое имело высокую задержку, высокие затраты и ограничения по производительности. 

3. Проблема, которую необходимо решить 

Компания Mahle уже имела решение в виде технического чат-бота для механиков через WhatsApp, но столкнулась с серьезными проблемами, которые поставили под угрозу его эффективность и жизнеспособность: 

Высокая задержка и низкая производительность: Предыдущая модель (Pinecone + Flowwise + API OpenAI) испытывала трудности со сложными запросами, требующими контекстуализации и сопоставления информации. 

Высокие эксплуатационные расходы: Предложенное решение не приносило прямой прибыли и нуждалось в оптимизации для сокращения расходов.

Неструктурированные данные: Источники данных (электронные таблицы и техническая документация) не были должным образом структурированы для обеспечения высококачественного потока данных в систему искусственного интеллекта. 

Ограниченная масштабируемость: Данное решение не было подготовлено для распространения на другие страны Латинской Америки, другие языки, а также для интеграции с такими системами, как CRM Dynamics от Microsoft. 

Зависимость от сторонних технологий: Предыдущая архитектура создавала зависимость от внешних поставщиков, что ограничивало контроль над затратами и развитием. 

4. Используемые решения и ресурсы AWS 

Компания Flexa разработала интеллектуальный чат-бот на основе генеративного искусственного интеллекта с современной масштабируемой архитектурой, размещенной на AWS, полностью заменив предыдущее решение. Основные использованные компоненты: 

Амазонская порода: Генеративный ИИ-движок с моделями, такими как Amazon Nova и Claude (Haiku/Sonnet), обеспечивает снижение затрат до 80% по сравнению с предыдущим решением. 

Амазон С3: Хранение баз технических знаний (электронные таблицы, PDF-файлы, руководства, гарантийные документы), сегментированных по категориям (легкая, тяжелая, мотоциклетная, сельскохозяйственная техника). 

AWS Glue + Amazon Athena: Конвейер ETL для загрузки, обработки и инкрементального обновления технических баз данных в формате Parquet. 

Amazon ECS Fargate: Размещение приложений с масштабируемостью, безопасностью и высокой доступностью. 

AWS Lambda + API Gateway: Организация и выполнение запросов к реляционным и векторным базам данных с использованием бессерверной архитектуры. 

Амазон РДС: Реляционная база данных для структурированных запросов к деталям и компонентам. 

AWS Amplify: Фронтенд-публикация на React с автоматическим развертыванием через GitHub. 

Amazon CloudWatch + Zabbix: Мониторинг инфраструктуры, ведение журналов и обеспечение наблюдаемости решения. 

Ограждения Amazon Bedrock: Меры безопасности для контентных фильтров, запрещенных тем и защиты конфиденциальных данных (PII).

AgentFlow (Flowwise/Flowise): Платформа с минимальным или полным отсутствием необходимости в программировании для организации диалоговых процессов чат-бота. 

5. Полученные бизнес-преимущества 

Сокращение эксплуатационных расходов: Замена API OpenAI на Amazon Nova привела к предполагаемому снижению затрат на вывод результатов до 80%. 

Масштабируемая техническая поддержка: Теперь механики и специалисты по послепродажному обслуживанию имеют независимый доступ к точной технической информации о запчастях, гарантиях и областях применения. 

Качество ответов: После интенсивных циклов доработки чат-бот достиг точности около 80% в автоматизированных тестах. 

Глобальное расширение: Архитектура была спроектирована с учетом поддержки нескольких языков и возможности расширения на Европу, США и Латинскую Америку, с региональным разделением пространства. 

Автономия технической команды Mahle: Полная передача знаний, включая предоставление исходного кода, документации по фактической реализации и адаптацию внутренней команды. 

Потенциал для новых проектов: Успех чат-бота открыл двери для будущих инициатив, таких как прогнозирование спроса и расширение применения решения в других подразделениях компании. 

Мировое признание: Проект был представлен глобальному совету директоров компании Mahle в Германии, где он был воспринят положительно и вызвал интерес к его тиражированию на международном уровне. 

Довольный клиент: Проект был завершен в апреле 2026 года, при этом клиент принял решение продолжить операционную фазу при поддержке Flexa.

Доля

Статьи по Теме

Будьте в курсе последних тенденций в области технологий и управления с помощью наших текстов, видео и загружаемых материалов.