Tata Motors acelera el diagnóstico de vehículos con un asistente de chat basado en LLM
ServiceSage aumenta la velocidad y la precisión del servicio
Con MATLAB, Tata Motors creó una app basada en GenAI que optimiza el diagnóstico y facilita el trabajo de técnicos menos experimentados.
Resultados principales
- Reducción del tiempo de servicio de un vehículo mediante resolución de problemas asistida por IA usando LLM optimizado con RAG
- Mayor precisión y uniformidad en el diagnóstico entre los técnicos, independientemente del nivel de experiencia
- Desarrollo acelerado del prototipo mediante LLM local, herramientas low-code de MATLAB y App Designer
Los equipos de servicio de Tata Motors dan soporte a un número de sistemas de vehículos cada vez más complejos, donde la precisión y velocidad del diagnóstico son fundamentales para mantener la satisfacción de clientes. Sin embargo, los técnicos suelen enfrentar dificultades al consultar manuales extensos, identificar causas principales y mantenerse al día con los procedimientos de diagnóstico en evolución. Estos desafíos prolongan el tiempo de servicio, generan inconsistencias en la resolución de problemas y aumentan el tiempo de inactividad de los vehículos.
Para abordar estos problemas, Tata Motors desarrolló ServiceSage, una app que utiliza IA generativa y macromodelos de lenguaje (LLM).Con MATLAB® y Text Analytics Toolbox™, el equipo implementó un flujo de trabajo de generación aumentada con recuperación (RAG) que permite a la app realizar búsquedas en manuales técnicos y ofrecer soluciones en respuesta a las consultas de técnicos. La app de resolución de problemas basada en contexto se creó con App Designer, y herramientas de preprocesamiento low-code y scripting. ServiceSage mejora la precisión del diagnóstico, reduce el tiempo de reparación y optimiza la experiencia general de servicio tanto para los técnicos como para los propietarios de vehículos.
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