人工智能在汽车零部件市场的应用：数据和技术如何驱动售后市场。

汽车零部件替换市场，在全球范围内被称为 售后市场，一直以来都被认为是一个以“传统”为主的行业。该行业建立在柜台服务关系、实物零部件以及车主与维修技师之间高度信任的基础之上，在巴西，其年交易额高达数十亿美元。然而，在这一传统机制的背后，一场由 人工智能（AI）、 大数据 和 云计算 正在重塑行业规则。

为了解行业巨头如何管理数百万个零部件的复杂性并连接分散的供应链， Trend Off采访了Rede Âncora的首席技术官Daniel Destro 。该公司在巴西拥有近 900 个实体店，并构建了一个连接产业界和终端消费者的生态系统，已成为尖端技术如何（也应该）支持传统企业规模扩张的典范。

规模的挑战：售后市场是什么？为什么它如此复杂？

对普通消费者而言，只有在绝对必要或发动机出现异响时，汽车保养才会成为他们关注的问题。但从物流和技术角度来看，车辆的生命周期是一个充满变数的复杂过程。.

新车售出后，通常会在前两到三年内由经销商按计划进行保养，并享受厂家保修。此后，车辆正式进入二手车市场。而这正是Rede Âncora的业务领域。.

该生态系统中最大的障碍在于产品组合的密度。汽车工程师设计的车辆规格精确到毫米，这些规格不仅因车型而异，还因年份、生产批次、发动机，甚至诸如ABS刹车系统等设备的有无而异。.

考虑到 Rede Âncora 管理着一个拥有超过200 万件产品的高质量数字目录，很明显，如果没有强大的数据系统的支持，仅凭人脑已经无法交叉引用这些信息了。

人工智能实践：自然语言处理和高质量目录

与普遍认知相反，人工智能在汽车零部件市场的应用并非始于 蓬勃发展 。在Rede Âncora，人工智能早已成为成熟的运营现实，自2019年起便已投入使用。

该公司以自然语言处理（ NLP ）为切入点，利用NLP技术整理文档中杂乱无章的文本模式信息。在巴西，由于地域差异，同一份文档在圣保罗州可能被标注为“名称A”，而在南里奥格兰德州则可能被标注为“名称B”。人工智能引擎经过训练，能够读取、理解并规范这些描述，从而生成高度精确的目录。

从汽车牌照到预测性诊断。

目前，随着数据的成熟，客户只需输入车牌号，系统即可精准筛选出与特定应用兼容的组件。而下一步也已提上日程。Rede Âncora 正在测试基于人工智能的虚拟助手，旨在让机械诊断的专业术语更贴近普通用户。.

数据架构作为业务推动因素

如果数据基础薄弱，任何人工智能算法都无法发挥价值。Rede Âncora 的大数据和机器学习架构构建流程大约在三年前取得了巨大进展，其重点在于交叉比对内部、外部和市场数据库，以识别其网络中每家门店的增长潜力。.

为了在不中断日常运营的前提下实现数字化转型，与基础设施专家合作变得至关重要。Destro 特别提到了 Skyone 在公司数据中心现代化改造中发挥的战略作用。通过将传统系统和 ERP 系统迁移到容量翻倍的强大且受控的云平台，IT 团队获得了当今市场中最宝贵的资源： 时间。

凭借 后端系统 ，技术领导层得以将工作重心从运营瓶颈转移到业务创新上。这使他们能够优化规划、绘制季节性图表、根据天气预测区域需求并优化分销商库存。

人为因素与行业未来：电气化和高度个性化。

当我们展望汽车零部件市场及其技术的未来时，最大的挑战不在于代码，而在于文化和行为的转变。终端用户，也就是车间里的技工，是消费者购买决策过程中的主要影响者。如今，这些专业人士高度依赖灵活便捷的渠道，例如 WhatsApp。强迫他们离开他们熟悉的渠道是一个战略性错误；关键在于将商业智能引入他们已经使用的渠道。.

此外，到2040年，汽车行业将面临三方面的转型：

• 内燃机： 未来十年将继续发展，并需要维护。
• 混合动力汽车： 将传统机械与先进的电子设备相结合。
• 纯电动汽车： 活动部件少得多，但需要高附加值的电子元件。

因此，技术将成为独立市场抵御大型汽车制造商垄断维修市场的桥梁。需求预测和高度个性化服务将确保在客户需要的确切时刻，将正确的零件送到正确的位置。.

结论：技术是一种手段，而不是目的。

Rede Âncora 的首席技术官留下的关键经验教训对所有管理者和创新爱好者都至关重要：技术绝不能仅仅因为“漂亮”或“新潮”就被采用。它必须解决实际问题，提高运营效率，并保障业务利润。.

通过结合稳定的云基础设施、结构化的数据治理和人工智能的预测智能，传统汽车零部件零售业证明，没有哪个行业能够免受创新的影响，而市场顶端属于那些懂得如何预测其供应链需求的人。.

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作者： Skyone