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Sáb, Oct

Renting Colombia se transforma con inteligencia artificial para el mantenimiento de sus vehículos

Estas soluciones basadas en tecnología de Microsoft han favorecido a Renting y a sus clientes. Cortesía

Tecnología

Implementó un asistente virtual que utiliza tecnología de Microsoft Azure para automatizar procesos e identificar necesidades de servicio y de mantenimiento de la flota de más de 35 mil vehículos que renta en el país. 

 

Renting halló en Microsoft una solución escalable para el mantenimiento vehicular. Cortesía

Este proceso, que emplea inteligencia artificial y machine learning, reduce en un 92% los tiempos de análisis de las órdenes de servicio que recibe la empresa.

El alquiler de vehículos para uso personal o empresarial es una tendencia creciente en el mundo. Tanto para arrendamientos de corto plazo como para contratos de hasta tres años, este modelo se ha convertido en una atractiva opción para muchas personas y empresas que necesitan vehículos, pero no los inconvenientes que acarrea su propiedad. Sus beneficios son evidentes: plazos variables, eliminación de trámites y ahorro de costos adicionales en impuestos y mantenimientos.

Desde hace 23 años, Renting Colombia ha sido líder de estos servicios en el país y ha expandido su operación velozmente. Cuenta con más de 35 mil vehículos de pasajeros y carga, y cuatro sedes regionales donde laboran más de 1.200 colaboradores.

Uno de los mayores retos para esta compañía es garantizar a sus clientes la completa disponibilidad de sus vehículos, es decir que estén en óptimas condiciones de uso, para lo cual es fundamental un mantenimiento eficiente y oportuno. Con una operación a la escala de la que tiene Renting, era urgente implementar una solución basada en tecnología que le permitiera transformar acciones manuales en ágiles procesos automatizados, potenciados por machine learning e inteligencia artificial para identificar las necesidades de servicio de los vehículos. Esto permitiría, por ejemplo, eliminar miles de aprobaciones manuales de órdenes de servicio y autorizaciones de cada entrada a mantenimiento, un proceso que implicaba horas de “tiempo muerto” de los vehículos, y que podía tardar hasta 4 horas. En vista de que se trataba de un promedio de 27.000 órdenes de servicio que involucraban más de 100.000 piezas al mes, era, a todas luces, un proceso crítico para el negocio.

Con la satisfacción de sus clientes en la mira, Renting Colombia identificó en la tecnología de Microsoft una solución escalable, segura y que, además de minimizar los tiempos fuera de servicio de los vehículos, le ofrecía completa visibilidad de los insumos que colocan en el vehículo para cada orden de servicio. Esta dotación debe ser calculada y garantizada previa a la llegada del vehículo al taller para así minimizar tiempos de espera y planificación de variables como precio y frecuencia del servicio.


‘Caja Negra’, automatización e inteligencia artificial en la nube

La implementación de la solución llamada ‘Caja Negra’, adoptó servicios de inteligencia artificial en la nube Azure para desarrollar un asistente virtual que utiliza machine learning. “Esta solución no sólo automatiza las órdenes, sino que además aprende del pasado. Identifica, por ejemplo, si la batería ya cumplió su vida útil, el precio que tendría una de reemplazo o en qué región del país es más común que el desgaste de los frenos sea mayor, según las condiciones topográficas. Permite establecer patrones de uso y mantenimiento, comparar ofertas y disponibilidad de proveedores, agilizar y dar mayor transparencia a un proceso discrecional, engorroso y sujeto a muchos errores” indica Daniel García, subgerente del centro de Inteligencia de Renting. 

Silvia Toro, gerente de Desarrollo de Tecnología en Renting Colombia, explica que, si bien se tenía “un intercambio de informaciones sistematizado con nuestros proveedores, el aprobar o rechazar decisiones con respecto a los vehículos demoraba tiempo, y esto era algo que queríamos mejorar con ‘Caja Negra’. El proceso manual ya presentaba debilidades porque la información llegaba dispersa, y basada en los diferentes criterios de cada proveedor. El modelo fue alimentado con información histórica y permite solucionar uno de los grandes cuellos de botella de una operación como la de Renting”.

Hoy, el asistente virtual aprueba automáticamente y de manera instantánea cerca del 65% de las ordenes de servicio con una respuesta -de aprobación o rechazo- en el 100% de los insumos que las componen. Mediante microservicios de Azure, como Azure Bot Service, Caja Negra realiza una evaluación estadística de los datos y los transforma en herramientas para que el asistente virtual sea capaz de dar una respuesta muy confiable sobre los elementos que forman parte del mantenimiento del vehículo, acelerando un proceso que antes era hecho por consultores que se basaban en su experiencia propia y su mejor instinto.

Además, la información tardaba en llegar y no venía estandarizada. Ahora, los expertos de Renting se dedican a tareas más estratégicas para la compañía, y cuentan con el apoyo de los tableros generados en Power BI, donde encuentran la data precisa sobre las aprobaciones hechas por el asistente virtual y pueden intervenir cuando las decisiones requieren ese ojo experto que sólo da la experiencia.

Astrid Correa, directora Administrativa en Renting Colombia, anota que, al inicio, la automatización generó inquietud por los mitos en torno a una posible eliminación de plazas y labores. “Tuvimos que trabajar en la transformación de las personas, no solo de los procesos”, insistió.  Pero, la inquietud no duró mucho: el modelo impulsó tal crecimiento en el volumen de negocio que para los colaboradores de Renting sus funciones se volvieron más estratégicas y menos operativas. La compañía consiguió, además, capacitar a su personal y crear confianza en la tecnología, que ahora es la mejor aliada en sus operaciones.

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Eficiencia y clientes más satisfechos

La transformación tecnológica en Renting Colombia a partir de esta solución logró reducir en un 92% el tiempo de análisis de las órdenes de servicio: pasó de ser un proceso de hasta 4 horas a uno, automático, de pocos segundos. Ese es el tiempo de análisis que toma el asistente virtual.

Sergio Parra, Jefe Soluciones de TI Operaciones en Renting Colombia, explica que “el asistente lleva tan solo 10 segundos para aprobar o rechazar los insumos, ya que se basa en los datos históricos de una flota, que puede llegar a 50 mil vehículos”.

Y como suele suceder en los procesos de transformación, la innovación ha traído más innovación. Renting ya ha implementado una aplicación digital para los usuarios que permite a cada cliente autogestionar todas sus necesidades: desde pagar su mensualidad de la renta de su vehículo hasta pedir asistencia o monitorear en tiempo real el estado de la orden de servicios.  Los siguientes pasos de este recorrido hacia la digitalización ya están claros, y la organización está estudiando modelos de analítica para el mantenimiento predictivo, que permitan determinar qué carro requiere servicio, antes de que esta necesidad sea evidente. 

 Así funciona Renting:  

 

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