Sonatus AI Tecnico edile

00:00 Panoramica generale

Benvenuti a un’altra puntata di “ Driving Innovation ”, il podcast dedicato all’esplorazione delle soluzioni e delle tecnologie all’avanguardia che stanno guidando il settore automobilistico verso una nuova era di innovazione basata sul software.

Oggi approfondiremo come l'intelligenza artificiale, supportata dalla giusta infrastruttura SDV, stia consentendo agli OEM di offrire esperienze di guida fluide e piacevoli.

Ad accompagnarmi in questa conversazione c’è Steve Stoddard, product manager responsabile dello strumento di configurazione “ AI ” ( ) su Sonatus.

Steve ci aiuterà a capire in che modo questa soluzione innovativa sfrutta potenti dati di " AI " e dati in tempo reale sui veicoli per semplificare la gestione e la manutenzione dei veicoli.

Esploreremo inoltre le tecnologie fondamentali dell'SDV che rendono possibili queste applicazioni avanzate.

Cominciamo.

01:00 La complessità delle tecnologie avanzate nel settore automobilistico

Benvenuto su Driving Innovation, Steve. Grazie, Sanjay. Sono felice di essere qui. È un piacere averti con noi. Oggi i veicoli sono pieni zeppi di tecnologia.

Inoltre, stanno diventando sempre più complesse. Quali sono alcune delle sfide che questa complessità pone alle persone?

Sì. È un'ottima domanda. Penso che, per i conducenti, uno dei problemi più comuni sia un fraintendimento delle spie di controllo del veicolo: i simboli che compaiono sul cruscotto portano molti OEM a realizzare questi manuali d'uso digitali per aiutare a comprenderli, ma in qualche modo tralasciano il significato reale di quei simboli e cosa si dovrebbe effettivamente fare al loro riguardo. Credo che, per i tecnici dell’assistenza, gran parte della digitalizzazione comporti la necessità di sostituire interi componenti e crei ulteriore confusione riguardo alla proliferazione dei codici di errore (DTC) e dei codici di segnalazione, nonché sul loro significato. Per quanto riguarda i produttori OEM, spesso si trovano ad affrontare problemi legati all’impossibilità di ottenere informazioni dettagliate su ciò che sta realmente accadendo nell’intera flotta e sul tipo di problemi che stanno emergendo, il che impedisce loro di evitare i richiami.

Bene, siamo qui per parlare del configuratore “ AI ” di Sonata. Immagino quindi che mi dirai che molti di questi problemi possono essere risolti da una figura come il tecnico “ AI ”. Aiutaci quindi a capire in cosa consiste la figura del tecnico “ AI ” e spiegaci anche cosa comporta la parte relativa al configuratore di questa soluzione.

Sì, assolutamente. Una delle cose che abbiamo scoperto è che molte di queste persone, ovvero gli utenti di questo tipo di strumenti, non hanno una visione chiara delle informazioni in tempo reale su ciò che sta accadendo al proprio veicolo. Sai, oggi ci sono molti progressi nel campo dell'AI .

E penso che se hai un problema con la tua auto, puoi chiedere a Google o consultare ChatGPT, ma il problema è che otterrai risposte basate su ciò che si trova su Internet e su ciò che loro pensano stia succedendo alla tua auto. Ciò che manca davvero è proprio quella connessione con il veicolo, la connessione dati e l’accesso alle informazioni sottostanti necessarie per rispondere alla domanda. Una delle cose che abbiamo riscontrato è che la tecnologia di base necessaria per consentire a questi tecnici AI si basa davvero su veicoli definiti dal software: la capacità di raccogliere dati, come nel caso del prodotto di Sonatus, il prodotto Collector AI , nonché la capacità di intervenire direttamente sul veicolo, contribuisce davvero a far progredire questa funzionalità e a renderla disponibile per un veicolo.

03:09 Presentazione di Sonatus AI Tecnico

Prima di parlare di alcune delle tecnologie alla base di tutto ciò, hai menzionato l’SDV. Ovviamente, l’ AI e è coinvolta in questo ambito. Concentriamoci su ciò che il tecnico dell’ AI può fare per i diversi tipi di utenti che potrebbero potenzialmente interagire con esso. Mi riferisco ai proprietari, ai tecnici dell’assistenza e persino agli ingegneri degli OEM. Sì, assolutamente.

Quindi questi sono tre ottimi casi d'uso, ovvero i destinatari di questo tipo di prodotto.

Per gli utenti, i conducenti e i proprietari di veicoli, uno dei modi in cui un tecnico di AI può aiutarli è quello di far loro comprendere i problemi che potrebbero verificarsi nel loro veicolo e che non sono immediatamente evidenti o facilmente comprensibili. Si può quindi immaginare una situazione in cui si verifichi un problema al motore, ma la spia di controllo del motore non si accenda. I tecnici di AI possono aiutare a capire cosa sta realmente accadendo e fornire consigli al proprietario sulla necessità o meno di portare il veicolo in officina. In questo modo, possono anche fornire in anticipo i dati al tecnico dell’assistenza, consentendogli di diagnosticare più facilmente il problema del veicolo e di avere a disposizione il ricambio giusto quando portate l’auto in officina, invece di dover tornare tre settimane dopo, una volta che il ricambio è finalmente arrivato, rimanendo così senza auto per un lungo periodo di tempo.

E per gli OEM, ciò consente di raccogliere tali dati, a partire dal livello della flotta fino ai centri di assistenza, al fine di individuare i problemi che stanno emergendo e, forse, comprendere meglio cosa sta accadendo alla propria flotta, in modo da poter apportare miglioramenti alla prossima generazione di veicoli o evitare i richiami che potrebbero verificarsi altrimenti, qualora il problema dovesse diffondersi.

Capisco come questo possa incentivarmi, in qualità di proprietario, a rivolgermi alle officine autorizzate dal produttore, dato che disporranno delle informazioni raccolte dal tecnico di AI . Quali sono alcuni dei vantaggi generali che una soluzione come questa offrirebbe non solo all’utente, ma anche ai produttori?

Sì. Assolutamente. Hai proprio centrato il punto, senza dubbio. Disporre di questo tipo di informazioni rende l’esperienza presso un’officina di proprietà del concessionario molto più snella ed efficiente.

In questo modo, le loro attività di assistenza possono diventare più efficienti. Ma credo anche che, per il costruttore, ciò si traduca in un vero e proprio senso di soddisfazione, ovvero la soddisfazione del cliente nei confronti di quel processo e dell’intera esperienza di possesso del veicolo. Questo porta quindi a una maggiore fidelizzazione del cliente e alla consapevolezza che, ehi, continuerò a rivolgermi a loro anche in futuro perché la mia esperienza con questo veicolo è stata davvero positiva. Il prossimo veicolo lo acquisterò dalla stessa azienda.

Giusto. Giusto.

05:31 Formazione di tecnici " AI " con Builder

Finora abbiamo parlato del tecnico " AI " in sé. E, giusto per chiarire, " Sonatus " in realtà non si occupa della realizzazione dei tecnici " AI ". È qui che entra in gioco il costruttore. Aiutaci quindi a capire un po’ meglio questo aspetto.

Sì. Assolutamente. Una delle cose che ho menzionato prima è che molti OEM stanno esplorando questo tipo di applicazioni, come i manuali d’uso digitali o gli assistenti virtuali di bordo. Una delle cose che abbiamo notato è che è necessario personalizzare queste soluzioni per ogni singolo veicolo, poiché vi sono molte conoscenze specifiche relative a quel veicolo, sia che si passi da un modello all’altro, da un allestimento all’altro, ecc.

Quindi, per rendere il tutto scalabile, è davvero necessario disporre di una piattaforma in cui un OEM possa ripetere questo processo più e più volte. E, idealmente, non è necessario che siano esperti di " AI " o del veicolo stesso per poter creare il profilo del tecnico in grado di gestire queste informazioni. Ecco perché su Sonatus abbiamo sviluppato una piattaforma di creazione che consente ai vari utenti dell’OEM di creare effettivamente questi diversi profili di tecnici a seconda di come intendono utilizzarli per i propri clienti o internamente, per i propri ingegneri o persino a livello di assistenza clienti.

Quindi, in pratica, possono creare questi tecnici specializzati in modo molto specifico per i loro modelli di veicoli, i loro livelli di allestimento e, potenzialmente, persino a livello del singolo proprietario?

Assolutamente sì. Una cosa che forniranno è la documentazione relativa al veicolo stesso. Si tratterà quindi di documenti come il manuale d’uso o, per quanto riguarda aspetti più interni, per i tecnici dell’assistenza, di manuali di riparazione, schemi elettrici e così via.

Per un ingegnere OEM in qualità di utente, in genere si dispone di un documento FMEA o di altri alberi di guasto e simili. Questo costituisce, in un certo senso, il bagaglio di conoscenze ingegneristiche relative al veicolo. A questo punto si desidera abbinare i dati reali in tempo reale provenienti dal veicolo, ed è qui che si inizia a collegare elementi quali i dati effettivi del veicolo, che saranno identificati in base al VIN e al proprietario specifico, oltre a elementi quali i registri di manutenzione e la cronologia di produzione. Tutto questo è possibile.

Dipende davvero dalle diverse fonti di dati che un OEM intende effettivamente collegare. E questo dipenderà dai casi d’uso e dagli utenti specifici per cui verrà sviluppato quel particolare tecnico.

È quasi come avere un tecnico personale di AI . Lo adoro.

07:36 Promuovere le tecnologie SDV e AI

Quindi stiamo iniziando a capire come funziona effettivamente tutto questo. Ovviamente c’è una componente di “ AI ”, ma non basta semplicemente installare AI su un veicolo. Giusto? È ovvio che debbano esserci alcuni presupposti o prerequisiti che consentano l’effettiva implementazione di questo tipo di applicazioni. Aiutaci a capire quali sono alcune di queste tecnologie di base.

Sì. Assolutamente. Quindi uno degli aspetti che riteniamo fondamentali è la capacità di ottenere i dati direttamente dal veicolo stesso. Quindi, prodotti che siano integrati nel veicolo e nella rete di bordo, in grado di comunicare con le diverse centraline (ECU) e di accedere a tutte le informazioni del veicolo, non solo a specifici codici di errore (DTC) o a specifiche aree della rete.

Quindi questa è una tecnologia fondamentale integrata nel software del veicolo per la raccolta di tali dati in tempo reale e per consentirne l’accesso attraverso i diversi nodi. Un secondo aspetto consiste nel riportare effettivamente quei dati sul cloud: si tratta più che altro di un prodotto per la raccolta dati, qualcosa come Sonatus collector, AI, che, attraverso politiche molto snelle, trasferisce i dati sul cloud. Una volta disponibili questi componenti fondamentali, è possibile iniziare a sviluppare funzionalità più complete e integrare elementi quali specifici modelli di AI in grado di elaborare i dati del veicolo.

Insomma, si tratta di qualcosa di molto specifico o che richiede competenze specialistiche in un determinato settore, in modo che il sistema non si affidi esclusivamente al tecnico di “ AI ”, ma possa avvalersi di questi diversi agenti in grado di accedere a tali strumenti e di ricavare informazioni sul veicolo.

09:06 Implementazione di un modello agenziale

Oggigiorno si discute molto di un modello agenziale in cui non ci si limita ad analizzare i dati e a trarne conclusioni, ma si chiude in qualche modo il ciclo. C’è qualcosa, nel generatore di tecnici “ AI ” o nell’infrastruttura complessiva, che si presti a un modello agenziale?

Assolutamente sì. Quindi, tutte quelle diverse fonti di dati di cui abbiamo appena parlato, in genere è opportuno integrarle in agenti distinti. Si tratta, in un certo senso, di moduli specifici per l’ AI , che eccellono davvero in un’unica funzione specifica. Ad esempio, analizzare i dati del manuale d’uso o creare questi database per comprendere i segnali provenienti dal veicolo.

Quindi non solo deve essere in grado di accedere ai dati, ma deve anche essere in grado di interpretarli e capire: “Ehi, questi segnali, specialmente in questo momento, indicano questa cosa”. E basandosi su quei dati, combinandoli con le conoscenze relative alla documentazione di progettazione, può quindi capire: “Oh, quando vedo questo tipo di cose, si tratta di questo genere di problema, ed è proprio questo che devo consigliare all’utente”. Quindi questi diversi agenti si collegano generalmente a queste diverse fonti di dati e, grazie a ciò, è possibile sfruttare questi diversi strumenti.

Una di queste, ad esempio, consiste nel collegarsi a un collettore Sonatus AI , dove è possibile implementare nuove politiche di raccolta dati basate sull’interpretazione fornita dal tecnico AI . In questo modo, il sistema potrebbe analizzare i dati provenienti dal veicolo in base alla richiesta dell’utente e avviare effettivamente una nuova politica di raccolta dati, implementarla sul veicolo e iniziare a raccogliere dati che altrimenti non sarebbero nemmeno disponibili.

Sembra quasi che il tecnico di AI stia riflettendo in tempo reale su quali siano i passi successivi da compiere e su quali informazioni aggiuntive mi servano per fornire una risposta diagnostica corretta.

10:42 AI Modelli coinvolti

Parliamo un po’ di alcune delle tecnologie specifiche dell’ AI .

Si tratta dei tuoi modelli ML tradizionali di tipo “ AI ”? Che tipo di modelli stai utilizzando per questo?

Sì, assolutamente. Quindi, in genere, utilizziamo i modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) proprio come in molte altre applicazioni che si vedono oggi. In definitiva, ci basiamo sui modelli LLM di base, ma preferiamo quelli open source, che poi ottimizziamo per creare modelli più specifici internamente. E uno dei motivi è che in questo modo possono funzionare meglio nel settore automobilistico specifico. Un secondo motivo è che molti OEM desiderano ospitare i propri modelli e avere la certezza che i loro dati siano protetti, sia dal punto di vista dell’utente finale per quanto riguarda i dati personali (PII), sia per quanto riguarda i dati proprietari che un OEM potrebbe fornire come fonti di conoscenza per il tecnico dell’ AI . Pertanto, partiamo da questi LLM personalizzati e integriamo tecniche quali la generazione potenziata dal recupero (retrieval-augmented generation) e il framework agentico; in generale, apportiamo il know-how relativo al sistema di prompting per far funzionare tutto questo in modo perfettamente integrato.

Capito.

11:43 Riepilogo e conclusioni

Quindi, per riassumere, c’è la parte relativa all’ AI , ma c’è anche l’infrastruttura sottostante che la supporta. E hai parlato di una rete più accessibile, con, come dire, scambi di dati comuni per alimentare i modelli. Immagino che sia qui che entrano in gioco anche concetti come le architetture basate sui servizi o le architetture orientate ai servizi. Quindi questa è, in un certo senso, la parte relativa all’SDV nell’equazione complessiva.

Sì. Sicuramente l'architettura EE di bordo gioca un ruolo importante. E avere accesso a tutte queste diverse fonti di dati ti permette di integrare elementi come, sai, la telemetria generale, ma anche i codici DTC, i file di log, tutte queste cose, persino i dati sul traffico di rete che possono essere utili, in particolare se pensi, ad esempio, alla sicurezza informatica e ad alcune di quelle applicazioni. Quindi è davvero importante: più l’architettura è moderna, più questi tecnici AI possono essere competenti, senza dubbio.

Ottimo. E tutto questo è descritto nell’ultimo documento informativo che abbiamo appena pubblicato, il “ AI : Technician Builder”. Grazie, Steve. È stato davvero istruttivo e non vediamo l’ora di averti con noi in un altro episodio di “ driving innovation ”.

Fantastico. Grazie, Sanjay. È stato davvero divertente. Il “ AI Technician Builder” di Sonatusè un ottimo esempio di come le tecnologie SDV e l’ AI e dei veicoli possano aiutare gli OEM a trasformare l’esperienza di possesso di un veicolo, eliminando le seccature e lo stress legati alla manutenzione e alla riparazione, rafforzando al contempo la fedeltà al marchio e generando valore per il cliente nel corso della sua vita.

Scarica la scheda informativa sulla soluzione " AI Technician Builder" all'indirizzo sonatus .com per ulteriori dettagli e prenota una demo per vederla in azione.

Grazie per averci seguito in questa puntata di “ Driving Innovation ”, e non vediamo l’ora di rivedervi in una prossima puntata.