В настоящее время шинная индустрия становится все более активной, и крупные бренды соперничают за захват рынка. Однако большинство компаний сталкиваются с одной и той же проблемой: исследования и разработки продукции опираются только на лабораторные данные и не имеют представления о реальном износе шин в реальных дорожных условиях.
Отзывы конечных клиентов неоднозначны и разрозненны. Автопарки жалуются на быстрый износ и легкие повреждения, но производители не могут найти конкретную проблему.
Они не могут ни оптимизировать продукцию, ни обеспечить точное послепродажное обслуживание и долгое время застряли в тупике разработки.
Традиционная ручная статистика данных об износе крайне неэффективна. Мало того, что это требует больших трудозатрат, так еще и собранные данные содержат огромные ошибки.
Он не может различить различия в износе, вызванные нагрузкой на транспортное средство, дорожными условиями и условиями эксплуатации, что приводит к застою в обновлении продукта и постоянным спорам после продажи.
ИИ-детектор рисунка шины FW40 полностью открывает полную связь между рыночным использованием и оптимизацией продукта для шинных компаний.
Сотрудники отрасли выезжают на выездные проверки с помощью легких тестеров FW40, чтобы быстро выполнять различные виды проверок коммерческих шин и точно собирать всесторонние данные, такие как глубина протектора шин, значения давления в шинах, локальный износ и т. д. Вся измеренная информация синхронизируется и суммируется на облачной платформе в режиме реального времени.
Опираясь на мощные возможности интеллектуального анализа искусственного интеллекта, система автоматически интегрирует массивные измеренные данные для точного выявления основных проблем, таких как места, подверженные износу шин, недостатки резиновых материалов и дефекты конструкции рисунка.
Производители шин полагаются на реальные рыночные данные, чтобы точно корректировать формулы резины, оптимизировать структуру рисунка протектора и, в частности, улучшать износостойкость и общее качество шин.
Мало того, компании могут также полагаться на полную систему данных для настройки эксклюзивных программ обслуживания шин для кооперативных автопарков и торговых терминалов, что эффективно снижает проблемы с выходом шин из строя, значительное снижение послепродажного давления и постоянное улучшение репутации бренда и узнаваемости на рынке.
Будь то крупный ведущий бренд шин или малая и средняя компания по производству шин, ее можно легко адаптировать к ситуации.
В соответствии с исследовательскими потребностями предприятия, структурой рынка и категориями продуктов можно реализовать универсальное индивидуальное интеллектуальное решение для сбора и анализа данных для удовлетворения потребностей развития предприятия.
Промышленное развитие может длиться долго только в том случае, если оно соответствует рынку. Отказ от традиционной и старой модели исследований и разработок, использование интеллектуальных устройств для сбора данных о реальном использовании и точное выполнение итераций и обновлений продуктов — это основной способ для шинных компаний стабилизировать рынок и продолжать получать прибыль.
Предприятиям следует активно внедрять новые технологии и использовать такие инструменты, как детектор протектора шин FW40 AI, чтобы глубже понять рыночный спрос и постоянно оптимизировать продукты для адаптации к жесткой рыночной конкуренции.
Только так мы сможем выделиться в шинной отрасли и добиться устойчивого развития.
В то же время, благодаря постоянному развитию технологий, у нас есть основания полагать, что в будущем шинная промышленность принесет больше инноваций и прорывов, предоставляя потребителям более качественные продукты и услуги.
