يرفع Partly 50 مليون دولار في جولة التمويل البالغة 500 مليون دولار، ويتوسع في سوق إصلاح السيارات في الولايات المتحدة

لطالما كانت صناعة إصلاح السيارات واحدة من القطاعات الأقل رقمية في النظام البيئي الأوسع للنقل. بينما خضعت صناعة تصنيع المركبات و_Logistics_ والتجزئة لتغيرات تقنية كبيرة، لا تزال معظم عمليات إصلاح الاصطدام وشراء قطع الغيار تعتمد على فهرس متفرق وعمليات بحث يدوية وشبكات موردة منفصلة. الآن، تراهن شركة Partly على أن النماذج الأساسية المتخصصة يمكن أن تغير ذلك.

أعلنت الشركة عن إغلاق جولة تمويل من الفئة ب بقيمة 50 مليون دولار بقيادة DST Global Partners (GLP ) ، بقيمة تبلغ 500 مليون دولار. إلى جانب التمويل، كشفت Partly عن توسع فوري في الولايات المتحدة، حيث أقامت مقرها العالمي في أوستن، تكساس، ووضعت نفسها في موقع يسمح لها بتقديم خدماتها لما وصفتها بأكبر سوق لإصلاح السيارات في العالم.

بناء الذكاء الاصطناعي لصناعة تعاني من صعوبة فهمها النماذج العامة

على عكس العديد من شركات الذكاء الاصطناعي التي تبني على نماذج لغة كبيرة موجودة، قامت Partly بإنفاق الخمس سنوات الماضية على تطوير نموذج أساسي متخصص مصمم خصيصًا لأنظمة قطع الغيار وإصلاح السيارات.

تم تدريب نموذج الشركة الرئيسي، الذي يُطلق عليه مفسر، باستخدام اتفاقيات تصنيع، وفهرس قطع غيار مملوك، وعمليات بحث يدوية، وبيانات اصطناعية. وفقًا لشركة Partly، تم تصميم النموذج لفهم العلاقات المعقدة بين المركبات وقطع الغيار والرسومات وإجراءات الإصلاح وعمليات الشراء التي غالبًا ما تعاني النماذج العامة من صعوبة تفسيرها بدقة.

تنبع التحدي من تعقيد بيئات قطع غيار السيارات. يمكن أن تحتوي نموذج سيارة واحد على آلاف المكونات، والتي تختلف في كثير من الأحيان حسب مستوى القطع، وتاريخ الإنتاج، أو منطقة الإنتاج، أو إصدار الشركة المصنعة. قد يكون للقطع إصدارات أحدث، أو قيود متوافقة، أو اعتمادات يصعب تحديدها بدون معرفة متخصصة في المجال.

تقول Partly إن مفسرها يمكنه معالجة النص والرسومات الفنية والصور في نفس الوقت، وتمكين المهام مثل التحقق من قوائم قطع الغيار، وتحديد المكونات التالفة، وتوصية بقطع غيار بديلة، وتحذير الأخطاء في الشراء قبل أن تسبب تأخيرات.

إنشاء لغة مشتركة لقطع غيار السيارات

تمتد رؤية الشركة إلى ما هو أبعد من الإصلاح بمساعدة الذكاء الاصطناعي.

تطوير البنية التحتية لصناعة قطع غيار السيارات، بما في ذلك واجهات برمجة التطبيقات، ومعايير البيانات، وأنظمة الشراء، وبرمجيات سلاسل التوريد المقصودة لربط الشركات المصنعة ومحلات الإصلاح ووكلاء السيارات ومخلفات السيارات والموردين من خلال إطار رقمي مشترك.

في الماضي، كان كل مصنع يحتفظ بهيكل فهرس خاص به وتصنيف قطع غيار. تُحدث هذه التجزئة عدم كفاءة كبيرة عبر سلاسل التوريد،特别 عندما تحتاج محلات الإصلاح إلى تحديد ومصدرة وأمر قطع من موردين متعددين.

لمعالجة هذه المشكلة، استثمرت Partly بكثافة في إنشاء مجموعات بيانات معيارية لقطع غيار السيارات وقوائم قطع غيار عالمية. تجمع الشركة بين المعلومات المرخصة من الشركات المصنعة مع معايير بيانات مملوكة وادوات تحويل بيانات مدعومة بالذكاء الاصطناعي التي تساعد المنظمات على نقل قوائمها الحالية إلى هيكل موحد.

تُشكل هذه طبقة البيانات أساسًا لأنظمة الذكاء الاصطناعي ومنتجات البرمجيات التابعة للشركة.

لماذا يهم سوق الولايات المتحدة

تأتي إعلان التمويل جنبًا إلى جنب مع دخول Partly الرسمي إلى سوق الولايات المتحدة، وهو سوق يمثل فرصة كبيرة لموفري تكنولوجيا إصلاح السيارات.

تُولد قطاع إصلاح الاصطدام في الولايات المتحدة أكثر من 50 مليار دولار سنويًا، ومع ذلك، لا تزال معظم البنية التحتية التشغيلية للصناعة تعتمد بشكل كبير على العمليات اليدوية وأنظمة البرمجيات التقليدية. مع استمرار زيادة تكاليف الإصلاح وزيادة تعقيد تصاميم المركبات، زادت الضغوط لتحسين الكفاءة في جميع أنحاء دورة حياة الإصلاح.

تخطط Partly لاستخدام أوستن كمركزها التشغيلي في الولايات المتحدة بينما تتوسع في توظيفها عبر وظائف الهندسة وإدارة المنتج والتنمية التجارية. تقول الشركة إنها تهدف إلى دعم الشركات الـ 250 ألف لإصلاح السيارات التي تعمل في جميع أنحاء البلاد.

يعكس هذا التحرك اتجاهًا أوسع لشركات الذكاء الاصطناعي التي تستهدف قطاعات صناعية متخصصة حيث يمكن أن تخلق الخبرة في المجال وقواعد البيانات المملوكة ميزة تنافسية كبيرة.

ما قد يعنيه الذكاء الاصطناعي المتخصص لإصلاح السيارات

ركزت معظم موجة الاستثمار في الذكاء الاصطناعي على النماذج العامة والتطبيقات المواجهة للمستهلك. تمثل Partly فئة مختلفة من شركات الذكاء الاصطناعي: تلك التي تركز على حل مشاكل محددة للصناعة من خلال نماذج أساسية متخصصة.

يعكس هذا النهج تحولًا أوسع يحدث في القطاعات الصناعية. بينما تتميز النماذج العامة بنجاحها في مهام اللغة والاستدلال، غالبًا ما تتطلب الصناعات مثل التصنيع واللوجستيات والرعاية الصحية وإصلاح السيارات نماذج مدربة على بيانات وعمليات عمل متخصصة. يعتمد النجاح أقل على توليد نص متدفق وأكثر على فهم العلاقات الفنية والمعلومات المهيكلة والقيود التشغيلية.

من أجل صناعة إصلاح السيارات، يمكن أن يترجم ذلك في النهاية إلى تحديد قطع غيار أسرع، وأخطاء أقل في الطلبات، وأوقات إصلاح أقصر، وإدارة مخزون محسنة، وتواصل أكثر كفاءة بين محلات الإصلاح والموردين والشركات التأمينية والشركات المصنعة.

随着 زيادة تعقيد المركبات وتوجيهها نحو البرمجيات، يزداد الحاجة إلى المعلومات اللازمة لإصلاحها بشكل صحيح. قد تظهر النماذج المتخصصة للذكاء الاصطناعي كطبقة حرجة تเชب مجموعات بيانات متفرقة ووثائق فنية وشبكات توريد وعمليات إصلاح. مع رأس مال جديد ودفع كبير إلى سوق الولايات المتحدة، تضع Partly نفسها في طليعة هذا التحول.