备件管理准确率98%！AI如何重塑高效售后服务？

晚上9点半，广州，某知名新茶饮品牌门店内，店长小林接到了平云小匠工程师的电话。确认其在店及报修情况后，工程师半小时内携备件到达门店，根据标准作业程序操作，完成签到、检测、维修、确认核销、带走坏件，并拍摄图片视频上传系统，全程丝滑专业，让有数年餐饮从业经验的小林惊叹。

这是该品牌与平云小匠合作成效的典型缩影。双方合作前，同类的故障从报修、受理，到等待配件邮寄，再到联络工程师上门，每一步都相对割裂，用时至少3-4天。小林还需花费时间与公司总部、设备厂商、物流、工程师多方对接，进度无从查询，对门店运营影响显著。而现在，常规故障从报修到修复一天内完成，全程可管可控可溯。

平云小匠工程师在餐饮店进行上门服务（资料图片）

困境：高速扩张下的精细化运营失衡

过去3-5年，中国新茶饮行业呈现爆发式增长，多个品牌门店数量屡创新高，行业规模与资本热度持续攀升。在早年的快速增长阶段，新茶饮品牌更专注于高速扩张，不少门店大量依赖人手作信息记录，门店设备资产管理、维保工单管理、供应商管理、备件调度及供应链体系的信息化建设相对滞后，设备故障响应慢、备件调度混乱等问题层出不穷。

事实上，不仅新茶饮行业，设备制造、新能源、智慧城市等正经历新旧动能转换的领域，精细化运营、补齐数字化短板，已成为效能提升、转型升级的核心命题。

突围：以智能化提高服务链路时效

平云小匠已在智能设备售后服务领域深耕8年有余，能为客户提供覆盖全国的一站式服务，背后离不开网络协同和数据智能在全流程中深度应用，这正是让服务更高效的关键。其中，自研的“基于AI与大数据的设备售后服务系统”（下称“售后服务系统”）是核心基座。

“我们把售后服务过程中所有的参与方，包括运营商、厂商、设备使用方、工程师等都都无缝链接起来，让他们应用智能化手段对关联的设备、工单和人员进行流程管理、数据分析，不断提高整个服务链路时效。”平云小匠数字化创新工作室负责人介绍。

供企业客户使用的一体化售后服务管理系统

开篇提及的新茶饮品牌，在与平云小匠合作前，由于门店报修渠道多且缺乏整合，报修漏单时有发生，影响门店正常经营。此外，相关信息归集全靠人手，导致数据溯源困难。在故障维修过程中，不同工程师的作业难以标准化，缺乏完善的工具进行过程监管，服务效率参差不齐。

平云小匠的售后服务系统帮助该品牌整合所有报修渠道，实现报修统一受理和监管，设备与工单台账可溯可查。服务全程可视化，管理者可实时查阅服务进度和服务报告。同时，为上门工程师提供标准化作业SOP，提高交付标准。

效果：备件管理准确率达98%

不同行业在售后阶段的痛点不尽相同。总部位于广东的某工业装备龙头企业，其产品销往全国各地。在售后管理链条中，该企业迫切希望能对所有售后工单、备件状态进行实时监管。

平云小匠的售后服务系统在该企业上线后，实现了售后阶段各个角色的在线协同，无论是上门维修还是设备寄修，服务进度都能实时共享、多角色管理。备件管理应用智能云仓方案，对备件的实时管理精细到个人仓，通过智能调度保障最佳换件时效。同时，智能云仓可连接企业的ERP系统，不仅能溯源，还能同步备件的资产管理。

系统上线后，该企业全国售后平均响应时间从8小时缩短至2小时，客户满意度从80%提升至92%，备件管理准确率达到98%。

进化：AI大模型为售后服务智能化提速

2025年以来，人工智能大模型加速落地，也加速了平云小匠一些预研功能的实现。“此前我们一直尝试开发或者引入一些人工智能的手段，在服务流程中自动进行故障判断和操作流转，让用户更多专注于管理和决策本身”，陈泽升表示，“Deepseek等大模型的横空出世，让这些功能得以加速实现。”

AI审单功能实现工程师交付质量实时反馈

目前，平云小匠已将AI智能体用于工单审核及流转，准确率超过93%；AI审单接入大模型，应用图像识别、自然语言处理、机器学习等技术，实现了现场对工程师交付质量进行秒级反馈，有问题当场整改，与之前的人工事后审单相比，无论是准确率还是服务时效都显著提升。

平云小匠相关负责人表示，“有了AI的加成，我们提供给客户的，是一套专属的售后数字化管理系统、一个全国交付资源网络，以及多名AI员工，真正意义上助力企业管理数字化升级。”