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O departamento de reposição da montadora Skoda Auto e Skoda Auto DigiLab estão testando um novo aplicativo para smartphone – o Sound Analyzer. O aplicativo usa inteligência artificial (IA) para determinar com rapidez e precisão a necessidade de qualquer serviço por meio de análise de som.

O software registra os ruídos feitos pelo respectivo veículo durante a condução e os compara com as amostras armazenadas. Em caso de discrepâncias, o aplicativo usa um algoritmo para determinar sua natureza e como corrigir os problemas. De acordo com a empresa, o Sound Analyzer ajuda a melhorar a eficiência da manutenção do veículo, reduzir o tempo de permanência do carro na garagem e aumentar a satisfação do cliente.

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O aplicativo Sound Analyzer usa IA para avaliar de forma confiável, clara e rápida a condição atual das peças de desgaste e notificar os técnicos sobre qualquer serviço necessário. Para isso, o programa examina vários parâmetros específicos do veículo e analisa o perfil de uso do respectivo veículo. O Sound Analyzer permite que os técnicos simplifiquem a tarefa de fazer diagnósticos precisos do veículo, usando o aplicativo requer apenas um smartphone ou tablet normal.

Segundo a empresa, o software já é capaz de reconhecer dez padrões de problemas com mais de 90% de acerto, inclusive para componentes como sistema de direção, compressor de ar condicionado, embreagem na caixa de câmbio robótica DSG. O aplicativo também pode reconhecer outros padrões de som.

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No coração do Sound Analyzer está uma rede neural treinada: o aplicativo primeiro converte um arquivo de áudio em um espectrograma que exibe visualmente os sinais acústicos. Em seguida, usando AI, essa visualização é comparada com os registros armazenados para identificar desvios. Após a análise, o software classifica a necessidade potencial de manutenção ou reparos futuros e fornece conselhos.

Desde junho de 2019, o aplicativo para smartphone foi testado em 14 países, incluindo Rússia, Alemanha, Áustria e França. 245 concessionários Skoda participaram do projeto piloto. As informações deles possibilitaram a obtenção de uma série de registros que desempenham um papel fundamental no processo de aprendizagem da rede neural. A empresa vai expandir gradualmente a gama de anormalidades acústicas específicas da aplicação – isso deve abrir muitas novas oportunidades em termos de manutenção preventiva.

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