案例研究 | 10 February 2026
數位化經銷商革命：汽車管理領域的工業4.0成功案例
發佈者 : Sanya Mehra
汽車產業正經歷一場巨大的數位轉型，這主要歸功於工業4.0技術，包括網路實體系統、人工智慧（AI）和物聯網（IoT）。一家領先的汽車經銷商管理公司，儘管擁有長期的市場滲透率，卻因沿用陳舊的營運和行銷策略而陷入停滯。為了重獲競爭力，該公司諮詢了Research Nester，以引入工業4.0解決方案，優化客戶互動、預測分析和經銷商管理。此外，預計到2034年底，該公司的營收將成長70%，營運效率也將提升45%。這證明，數位轉型不再是可選項，而是未來汽車產業生存的必要條件。
概述：
- 多年來，這家汽車經銷商管理公司一直是國際知名汽車製造商經銷商關係的支柱，憑藉其豐富的知識和合適的服務贏得了聲譽。
- 2023年第一季度，令人擔憂的跡象開始顯現，與此同時，其他主要企業紛紛採用基於人工智慧的客戶關係管理系統、機器學習驅動的預測性維護以及即時物聯網庫存追蹤系統。而該產業的龍頭企業卻依然依賴被動式問題解決、傳統的企業資源規劃系統和電子表格。
- 結果可以有效衡量，2020 年至 2023 年的年增長率僅為 2.7%，遠低於 7.1% 的行業基準，且在跨經銷商管理方面存在明顯的弱點，其中 25% 的訂單在履行方面出現延誤。
- 三個令人嚴重不滿的問題依然存在，其中包括：上世紀80年代的庫存管理系統無法應對製造商每年高達2000萬美元的庫存積壓罰款；此外，人工收集消費者信息作為一項定制任務，其效率高達17.5%，落後於競爭對手。
- 經銷商設備故障導致每月意外中斷13%，而這並非預測分析所能解釋。董事會認為，這不僅是效率問題，更是該產業面臨的實際風險。麥肯錫預測，到2025年底，該產業近42%的傳統經銷商行政服務將實現自動化。
- 2023 年 6 月，該公司啟動了一項果斷策略，諮詢了 Research Nester，以尋求工業 4.0 的介入。
- 該指令具有透明度，它融合了物聯網生態系統、人工智慧驅動的決策層和網路物理系統集成，以重新獲得技術優勢。
- 初步評估表明，要有效消除障礙，至少需要修復80%的營運流程，這無疑是一項艱鉅的任務，但對於滿足產業數位轉型需求至關重要。然而，這也標誌著企業開始從服務提供者轉型為技術驅動型出行策略開發商。
故事
這家汽車經銷商管理公司面臨著四個威脅其市場地位的關鍵系統性缺陷，每個缺陷都暴露出其模擬營運中的嚴重痛點：
- 法律管理系統－該公司一直沿用人工處理流程，超過1250家加盟店的70%經銷商資訊都透過電子表格輸入。此外，資料保留問題也十分嚴重，銷售團隊只能使用4到5天的歷史庫存數據，而服務部門卻無法取得即時的客戶購買記錄。這種數據碎片化最終導致績效延遲35%，使得管理階層必須基於過時的資訊做出決策，尤其是在季度訂貨高峰期。
- 探索性分析能力不足－由於缺乏機器學習需求預測，該公司每年因庫存積壓而損失2,800萬美元，同時也因缺貨而損失1,500萬美元的銷售收入。此外，競爭對手利用Salesforce Einstein等人工智慧工具，能夠根據微觀市場趨勢進行每週採購，而該公司只能依賴三個月前的銷售報告來制定採購決策。然而，在2022年的供應鏈危機期間，這一差距導致該公司補貨速度比業界領先者慢了42%。
- 消費者參與度驟降－ 2020年至2023年間，消費者留存率下降了18%，其根源在於過時且過度使用的營銷方式，例如用大量通用郵件代替基於行為的呼叫中心和即時通訊，且無法存取整合的消費者檔案。此外，深入的研究表明，數位化成熟的汽車公司能夠實現3.5倍更高的消費者終身價值。然而，該公司的客戶關係管理系統（CRM）卻無法追蹤服務存取模式，因此無法提供個人化服務。
- 營運延誤成本高－由於缺乏響應式維護協議，經銷商設備故障頻傳，其發生率通常是技術型競爭對手的4倍。此外，在排名前200名的門市中，意外中斷造成的技師閒置時間和銷售損失每小時約6,500美元。同時，採用物聯網驅動的振動感測器和數位孿生技術的競爭對手，成功完成了85%的主動維護，尤其是在非尖峰時段。
基於上述挑戰，Research Nester 提出了一種診斷方法，即部署完整的 360 度評估特定映射，基於此，這些風險有效地針對工業 4.0 解決方案，其中包括以下內容：
- 透過實施 4HANA/SAP S 進行 ERP 升級，以實現真正的資料統一。
- 基於約定的需求檢測演算法，整合了 14 個外部變量，例如汽油價格、天氣等。
- 採用客戶資料平台（CDP）構建，實現大規模超客製化。
- 利用擴增實境故障排除和CNC工具機遙測指南的分析維護系統的存在。
我們的解決方案：
Nester 研究團隊的分析團隊提出了以下策略，以幫助該公司克服挑戰：
- 基於物聯網的即時經銷商管理，透過在高效能經銷商網路中整合物聯網感測器，可以即時監控設備運作狀況、客流量和庫存水準。此外，人工智慧驅動的儀表板為經銷商提供自動補貨警報，預計可減少35%的缺貨。基於這些預測，到2026年底，這將使銷售額成長15%。
- 透過採用機器學習模型，利用預測分析和人工智慧技術，有效分析經濟指標、市場趨勢和過時的銷售數據，從而預測需求。預計到2028年底，庫存週轉率將至少提高30%。此外，到2030年，預計每年可減少5,500萬美元的損耗支出。
- 透過實施數位孿生技術，為實體經銷店創建虛擬副本，從而優化佈局、人員配備和客戶動線，確保經銷商營運效率。此外，增強型展廳設計使客戶停留時間提升了25%。
- 利用區塊鏈技術，透過建立庫存和汽車零件的追蹤系統，確保供應鏈管理的透明度，預計可減少19%的延誤和詐欺行為。此外，該策略還提高了消費者、經銷商和汽車製造商的信心。
- 透過引進擴增實境（AR）技術，打造虛擬展廳，讓消費者即時預覽汽車個人化客製化方案，進而提升消費者體驗。此外，預計到2032年底，轉換率將提高近27%。
- 透過有效開展員工數位素養培訓項目，重點關注自動化、物聯網和人工智慧工具，可以實現變革管理和員工能力提升。這通常能將員工對科技整合的抵觸情緒降低42%。
成果
透過所有挑戰和策略的分析，可以證明，截至2024年，該公司營收成長率從3%提升至6.5%，同時由於預測性維護，營運成本降低了18%。此外，基於人工智慧的個人化服務使客戶滿意度提升了約12%。 Research Nester預測，在2027年至2030年的中期發展階段，該公司將透過優化庫存管理節省5.2億美元的成本，利用事實分析實現35%的快速決策，並透過增強支援系統使客戶留存率提高28%。此外，預計到2034年底，該公司整體市佔率將翻一番，營收將達400億美元。此外，配備人工智慧驅動的客戶服務機器人的完全自主的經銷商將減少58%的人工幹預，而預測分析預計將透過減少挑戰，在整體策略決策中佔比達到65%。
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