Xatbot conversacional amb IA per a suport tècnic en maquinària agrícola.
Introducció
Un distribuïdor de maquinària agrícola va col·laborar amb AlamedaDev per desenvolupar un xatbot conversacional amb IA capaç de resoldre problemes tècnics complexos, interpretant indicadors d'avaria, codis d'error i documentació tècnica. El sistema es va dissenyar per oferir suport en temps real a operaris i distribuïdors, augmentant l'autonomia dels usuaris i reduint la càrrega del suport tècnic.
El problema
Quan una màquina s'atura, els operaris necessiten una solució immediata per minimitzar els temps d'inactivitat. El suport tradicional no sempre respon a aquesta urgència, especialment durant les campanyes agrícoles.
No tots els usuaris disposen dels manuals complets ni de l'experiència necessària per interpretar correctament les fallades de la maquinària.
Els codis d'error en maquinària agrícola són complexos i difícils d'interpretar per part dels operaris, cosa que endarrereix el diagnòstic.
El suport per a problemes comuns depèn excessivament de tècnics qualificats, creant colls d'ampolla i costos addicionals.
Fase 1: Integració i estructuració de la documentació tècnica
Documentació oficial dels fabricants: manuals d'usuari, de servei i esquemes tècnics.
Casos reals i tiquets resolts per tècnics, estructurats per enriquir el model d'IA.
Catàleg actualitzat de codis d'error i possibles solucions tècniques.
Suport multilingüe per a operaris i distribuïdors en diversos mercats.
Fase 2: Desenvolupament de models NLU i orquestració d'agents
Models NLU ajustats per entendre el llenguatge tècnic, indicadors d'avaria i terminologia pròpia del sector agrícola.
Conversió de veu a text i de text a veu, optimitzada per a l'ús en camp, fins i tot en entorns sorollosos.
LLM + RAG amb orquestració d'agents per generar respostes basades en manuals i coneixement tècnic.
Adaptació dels models a cada marca, gamma de maquinària i context tècnic.
Fase 3: Entrenament de models amb exemples reals
L'usuari descriu el problema per text o veu (per exemple: 'el tractor mostra el codi E212 en arrencar').
El sistema transcriu les entrades de veu i extreu intenció, context, codi d'error i simptomatologia.
La resposta es genera combinant RAG sobre manuals i base de coneixement amb generació per LLM, orquestrada per agents especialitzats.
El sistema entrega una solució o diagnòstic guiat, en text o veu, adaptable al context (camp, taller, oficina).
Fase 4: Optimització per a ús en camp (veu + text)
S'han utilitzat tècniques de Transfer Learning i exemples de converses reals per optimitzar la comprensió del llenguatge tècnic en entorns diversos.
Ingesta de tiquets antics del sistema de suport, amb descripcions d'incidències i solucions aplicades.
Processament d'emails rebuts pel suport tècnic per extreure descripcions de problemes freqüents.
Integració d'imatges i vídeos enviats pels clients per enriquir la comprensió del context de la incidència.
Quan existeixen, es processen gravacions de trucades per extreure patrons lingüístics i vocabulari tècnic.
Ús de models preentrenats i ajustats progressivament amb dades específiques del sector i de l'empresa.
Resultats
1. Reducció del temps mitjà de resolució d'incidències en un 60%.
2. 95% de precisió en la identificació de codis d'error.
3. 80% dels problemes recurrents resolts sense intervenció humana.
Millores futures
Detecció del to en la consulta per adaptar les respostes en situacions crítiques.
Integració amb sistemes de telemetria per anticipar fallades i recomanar accions preventives.
Registre d'incidències i consultes al CRM per millorar el seguiment del client.
El potencial dels xatbots tècnics amb IA en el sector industrial
Els models NLU extreuen intenció, context, codis d'error i simptomatologia, garantint una comprensió precisa.
Les respostes es generen mitjançant LLM + RAG, orquestrades per agents, basant-se en documentació oficial i coneixement tècnic.
El pipeline multimodal permet interaccions precises i naturals per text o veu, adaptades a l'entorn de l'usuari (camp, taller, oficina).
Aplicacions en múltiples escenaris de suport
Suport ininterromput per a operaris i distribuïdors, sense restriccions horàries.
Guia automatitzada per interpretar indicadors d'avaria i codis d'error.
Accessible des de dispositius mòbils, amb interacció per veu o text, fins i tot en entorns agrícoles.
Connexió amb ERP, CRM i plataformes de manteniment.
Assistent formatiu per a nous tècnics i operaris.
Identificació de patrons de fallada i millores potencials en productes i processos.
Beneficis d'implementar xatbots tècnics amb IA
Reducció del temps de resolució i menor dependència del suport humà.
Els operaris poden resoldre moltes incidències pel seu compte.
Permet gestionar un volum elevat de consultes sense ampliar els equips.
Accés al suport tècnic en qualsevol moment i lloc.
Recollida d'insights sobre fallades recurrents i necessitats dels usuaris.
Diagnòstics més precisos gràcies al coneixement tècnic consolidat.
El sistema aprèn de les noves consultes i incidències, millorant la seva precisió.
Construïm junts
Unim experiència i innovació per portar el teu projecte al següent nivell.