Øker lønnsomheten på sine serviceavtaler med maskinlæring

Lastebilforhandler Volmax besitter mange års innsamlet data av blant annet kjøretøy som de nå benytter til prediktiv maskinlæring for å få bedre innsikt i sine serviceavtaler og på den måten senke kostnadene.

Publisert: 2018-10-04

Volmax er en lastebilforhandler for Volvo og Renault i Norge med en markedsandel på 43,4% i 2017-tall. Omsetningen er om lag 1,1 milliard kroner, med en inntekt før skatt på 40 millioner kroner. De har 250 ansatte og 9 anlegg spredt rundt på Østlands-området.

Volmax foretar salg av lastebiler og busser, men utfører også tjenester som reparasjon og vedlikehold, delesalg, holder ulike kurs for sjåfører og tilbyr rådgivningstjenester til bransjen blant annet innenfor energiledelse.

Selskapet har flyttet mye av sin IT-plattform over i Microsoft Azure og er interessert i å bruke maskinlæring for å gjøre datadrevne beslutninger og øke sine inntekter.

- Volmax har i mange år samlet inn og systematisert data relatert til verkstedvirksomheten, kjøretøy, serviceavtaler og flåtedata. Her inngår både lastebiler og i senere tid også anleggsmaskiner, forteller IT- og utviklingssjef Kim Finkenhagen.

- Dette medfører at vi besitter betydelige datasett som kan benyttes i ulike maskinlæringsalgoritmer for å anslå, forutsi og predikere ulike hypoteser, fortsetter Finkenhagen.

Totalt har Volmax ca. 116.000 transportfirmaer i sine databaser. Volmax er også integrert med Statens Vegvesen som har ca. 700.000 kjøretøy i sine databaser. Av disse er det ca. 250.000 tyngre kjøretøy som benyttes i næringsvirksomhet.

- 70% av kundene våre er småbileiere med mellom 1-10 biler, forklarer Finkenhagen.

Han forteller videre at dette er en fordeling som også gjelder i Europa hvor majoriteten av kundene er småbileiere med mellom 10-20 biler.

Volmax har jobbet aktivt med digitalisering av selskapet siden midten av 2000- tallet, og har nå opprettet Volmax Digital. Dette er en skybasert plattform som har som mål å transformere kundereisen og levere større verdi og bedre tjenester både til interne brukere og til sine kunder.

For tiden har Volmax 1.200 lastebiler i deres 5-årige vindu for serviceavtaler, samt store mengder data på lastebilene. Selskapet ser noen problemer med noen av disse kjøretøyene, hvor reparasjoner blir mer kostbare enn det som er normalt innenfor en serviceavtale.

Dette kan skyldes at kjøretøyet er feil spesifisert i forhold til bruk, svakheter i komponenter eller uerfarne sjåfører. I noen tilfeller blir bilen brukt annerledes enn forutsatt ved kjøp, og er dermed ikke er konstruert for den type kjøring som kunden foretar.

Derfor er Volmax interessert i å bruke prediktiv maskinlæring for å få bedre innsikt i sine serviceavtaler, og på den måten detektere så tidlig som mulig hvilke kjøretøy som vil ha en unormal høy kostnad. Med denne kunnskapen kan man sette inn proaktive tiltak og dermed redusere sannsynligheten for at en serviceavtale går i tap.

NoIS bistår Volmax med å utvikle maskinlæringsalgoritmer som kan bidra til å til nå disse målene.

- Det vi forsøker innledningsvis er å teste noen algoritmer som potensielt vil gi stor gevinst med relativt lav innsats, for eksempel predikering av hvilke kunder eller biler som vil få en negativ utvikling på sin serviceavtale, forklarer gruppe-leder Andreas Ravnestad.

- De dataene som Volmax besitter har også et sterkt potensiale til å gjøre prediksjoner om avtalenivå, serviceintervaller, fremtidige kostnader og lignende utslagsgivende faktorer, forteller Ravnestad.

Prosjektet gjennomføres som en “proof of concept”. Dette er en gjennomføringsmetode hvor det settes av begrenset med tid til å teste om en hypotese fungerer i praksis. NoIS har gjennomført lignende “proof of concepts” for flere andre kunder, og er spent på å se resultatene fra dette prosjektet og hvor stor verdi dette vil gi for Volmax.

Profilbilde av Andreas Ravnestad
Andreas Ravnestad
Gruppeleder

Nyheter

- av 176