Servisní odpověď začíná u správného dílu
LINET vyrábí zdravotnická lůžka pro zákazníky po celém světě. Servisní dotaz může vypadat jednoduše: zákazník potřebuje náhradní díl a jeho cenu. Operátor ale musí určit konkrétní lůžko, dohledat jeho sestavu a vybrat odpovídající položku. Informace přitom mohou pocházet z různých generací podnikových systémů.
Pro LINET jsme vytvořili AI asistenta, který propojuje interní data ze Salesforce a obchodních systémů a zároveň vyhledává informace v interní produktové dokumentaci. V servisních případech připravuje návrh odpovědi z dostupných podkladů a předává jej operátorovi ke kontrole přímo v Salesforce.
Jak do sebe řešení zapadá
Salesforce předává příchozí zprávu aplikaci v Azure. Ta vyhodnotí dotaz, vyhledá podklady a vrátí návrh odpovědi spolu s odkazem na detail zpracování. Integrace je asynchronní: přijetí požadavku a předání výsledku jsou dva samostatné kroky.
Architektura servisního asistenta podle projektové specifikace. Schéma ukazuje funkční vazby; podpora produktového týmu a širší integrace obchodních systémů jsou další oblasti spolupráce.
Od zprávy zákazníka k dohledání součástky
Asistent nejprve rozebere příchozí zprávu a ověří, zda obsahuje údaje potřebné pro hledání. U náhradních dílů může jít o sériové číslo lůžka, model nebo číslo součástky. Chybějící identifikátor je důležitá informace pro operátora: systém má upozornit na neúplné zadání, aby odpověď nevycházela z odhadu konkrétního výrobku.
Následuje vyhledávání v kusovníku, tedy ve stromu dílů, ze kterých je lůžko sestavené. Sériové číslo umožňuje hledat skutečnou sestavu konkrétního lůžka; modelové číslo slouží k dohledání sestavy modelu. Podklady zahrnují popisy a čísla dílů i dostupné ceny.
Například při požadavku na nový ruční ovladač asistent hledá odpovídající součástky a dostupné údaje k nim. Z nalezených záznamů připraví návrh odpovědi. Pokud cenu nebo jinou informaci nedohledá, upozorní na neúplný výsledek.
Operátor vidí, z čeho odpověď vznikla
Návrh se vrací do příslušného případu v Salesforce. Detail zpracování ukazuje parametry hledání a nalezené záznamy, které byly použity při sestavení odpovědi. Operátor tak může ověřit výběr dílu i souvislost s dotazem zákazníka.
Součástí je zpětná vazba: obsluha hodnotí užitečnost návrhu a může popsat, co chybělo nebo bylo nesprávně. Tento vstup pomáhá určovat další rozvoj asistenta podle skutečných servisních případů. Odeslání odpovědi zákazníkovi zůstává součástí práce operátora.
Současná i historická data v jednom postupu
Technická specifikace propojuje aplikaci v .NET na Azure App Service se službou kusovníků SAP S/4HANA. Historické kusovníky z K2 jsou připravené jako exporty a uložené v PostgreSQL. Azure OpenAI pomáhá s analýzou dotazu, významovým vyhledáváním a sestavením odpovědi.
Právě návaznost na zdrojová data dává asistentovi praktickou hodnotu. Jazykový model pracuje s nástroji pro dohledání konkrétních údajů, které operátor potřebuje pro servisní případ.
Podklady pro produktový tým a obchod
Další část spolupráce sjednocuje manuály, měřicí protokoly a certifikáty pro produktové specialisty. Kombinace fulltextového a významového vyhledávání pomáhá dohledat relevantní pasáže i při odlišné terminologii. Odpovědi obsahují odkazy na zdrojové soubory a slouží při přípravě odborných odpovědí, tendrů a marketingových podkladů.
Na procesní úrovni jsme propojili CRM, ERP a fakturační moduly v toku od nabídky po fakturaci. Sjednocení dat omezuje ruční přepisování mezi systémy a usnadňuje návaznost jednotlivých obchodních kroků.
Technologie a naše role
| Oblast | Technologie | Co řešíme |
|---|---|---|
| Servisní případy | Salesforce, asynchronní API | Předání dotazu a návrhu odpovědi |
| Aplikační logika | .NET, Azure App Service, Azure OpenAI | Analýzu dotazu, práci s nástroji a sestavení návrhu |
| Kusovníky a historie | SAP S/4HANA, exporty K2, PostgreSQL | Vyhledávání dílů v současných i historických datech |
| Kontrola výsledku | Detail zpracování a zpětná vazba | Dohledatelnost použitých podkladů |
Co spolupráce přináší
Servisní operátor dostává připravený návrh v prostředí, kde už pracuje, a může si ověřit použité údaje. Produktový tým získává přístup k související dokumentaci a obchodní procesy navazují na sjednocená data. AI asistenci tak propojujeme s konkrétní prací lidí i s podnikovými systémy, které ji podporují.
„Díky spolupráci s Cloudfieldem jsme významně zefektivnili zákaznický servis a interní obchodní procesy. Řešení využívající AI asistenty sjednotilo data, zrychlilo reakční dobu a snížilo administrativní zátěž napříč celou organizací.“
— Miroslav Lapour, Information Technology Director, Linet spol. s r.o.