Case study

4 phút đọc

Mercedes-Benz: Khi AI biến ô tô thành “trợ lý phong cách sống”

Trong kỷ nguyên “xe = thiết bị thông minh có bánh”, Mercedes-Benz đang tái định nghĩa cả hành trình bên trong khoang lái lẫn chất lượng hạ tầng giao thông bằng dữ liệu cảm biến và trí tuệ nhân tạo (AI). Hãng không chỉ thu thập hàng tỷ điểm dữ liệu mỗi ngày, mà còn product-hoá chúng thành các dịch vụ đem lại giá trị tức thì cho lái xe, cơ quan giao thông và cả chuỗi cung ứng.

Nguồn: autohaus-weeke.de

1. Giao diện & luồng giá trị của Mercedes-Benz Data Dashboard

• Cơ quan quản lý nhận diện đoạn đường xấu gần real-time, ưu tiên vá đường chính xác hơn.
• Doanh nghiệp logistic & bảo hiểm bổ sung chỉ số “độ an toàn tuyến” để tối ưu lộ trình, định giá rủi ro.
• Mercedes-Benz chứng minh mô hình product-hoá dữ liệu IoT—gợi ý cho các dự án biến dữ liệu cảm biến thành API thương mại.

2. Ứng dụng chính của Mercedes-Benz Road-Quality Dashboard

• Ưu tiên bảo trì ‒ Lọc đoạn IRI cao, lập danh sách vá đường & đo % km “xấu” giảm dần
• Cảnh báo an toàn ‒ Ghép IRI + “hotspot” để nhắc lái xe tránh ổ gà, điểm trơn trượt
• Tối ưu logistics ‒ Đội xe né đường xấu → giảm hao mòn & nhiên liệu
• Định giá bảo hiểm ‒ Thêm “Road Quality Score” vào mô hình phí theo tuyến thực chạy
• Quy hoạch đô thị ‒ Map mức gồ ghề để ưu tiên đầu tư hạ tầng & cắt CO₂

3. Ba trụ cột Data & AI của Mercedes-Benz

• Smart Factory (MO360 + Digital Twin) – Mercedes-Benz hợp nhất dữ liệu từ hơn 30 nhà máy và mô phỏng toàn bộ dây chuyền sản xuất trên nền tảng NVIDIA Omniverse. Nhờ vậy, hãng tăng khoảng 20 % năng suất và cắt giảm tới 50 % thời gian dừng máy.
• Predictive Maintenance – Tận dụng dữ liệu telematics và mô hình máy học để dự đoán hỏng hóc trên xe tải Actros. Giải pháp này chủ động lập lịch bảo dưỡng, giảm downtime và tiết kiệm mỗi năm hàng nghìn euro cho mỗi xe.
• In-Car AI Experience – Nền tảng MB.OS kết hợp hệ thống MBUX cùng trợ lý hội thoại LLM, cá nhân hoá hoàn toàn khoang lái. Kết quả là mức độ tương tác của tài xế với hệ thống tăng lên tới 40 %.

Bài học cho doanh nghiệp Việt Nam

1. Product-hoá dữ liệu IoT – Dữ liệu cảm biến không chỉ để báo cáo, mà có thể bán thành API.
2. Cá nhân hoá đa kênh – Liên thông dữ liệu từ sản phẩm tới thương mại điện tử & hậu mãi.
3. KPI rõ ràng – Luôn gắn chỉ số ROI (năng suất ↑, downtime ↓, trải nghiệm khách ↑) khi đầu tư BI/AI.

Ứng dụng phân tích dữ liệu – bắt đầu từ đâu?

Tại Mastering Data Analytics (MDA), chúng tôi đã hỗ trợ nhiều doanh nghiệp xây dựng lộ trình phân tích dữ liệu bài bản, từ chiến lược đến công cụ triển khai như Power BI.

Nếu bạn đang tìm cách áp dụng phân tích dữ liệu vào doanh nghiệp – liên hệ MDA ngay hôm nay để được tư vấn chi tiết.

Thông tin khóa học: Business Intelligence 

Liên hệ: Zalo 0961 48 66 48

Chia sẻ bài viết