Optimización Inteligente de Agendamiento de Citas | Ford Roble Motor Colombia
Elaboración de reportes automáticos, confiables y actualizados en tiempo real.
Caso de Éxito
Cliente: FORD Colombia
Inicio: 13/01/2025
Etiquetas: Reportabilidad, Corporativo
Duracion: 3 Meses
Website: www.ford.autoland.com.co
Trabajemos juntos para el desarrollo
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Problema Identificado: Ineficiencia en el Agendamiento de Citas y Uso del Patio de Talleres
En Ford Roble Motor Colombia, el proceso tradicional de agendamiento de citas para servicio técnico presentaba diversas ineficiencias operativas, entre las que se destacan:
- Saturación ociosas de agendas, con jornadas sobrecargadas y otras subutilizadas.
- Tiempos de espera prolongados tanto para clientes como para técnicos por falta de planificación dinámica.
- Uso ineficiente del patio, generando cuellos de botella en el ingreso y salida de vehículos.
- Imposibilidad de anticiparse a picos de demanda, lo que afectaba la experiencia del cliente y la productividad.
- Asignación manual de citas, propensa a errores humanos y sin considerar variables históricas o patrones de comportamiento.
Estas limitaciones impactaban directamente en la satisfacción del cliente, la productividad del taller y los costos operativos asociados al uso de recursos humanos y físicos.
Este problema motivó el desarrollo de una solución basada en Machine Intelligence, capaz de predecir la demanda, optimizar los horarios de atención y mejorar la gestión del espacio y tiempo de los talleres.
¿Qué hicimos para corregirlo?
En Database, seguimos impulsando la eficiencia operativa a través de soluciones basadas en datos e inteligencia artificial.
Junto a Ford Roble Motor Colombia, desarrollamos un modelo predictivo de agendamiento de citas para los talleres de servicio, utilizando técnicas de Machine Intelligence con el objetivo de:
✅ Predecir la demanda de agendamientos
✅ Optimizar la distribución de citas según recursos y carga operativa
✅ Reducir los tiempos de espera en patio y mejorar la experiencia del cliente
✅ Maximizar la eficiencia en la planificación del equipo técnico
Gracias a este modelo, ahora es posible anticipar con precisión los flujos de ingreso y salida de vehículos, permitiendo una mejor planificación y un uso más eficiente de los espacios y capacidades del taller.
Este proyecto es un ejemplo de cómo los datos pueden transformar procesos cotidianos en oportunidades de mejora continua y satisfacción del cliente.
¿Cuál fue el resultado?
La implementación del modelo predictivo desarrollado por Database para Ford Roble Motor Colombia permitió transformar significativamente el proceso de agendamiento de citas en sus talleres de servicio. Entre los principales resultados obtenidos destacan: