Ao investir em tecnologias que identifiquem padrões de falhas e otimizem as rotinas de manutenção, a empresa busca aumentar a confiabilidade dos veículos e melhorar a experiência do cliente. Para que o objetivo geral proposto seja alcançado, definem-se os seguintes objetivos específicos:

• Implementar metodologias para a visualização dos dados vinculados aos reboques no formato de dashboards. (novas visualizações para os dashboards atualmente utilizados pela Stellantis);
• Investigar os principais direcionadores associados à ocorrência de reboques, considerando variáveis como características dos veículos, ano de fabricação, modelo, quilometragem e outros atributos, além de analisar o tempo decorrido entre o início de uso do veículo e a necessidade do reboque;
• Elaborar modelos preditivos voltados à estimativa do tempo até o primeiro reboque e à probabilidade de ocorrência de reboques com base em características dos veículos e padrões de uso;
• Desenvolver modelos de reclassificação automática das causas de reboques utilizando técnicas de Processamento de Linguagem Natural aplicadas aos dados textuais dos inventários.
• Estudar a viabilidade de aplicação de novas tecnologias, como os grandes modelos de linguagem (LLMs) para geração dinâmica de relatórios e novas visualizações.