自動車のライフサイクル全体に対するデジタル管理の影響は何ですか？
自動車の全ライフサイクルとは、一般に、相互に関連する技術、組織的な対策、車両の調達、取り付け、使用、保守、修理、更新、年次検査、廃棄など、生産と運用を目標とする自動車企業、自動車事業者のプロセス全体を指します。最高の車両ライフサイクル利用と経済的コストという管理目標を達成するためのデジタル管理。
5Gの時代とモノのインターネットの出現により、誰もが自動車の使用機能と運用価値に対するより高い目標と要求を持っています。必要なのは、もはや輸送ツールではなく、より「スマート」でより価値のあるものですお金を稼ぐツール。インテリジェントテクノロジーの成熟は、自動車の継続的な開発と普及にあります。自動車には、知覚、適応、自己学習、および自己決定の機能があり、強力な魂と活力を自動車に注入しています。
自動車のインターネットに10年以上焦点を合わせている会社として、Su Ruideは「自動車の全ライフサイクル管理」モデルを、ビッグデータ、クラウドコンピューティング、TIoT（E6S）、Beidou / GPS衛星測位技術で自動車の洗練に適用しました運用中、空港、ホテル、国際レンタカー、旅行と観光、スロートラベルなど、多くのお客様から認められています。
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1.車両の購入と取り付け
フロントマウント機器の全国的なネットワークアクセスサービスを含む、全国的な車両の設置および着陸サービスを提供します。代表的な例として、Yutong RVやDongfeng Yulong Groupがあります。顧客が車両を購入すると同時に、Su Ruiは技術者がデポのフレームに直接取り付けて固定し、所定の位置に固定して、テストの完了後に操作を完了するように手配しました。車両が購入したデータには、車体長、フレーム番号、色、ブランド、エンジンタイプなどの複数のデータレコードが含まれます。
2.車両の使用
車両の使用後、車両に搭載されたTBOX（E6S）を介して、燃料残量、出力、速度、位置、日常の運転状況、車体の状態、盗難防止情報、車両の安全性など、大量の車両データが収集されます。ドライバーの運転行動、充電回数、3つの電気条件、対応するモーターのデータ、エンジン故障の詳細など。これらのビッグデータは、企業が効果的に車両を派遣して操作し、車両の効率を向上させ、リモートリアルタイム診断を支援します。
3.車両のメンテナンスと修理
車両のエンジンデータ、タイヤの空気圧、障害の詳細、エンジンの総走行距離情報、車両のメンテナンスランプ情報を収集し、車両の寿命を把握し、車両の健康診断レポートを完成し、プラットフォームの登録車両のメンテナンスと修理作業、サイクル、メンテナンス担当者、車両の状態を確認する良好な走行状態であり、車両の「信用報告書」記録を形成します。
4.車両の更新とスクラップ
車の履歴ファイルに従って、車両の使用を評価し、車両の年齢、走行距離、保守記録、タイヤ、ブレーキ時間、修理時間、3つの電力の充電時間をまとめ、車両の残余価値評価を効果的に解決します。
5.車両のライフサイクルの終わり
車両の排出量が標準を超え、一連のデータアカウント、管理およびメンテナンスの記録を通じて、車両の経済性、信頼性、および管理コストのオプションの分析を行い、企業が購入の決定を支援できるように、寿命と走行距離が終了しました。車両のライフサイクル追跡を再確立するための優れた車両、優れた人材、または元のモデルの履歴データを使用して科学的信頼性管理戦略を実行し、閉ループ管理を実現します。
Su Ruideは、CANバスを介してエンジンシャーシ、ボディ、エンジン、作業条件などのさまざまなデータを取得し、車両のライフサイクルにおける車両、人員、サービスなど、車両の運行管理のあらゆる側面に対応しています。企業はコストを削減し、効率を高めて運用価値を最大化します。
現在、克服しなければならない目標はたくさんあります。たとえば、収集ターミナルでは、さまざまな分野、さまざまなデータ要件、さまざまな顧客基準に従って一連の製品を作成する必要があります。これらは、燃料トラック、路面電車、貨物車、水素エネルギー自動車であるためです。使用されるCANプロトコルは異なり、独自の分野で独自の洗練された使用法があります。第二に、それは車のモデルのデータと互換性があります。メーカーの承認を得ている間、多くの車のモデルは長期的なビジネスプロセス、より多くのコアデータ、および技術は実際にはまだ海外にあります。3つ目は、データをより深く掘り下げて品質を制御する必要があることです。従来のOBD分野では、ISO15031を介して、不規則で無関係なアイドル状態の冗長データが大量に取得されます。総走行距離、フレーム数、点火時間、充電時間、バッテリー寿命、チェーン比、前年比、経路など
これらのデータを使用して、当社の事業会社は独自の「データウェアハウス」を構築できます。このデータウェアハウスは誰によっても構築されません。このフォローアップには多数のアルゴリズムが含まれるため、特定の強みを持つ企業が行う必要があります、AI人工知能およびエッジコンピューティングのフォローアップは、独自のデータモデルを構築することです。
このため、自動車のライフサイクル全体のデジタル管理は、細分化された業界全体で揺るぎない主導的地位を占めています。インテリジェント時代の急速な発展に伴い、私たちは引き続きIoVテクノロジー、サービス、開発に注力し、デジタル化を改善してお客様に新しい価値のラウンドをもたらし、インテリジェントな相互接続と相互接続の新しい時代を迎えます。
