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Questar 使用人工智能和预测分析来保持车队在路上行驶
2022年06月19日    阅读量:     新闻来源:中国机器人网 vrovro.com  |  投稿

Questar 使用人工智能和预测分析来保持车队在路上行驶 中国机器人网,vrovro.com

该公司是去年合并的结果,拥有一个平台,在一个试点项目中,该平台在 10% 的公交车队车辆中发现了未发现的问题。


车辆错误代码和警报非常适合通知驾驶员在许多情况下需要立即注意的问题,但是早一点得到提示不是很好吗?


基于 AI 的预测分析正在成为跨行业的一项有价值的技术,预测性维护可以节省金钱和劳动时间,同时还可以确保操作员的安全并普遍降低每个人的压力水平。汽车行业检查了所有这些条件,总部位于特拉维夫的公司 Questar Auto Technologies 正在寻求帮助,该公司由汽车技术公司 Trafficlog 和 SafeRide Technologies 于 2021 年 11 月合并而成中国机器人网vrovro.com


Questar 将自己描述为一家“预测性车辆健康公司”,并提供了一个车辆健康管理 (VHM) 平台,该平台利用人工智能和从传感器收集的数据来生成车辆潜在故障的早期预警。这家公司上周宣布,在最近的一项试点计划中,其 VHM 平台能够发现以色列 Kavim 公共交通公司运营的车队中 10% 的公共汽车的重大故障。


由于运行 Questar 的基于人工智能的分析软件来监控其城市和城际巴士的健康状况,Kavim 被告知,虽然 90% 的测试巴士运行正常,但其中 10% 有两个主要故障,无法通过根据Questar的说法,任何车辆的错误代码。“第一个故障是由于发动机漏油导致车辆排气系统出现问题——发动机控制器没有报告一个严重的问题,”Questar 的一份声明说。“第二个故障是排气系统的微粒过滤器出现问题,它破坏了确保适当排放过滤的污染物燃烧循环过程。”


Questar 产品管理副总裁 Gil Reiter 告诉 Fierce Electronics,“大多数错误代码都是由 OEM 配置的,用于检查需要立即关注的故障,并且它们基于简单的规则。虽然在许多情况下,错误代码出现在损坏已经发生之后,但在这种情况下,问题还没有通过错误代码显现出来。Questar 独特的解决方案能够在问题被内置错误代码检测到之前识别出问题的迹象,从而最大限度地降低与故障修复相关的高成本。”


他补充说,Questar 的大部分数据来自汽车制造商预装的传感器,传感器数据通过 CAN 总线(即车辆内部数据通信网络)收集,但 Questar 还利用安装在其远程信息处理设备,例如加速度计和 GPS。


Reiter 表示,Kavim 一直在使用 VHM 平台“很长时间”,并且 Questar 与北美、拉丁美洲和欧洲的公司还有许多其他正在进行的试点和概念验证计划。“在许多情况下,一旦成功的试点完成,Questar 就会致力于谈判商业部署,”他说。


Reiter 指出,当今的许多车辆,尤其是车队中使用的车辆,作为预防措施,在固定时间进行昂贵的维护,即使它们状况良好。尽管如此,船队所有者仍继续每年花费数千亿美元来修复直到为时已晚才发现的问题。除了维修成本外,不必要的车辆停机时间也需要自己承担费用。


Questar 表示,其现场数据显示,通过使用 VHM 解决方案,车队运营商可以实现 30% 的备件成本降低、10% 的油耗降低、20% 的事故减少以及高达 75% 的不必要的减少。停机时间。该公司表示,实时健康监测以优化排放过滤和节省燃料也使车队更具环境可持续性。


标签:机械应用技术中心今日头条配件与装备人工智能系统及软件行业资讯
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