Motive представила новую систему на основе искусственного интеллекта, которая помогает отслеживать и управлять процессами техобслуживания прямо внутри платформы.
Решение Motive Maintenance встроено в платформу Motive и объединяет коды неисправностей, инспекции, рабочие процессы техобслуживания и данные о расходах в единую систему. Это позволяет командам раньше выявлять проблемы, поддерживать в работе больше активов и снижать затраты на аварийные ремонты.
В новом исследовании Motive специалисты по автопаркам назвали рост затрат на техобслуживание и ремонт своей главной операционной проблемой. Лишь 13% опрошенных сообщили, что их системы управления автопарком хорошо интегрированы и автоматически обмениваются данными между платформами.
В результате большинство команд по-прежнему работает с разрозненными процессами обслуживания и вынуждено реагировать уже на аварийные ситуации, переплачивая за запчасти и труд сотрудников.
«Команды не должны узнавать о поломке из звонка с обочины дороги — они должны получать информацию заранее и иметь возможность действовать, чтобы предотвратить дорогостоящий отказ», — сказал Hemant Banavar, Chief Product Officer в Motive.
«Поскольку Motive Maintenance интегрирован напрямую в более широкую платформу Motive, организации получают полную и раннюю картину состояния транспортного средства, что позволяет проактивно устранять проблемы до того, как они превратятся в дорогие отказы. Это означает меньше поломок, меньше простоев и реальную экономию на каждом транспортном средстве и активе, которые они эксплуатируют».
Motive Maintenance — это система на базе ИИ, которая объединяет транспортное средство или актив, водителя, ремонты и бэк-офис в одну связанную платформу, чтобы команды могли раньше видеть проблемы, быстрее их устранять и понимать реальную стоимость эксплуатации каждого актива. Обнаруженный код неисправности превращается в приоритетную рабочую задачу в мастерской, дефект, найденный при осмотре, не теряется, а все расходы на ремонт собираются в точную картину общей стоимости владения.
Диагностика кодов неисправностей на базе ИИ переводит сложные коды на простой язык, чтобы отмечать критические проблемы, рекомендовать обслуживание и подсказывать водителям безопасные действия.
Кроме того, автоматическое ранжирование по уровню критичности самостоятельно определяет приоритет проблем, чтобы команды могли действовать соответствующим образом. Аналитика состояния объединяет дефекты, выявленные при осмотрах, и графики сервиса с доступностью транспортного средства и актива, чтобы было понятно, что требует внимания.
Автоматизация может превращать дефекты из Motive Driver App, коды неисправностей и напоминания о сервисе в цифровые рабочие заказы, чтобы критические ремонты не выпадали из поля зрения. Сканирование счетов с помощью ИИ снижает объём ручного ввода данных, автоматически заполняя записи о техобслуживании точными позициями и экономя часы административной работы.
Профилактическое отслеживание гарантий помогает не платить за ремонты, которые уже покрываются гарантией. Учёт запасов в нескольких локациях предотвращает избыточный заказ деталей, а аналитика замены на основе данных определяет оптимальный момент для вывода транспортного средства из эксплуатации, прежде чем оно станет убыточным.
