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    Salud del vehículo

    Nuestra solución permite predecir fallas antes de que ocurran al desbloquear el valor de los datos del vehículo y los componentes. Nuestros exclusivos algoritmos de borde en tiempo real y tecnología avanzada de IA y aprendizaje profundo pueden analizar miles de parámetros de vehículos en tiempo real y brindar información predictiva procesable. El enfoque híbrido de TRAFFILOG combina la IA con la física y el conocimiento del dominio y produce resultados más precisos y realistas

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    Predecir y prevenir fallas

    Detectar una falla después de que ocurre a menudo es demasiado tarde. Necesita conocimientos que proporcionen indicadores tempranos antes de que ocurra una falla. Con la plataforma de Traffilog, las degradaciones del rendimiento se detectarán antes de que se vuelvan peligrosas, las fallas se detectarán antes de que el vehículo genere un Código de diagnóstico de problemas (DTC) y también se detectarán las fallas a nivel del sistema que no generan un DTC.

    Mantenimiento personalizado

    Nuestros algoritmos de borde en tiempo real monitorean múltiples sistemas de vehículos y pueden identificar anomalías y degradación del rendimiento en los componentes. Esto permite el mantenimiento del vehículo en función de las condiciones reales. El mantenimiento de su vehículo una sola vez, ni demasiado pronto ni demasiado tarde, puede reducir significativamente su costo de mantenimiento

    Análisis profundo de raíz

    Predecir y detectar un mal funcionamiento son solo los primeros pasos en la gestión del estado del vehículo. Para determinar el curso de acción apropiado, un mal funcionamiento detectado debe asociarse con una falla específica en un componente. Nuestra exclusiva tecnología de inteligencia artificial explicable lo ayuda a llegar a la causa raíz de las fallas más rápido y con mayor precisión. Esto no solo agiliza la planificación del mantenimiento, sino que también reduce el costo de resolución de problemas y reparación.

    Optimización del rendimiento

    Mantener sus vehículos al máximo nivel de rendimiento reduce sus costos operativos y extiende la vida útil de sus vehículos. Nuestros algoritmos de borde pueden identificar la degradación del rendimiento y alertar con anticipación, lo que le permite tomar las medidas adecuadas a tiempo.

    Nuestras capacidades

    Diagnóstico

    avanzado

    Basada en nuestros exclusivos algoritmos de borde en tiempo real y tecnología avanzada de IA, la plataforma de Questar monitorea y analiza el impacto dual del desgaste de los componentes en la eficiencia y seguridad del vehículo.

     

    ·  Monitoreo en tiempo real

    ·  Informes y alertas de salud

    ·  Salud del motor

    ·  Salud del sistema eléctrico

    ·  Salud del equipo

    ·  Estado del sistema de dirección

    ·  Salud de los neumáticos

    ·  Salud del sistema de combustible

    Salud predictiva del vehículo

    Basada en tecnologías avanzadas de inteligencia artificial y aprendizaje profundo combinadas con un profundo conocimiento automotriz, la tecnología Questar puede predecir cuándo ocurrirá un mal funcionamiento.

     

    ·  Análisis de raíz de la causa

    ·  Análisis de bordes

    ·  Análisis de flota

    ·  Salud predictiva del componente

    Tecnología única

    Conexión Traffilog    

    Una unidad de control telemático configurable avanzada que recopila datos de alta fidelidad de múltiples fuentes a bordo del vehículo y los analiza en tiempo real

    Análisis perimetral

    Un motor de tiempo de ejecución de IA integrado diseñado para módulos de puerta de enlace, controladores de dominio y módulos telemáticos. Permite la ejecución eficiente de algoritmos de aprendizaje profundo que monitorean miles de señales en tiempo real y brindan información sin precedentes sobre el estado de su vehículo.

    Análisis Cloud 

    Proporciona a los OEM y las flotas capacidades predictivas sin precedentes y conocimientos operativos en flotas heterogéneas.

    Desarrollo Traffilog

    Nuestra plataforma de IA que permite a los clientes desarrollar, entrenar, optimizar, probar e implementar algoritmos de aprendizaje profundo de última generación para la gestión del estado del vehículo.