차량 전체 수명 주기에 걸친 클라우드 기반 차량 데이터 분석

첫 번째 단계에서는 최종 라인 또는 판매 후 진단 툴의 데이터를 구조화되고 집계된 방식으로 통합하고 시각화합니다. 세션, 플래시 결과, DID/PID 파라미터 데이터, 툴 성능을 보여주는 사용자 친화적인 대시보드를 통해 사용자는 DTC(Diagnostic Trouble Code), 기술 조치, 하드웨어 성능과 관련된 추이를 파악할 수 있습니다.

분석 단계에서는 데이터를 심층적으로 분석하고 상위 및 최신 DTC를 표시하는 다양한 사전 설정 기능과 추이 분석을 통해 차량 오류의 원인을 파악합니다. 머신 러닝, DTC 시퀀싱을 위해 개발된 알고리즘과 같은 정교한 기술을 사용하여 기록된 데이터에서 패턴을 인식합니다. 이를 통해 복잡한 문제를 해결할 수 있으므로 보증 또는 NTF 클레임에 대한 비용 소모를 줄일 수 있습니다.

마지막 단계에서는 인공지능(AI)을 통해 다양한 소스에서 연결된 데이터를 활용하여 이벤트 타임스탬프 또는 거리별로 결함을 그룹화하거나 가장 가능성 높은 수리(Most Likely Repair, MLR)를 식별하는 등 발생할 수 있는 문제를 예측할 수 있습니다. Vehicle Analytics and Intelligence Solution은 이처럼 SDV(소프트웨어 정의 차량)와 관련된 모든 사용 사례를 포괄합니다.