La télématique de l'industrie lourde crée de grandes quantités de données, ce qui augmentera les astruck.Toutes ces données peuvent être utilisées pour fournir des informations de maintenance prédictive pour que les flottes diminuent les temps d'arrêt de leurs camions.
Cependant, la clé n'est pas réellement plus de données.Ce sont des données propres et optimisées qui fournissent une information à action pour les distributeurs de rechange, les fournisseurs et les flottes.
«Le modèle même commercial des véhicules commerciaux a changé fondamentalement.En 2022, le problème à résoudre est ce que le camion peut faire pour moi », dans les données qu'il fournit, a déclaré Sandeep Kar, responsable de la stratégie de noregonfiet, lors d'une session,« ouvrir la voie: comment le raccourci lourd peut profiter de la télématisation et de la prédictiveEntretien », a tenu la semaine dernière lors de la semaine de rechange lourde 2022 à Grapevine, au Texas,.
Si un feu de défaut s'allume dans un camion en transit, «la technologie existe aujourd'hui pour guider ce véhicule vers un service de service et d'entretien.Ce service et l'entretien de l'entretien sache désormais que ce véhicule est venu avec cette pièce ou cette exigence de service, ce qui réduit le temps de séjour », a déclaré Kar.«C'est là que le marché secondaire a un énorme avantage sur la chaîne OES.Si nous pouvons bien faire les choses, nous pouvons voler des affaires loin du canal OES et Wecan réduit le temps de séjour et récupérer le conducteur sur la route.Il y a certains avantages critiques que le marché secondaire peut fournir des flottes et monétiser cette opportunité.C’est l’avenir."
Ben Johnson, directeur, ProductManagement, Mitchell 1, a déclaré que si le véhicule transmet des données, il peut obtenir un système de gestion de flotte qui peut évaluer les données et que Fleet Managecan exécute ces données via un service qui identifie le code de défaut.
«Nous savons ce qui provoque généralement du code et nous connaissons la gravité de ce code, alors maintenant la première décision est de savoir si le camion est toujours sûr à conduire.Plusieurs fois, ils sont [sûrs à conduire] et vous les avez franchis pour terminer leur charge utile, puis nous prendrons un rendez-vous pour les.Si ce n'est pas le cas, vous devez prendre une décision en fonction de ce que les données vous disent. Is it such a problem that is going to take that truckdown for an extended amount of time? If so, you might want to start logisticallythinking about another tractor to meet this payload to make sure the payloadgets to where it needs to," Johnson said.
Il a dit qu'il y a un certain nombre de distributeurs de pièces dans l'industrie lourde, mais des 30 ans des interfaces de catalogue électroniques de 30 ans, Mitchell 1, ont, très peu d'entre elles ont une sélection robuste de pièces lourdes, ce qui signifie qu'il y a un téléphoneAppels à faire pour les gens qui peuvent obtenir les pièces.
Un moyen plus efficace consiste à trouver rapidement ces pièces nécessaires via une analyse des données provenant du véhicule et de pouvoir examiner la chaîne d'approvisionnement pour localiser les pièces.Il peut être entravé une entreprise locale ou un centre de distribution du Midwest, par exemple.
«Où réside-t-il physiquement, je peux trouver la meilleure façon de le mettre sur le véhicule.Pour moi, c'est le lien manquant.Nous avons beaucoup investi dans l'IA et les [outils] qui analysent les ordres de réparation, l'histoire du véhicule, etc.., so we can help predict the future," Johnson added.
Kar a abordé la demande de la demande.
«Oui, toutes ces informations sont disponibles, mais est-ce important pour un gestionnaire de flotte ou un distributeur d'entrepôt aujourd'hui?La photo de l'industrie est qu'il y a trop de données et trop peu d'informations.Nous travaillons avec les données. The end user only wants mission-criticalinformation that is actionable," he said.«D'après un distributorage de l'entrepôt de pièces, c'est que cette partie doit être livrée à une boutique particulière pour le moment.Si nous pouvons y arriver, nous pouvons créer une création dans le processus."
Les deux panélistes ont convenu que le temps est maintenant que les distributeurs et les fournisseurs de pièces investissent dans cette technologie.
"Si vous n'êtes pas intéressé à vous informer maintenant, vous vendrez probablement ou ferez de l'activité plus tard.Je ne veux pas sonner ce Stark mais c'est ce que je crois être la réalité. Fleetsthat are responsible for getting products here to there are going to be countingon parts distribution, service networks, people who can make sure they can helpmeet commitments, and if you’re not one of those on that list, I don’t knowwhat your future holds," Johnson said.
Kar a ajouté: «Nous avons essayé depuis longtemps pour pousser cette technologie, mais maintenant le moment est venu où le marché le tire parce que les systèmes sont sensibles.Au moment où vous mettez un capteur dans un système de véhicules, ce qui finit par se produire, c'est que le système génère désormais des données.Une fois ces données disponibles, cela stimulera la prise de décision.Si vous ne rejoignez pas cette révolution des informations, vous serez laissé de côté."
Ainsi, la question devient à quel point la télématique, les données et la maintenance prédictive se concrétisent avant l'industrie lourde.
«La maintenance prédictive est aussi bonne que les données à l'origine de l'analyse.Vous devez structurer les données afin que vous puissiez travailler avec elle.Il y a des données provenant de divers systèmes de véhicules, composants et modules, mais les données ne sont pas structurées, elles doivent être frottées.Une fois que vous avez un «lac» de données massives profondément et large, vous pouvez ajouter plus de confiance à l'analyse. This change is happening, and I can venture aprediction this will happen in the next five years where every sensorizedvehicle will start offering creative maintenance solutions," Kar said.
Johnson a accepté.«Les informations sont là.Le problème est qu'ils sont tous dans des étangs et pas dans un grand lac de données.Jusqu'à ce que nous puissions obtenir plus d'une masse de ces informations, mieux c'est.Mais les capacités sont ici aujourd'hui.C'est juste une question de [nettoyage] et de la sortie de cette information.C'est une période assez excitante."
