物聯(lián)方案
2024年09月19日
基于數(shù)據(jù)的預測性維護： 車輛管理系統(tǒng)可以通過采集大量的車輛歷史數(shù)據(jù)（如發(fā)動機工作時長、車輛振動、油耗異常等），使用機器學習模型（如決策樹、隨機森林）來預測車輛可能的故障時間點，這點已經(jīng)在部分的車輛管理系統(tǒng)實現(xiàn)了。
這種方式可以避免傳統(tǒng)的基于時間的維護（定期檢查），提高維修的精度和時效性，延長車輛的使用壽命，這點對于同品牌和同型號的車輛尤為有效，故障率的邏輯曲線基本一致。
自動生成維護工單： 當車輛管理系統(tǒng)檢測到某些車輛即將出現(xiàn)故障或已達到維護里程時，車輛管理系統(tǒng)的管理界面會自動生成維護工單，分配到指定的維修點或人員，確保及時維護車輛。
維修人員當然也可以通過移動終端如：APP和小程序接收到維護任務后，可在車輛管理系統(tǒng)中直接反饋維修進展及結(jié)果，所有信息都自動存儲在車輛管理系統(tǒng)中，形成完整的維修檔案。
轉(zhuǎn)自：互聯(lián)網(wǎng)