AI Pour un diagnostic intelligent :
. Résolvez les problèmes plus rapidement et réduisez les coûts de maintenance.

Les approches traditionnelles de l'entretien automobile s'appuient souvent sur les codes d'erreur (DTC) et sur la collecte de données déclenchée lorsque ces codes apparaissent dans le véhicule. Malheureusement, les codes d'erreur ne couvrent qu'une partie des scénarios de panne possibles, ce qui fait que de nombreuses autres pannes passent inaperçues. De plus, les codes d'erreur présentent de nombreuses limites et imprécisions, ce qui les empêche de constituer une solution suffisante pour tous les diagnostics.  Enfin, lorsque de nouveaux problèmes, jusque-là inconnus, apparaissent, il arrive souvent qu’aucun code DTC n’ait encore été créé pour ce type de panne, ou que la cause première ne soit pas identifiée. Dans tous ces cas de figure, la plateforme Fastlane propose une approche supérieure qui intègre les pannes et les données liées aux codes DTC, mais va au-delà pour améliorer les diagnostics et identifier plus rapidement la cause première ainsi que les mesures correctives à prendre.

Tout à fait, Fastlane Insight est compatible avec n'importe quel fournisseur de cloud de votre choix, qu'il s'agisse d'un cloud public ou privé. Nos clients actuels ont déployé avec succès nos technologies sur toute une gamme de solutions cloud, y compris des clouds publics et privés.

L'équipementier dispose d'un contrôle total sur la manière dont cette solution est déployée et utilisée, y compris sur les rôles autorisés à accéder à l'outil. Certains équipementiers peuvent choisir d'utiliser Fastlane Insight à des fins d'analyse diagnostique et de ne présenter au personnel de maintenance que les conclusions et les mesures correctives recommandées. D'autres équipementiers peuvent choisir de donner davantage accès à Fastlane Insight , permettant ainsi des recherches plus approfondies et un suivi au fur et à mesure que le processus de réparation avance. L'équipementier conserve un contrôle total sur la manière d'utiliser cet outil, ainsi que sur le niveau d'accès accordé et les personnes autorisées à y accéder.

Dans les approches traditionnelles, les schémas de défaillance détectés sur un véhicule sont souvent réparés de manière isolée, alors qu’ils peuvent en réalité constituer un signe précoce de problèmes affectant d’autres véhicules.  L’un des atouts de l’analyse « AI » proposée par Fastlane Insight réside dans sa capacité à détecter des schémas de défaillance provenant de plusieurs véhicules, susceptibles d’indiquer un problème dépassant le cadre d’un seul véhicule. De plus, Fastlane Insight peut s’avérer un outil précieux pour déterminer plus rapidement l’ampleur potentielle des véhicules susceptibles d’être concernés par un schéma de défaillance donné, ce qui peut contribuer à améliorer le temps de réponse et l’efficacité, tout en réduisant considérablement les coûts associés à un éventuel scénario de rappel.

Compte tenu de la complexité croissante des logiciels embarqués dans les véhicules, les équipementiers sont souvent confrontés à un problème récurrent : les techniciens d'entretien ne sont pas en mesure de diagnostiquer et de réparer correctement les problèmes logiciels du véhicule, ce qui conduit souvent au remplacement de modules matériels qui ne sont en réalité pas défectueux. Les rapports d'analyse « Fastlane Insight » peuvent constituer un outil puissant non seulement pour diagnostiquer les problèmes et recommander des solutions efficaces, mais aussi pour indiquer ce quineconstituepasun problème.  Fastlane Insight Les rapports d’analyse fournissent des indications détaillées sur la source probable des pannes, ainsi que des recommandations spécifiques sur les étapes inutiles à éviter, telles que le diagnostic ou le remplacement de composants qui ne sont probablement pas à l’origine du problème.