リコールを回避する
スマートな車両診断を活用して
車両の故障のトラブルシューティングは、OEMやその顧客にとって、時間とコストがかかる作業となり得ます。車両の所有者が、あの厄介な「チェックエンジンランプ」の点灯に直面した場合でも、より深刻な不具合に直面した場合でも、根本原因を突き止め、迅速に修理することが不可欠です。
現代の自動車は、診断機能に活用できる膨大な量のシステムデータやセンサーデータを生成することができます。しかし、コスト効率良く、かつ迅速に「干し草の山から針を見つける」ことが、より広範囲にわたる故障やリコール、ひいてはブランド評判の低下を回避するために極めて重要です。
状況：特定の車種において、ヘッドユニットが繰り返し「
」と表示され、
クラッシュする
例えば、特定の車種のオーナーから、ヘッドユニットのクラッシュが繰り返し、かつ不規則に発生しているという報告が相次いでいる状況を想像してみてください。こうした車両を地元の整備工場に持ち込み、OBD-IIポートに専用の診断ツールを接続して標準的な車両診断テストを実施しただけでは、不規則な現象を再現できない限り、問題を解決できない可能性があります。最終的には、十分な数のオーナーや整備士からOEM（自動車メーカー）に問題が報告された後、エンジニアが解決策を模索するために乗り出すことになるでしょう。
問題を早期に検出して解決する
事態が深刻化する前に
適切なツールを活用すれば、OEMは遠隔で、かつ予防的に車両診断を実施し、問題がサービスリコールに発展する前にそれを検知・解決することができます。前述のヘッドユニットの故障シナリオにおいて、Sonatus のAutomator（AI ）、Collector（AI ）、およびUpdaterを活用したスマートな車両診断アプローチは、次のように展開されます：
- OEMには、ヘッドユニットのクラッシュが発生したという顧客からの報告が複数寄せられている
- OEMは、そのモデルの全車両に対して、Collector（AI ）およびAutomator（AI ）の診断ポリシーを適用します。
- AutomatAI ポリシーがトリガーされ、全車両においてヘッドユニットのクラッシュが発生した際に、車載診断スキャンが実行されます。
- Automator（AI ）は、Collector（AI ）を呼び出し、隠れた診断トラブルコード（DTC）やログを含むすべての車両データを収集します。
- 集約されたデータは車両サービスエンジニアリング部門に送信され、担当エンジニアに通知されます
- 正確かつ相互に関連付けられたデータを手にしたサービスエンジニアは、根本原因の特定と解決へと、はるかに迅速に進むことができます。
- 解決策（単純な設定の更新またはファームウェアの変更）が特定されたら、Updaterの統合OTA管理機能を使用して適用されます。
- 車両所有者には、車載インフォテインメントシステム（IVI）やモバイル端末の診断ツールを通じて、更新情報が通知されます。
- 量産段階の車両において問題を早期に検出することで、OEM各社は生産中あるいは生産前にそれらを修正することができ、大規模なトラブルを未然に防ぐことができます。
大規模なリコールを削減
予防的な車両診断により
早期発見と迅速な解決こそが、大規模なサービスリコールの発生確率を低減するための鍵となります。「Sonatus 」車両プラットフォームにより、自動車メーカーは車両診断を効率的に実施し、問題がよりコストがかかり、不便を伴う事態に発展する前に、その問題を評価・解決することが可能になります。
- 問題を早期に、かつリモートで監視・検知する
- トラブルシューティングのための診断テストと診断データの収集を自動化する
- 診断トラブルコード（DTC）の発生やその他の車両の状態をトリガーとする
- 正確な車両データで、より迅速に解決策を見出す
- 将来のリコールを未然に防ぐため、販売前の車両に修正措置を講じる
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