による車両稼働率の向上AI-
電気系統のメンテナンス

従来のワークフローにおいて電気系統の定期点検を実施するには、多くの場合、多大な時間、技術者の関与、および車両の使用停止が必要となり、車両管理部門やサービスチームにさらなる業務上の負担が生じます。このプロセスには通常、以下の手順が含まれます：

• 車両の稼働停止：トラックは運行を停止し、定期点検を受けるために実地サービスセンターへ持ち込む必要があります。
• 手動テスト：技術者は、電気信号を計測するために、エンジンのさまざまな状態（イグニッションオン、クランキング、稼働中）を手動でテストする必要があります。

Sonatus CollectorAI により、フリート運営者は、フリート全体に軽量で動的な、トリガーベースのデータ収集ポリシーを展開できるようになります。 これらのポリシーにより、従来は現場の診断ツールを必要としていた特定の動作条件下において、電圧や電気信号を自動的に取得することが可能になります。

この例では、 Sonatus CollectorAI は、複数のエンジン動作状態における重要な測定値を収集し、条件の変化に伴うシステム挙動をより包括的に把握できるようにします。これには以下が含まれます：

• キーオン
• クランク
• エンジンの冷却

各イベントについて、 Sonatus AI 技術者は は、重要な車両信号を取り込み、分析して、異常な挙動を特定し、潜在的な問題を明らかにするとともに、以下の項目を含む迅速な診断を支援します：

• 電圧
• RPM
• 電気的リップル
• 温度

これにより Sonatus AI 技術者は が、手動による電気系統のテスト中に通常発生する診断条件を再現できるため、時間のかかる目視検査のみに頼ることなく、電気系統の状態を評価することが可能になります。

必要な信号を収集した後、 Sonatus AI 技術者は は、クラウド上で測定データを分析し、車両の電気部品の状態を評価します。 この分析により、イグニッションオン時とクランキング時の間に著しい電圧降下が生じていることが判明する場合があります。 その Sonatus AI 整備士 ナレッジベースによれば、この電圧降下はスターターなどの部品の故障に起因する可能性があり、放置すると最終的にエンジンがかからなくなる状態につながる恐れがあります。 同時に、 Sonatus AI 整備士は は、バッテリー、オルタネーター、充電システムなどの他の主要な部品が正常に動作しているかを確認します。

分析が完了したら、 Sonatus AI 技術者は は、問題解決に向けた具体的な提言を行います。これらの提言により、技術者は探索的な診断に時間を費やすことなく、考えられる根本原因に直接焦点を当てることができます。 例えば、 Sonatus AI 「Technician」 は次のような提案を行う場合があります：

• スターターソレノイドの接続部の点検
• アースストラップの腐食の有無を確認する
• スターターアセンブリに関連する電気接続の確認

を活用することで Sonatus AI テクニシャン および CollectorAIを活用することで、OEMやフリート事業者は、断片的で手作業に依存したメンテナンスから、状態に基づくメンテナンス（CBM）へと移行できます。この仮想化により、車両のダウンタイムが削減され、整備工場の技術者はより複雑な作業に専念できるようになり、将来の Sonatus AI Directorの未来への道筋を築きます。この仮想化により、車両のダウンタイムが短縮され、整備の未来への道を開きます。そこでは、エッジに展開されたモデルが車両の状態を継続的に監視し、故障が発生する前にオペレーターに警告を発します。