Fastlane™ Insight
AI 실용적인 차량 인텔리전스를 위해
엔지니어링, 검증 및 서비스 팀을 위해 설계된 ‘ AI ’를 통해 근본 원인을 규명하고, 의사결정을 가속화하며, 차량을 지속적으로 개선하십시오.
Fastlane Insight 차량 데이터 AI, 엔지니어링 지식 및 차량 상황을 활용하여 차량 데이터를 실행 가능한 인텔리전스로 변환합니다.
차량 AI 의 추론 과정
차량별 ‘ AI ’을 적용하여 차량의 동작을 파악하고, 여러 영역에 걸친 정보를 상호 연관 지으며, 문제 조사 속도를 높입니다.
- AI 차량 담당자
- 도메인 간 상관관계
- 근본 원인 분석
- 인과 관계 사슬 재구성
- 공학 지식의 통합
- 설명 가능한 AI 추론
- 전 함대 차원의 패턴 탐지
- 진단 전문성의 확장
통합 차량 인텔리전스
차량 데이터, 진단 정보, 로그, 엔지니어링 문서 및 과거 조사 결과를 하나의 인텔리전스 계층으로 통합합니다.
- 차량 데이터 및 진단 분석
- 로그 및 추적 분석
- 기술 문서 이해
- ODX 및 서비스 정보 통합
- 역사적 문제 및 조사 검색
- 구조화된 차량 지식 그래프
- 소스 간 정보 검색
- 통합 차량 컨텍스트
폐쇄형 루프 AI 의 오케스트레이션
Fastlane Platform 전반에 걸쳐 데이터 수집, 분석 및 수정 워크플로를 조정합니다.
- AI-를 통한 데이터 수집 요청
- 역사적 차량 맥락 검색
- 동적 컨텍스트 확장
- 자동화된 증거 수집
- 사람이 개입하는 워크플로우
- 조사 라이프사이클 관리
- 정화 워크플로우 생성
- 조치 추적 및 거버넌스
지속적인 학습 및 차량 정보 분석
지식을 축적하고, 새롭게 나타나는 패턴을 파악하며, 향후 조사 및 차량 관련 결과를 지속적으로 개선해 나갑니다.
- 지식 확보 및 재사용
- 패턴 라이브러리 생성
- 신규 문제 탐지
- 선단 정보 및 동향 분석
- 조사 결과 추적
- 조직 지식의 보존
- 프로그램 간 지식 공유
- 지속적인 개선을 위한 피드백 루프
관련 자료
닛산이 다음과 같은 방법을 통해 차량 개발 주기를 어떻게 단축하고 있는지 Sonatus
이번 팟캐스트 에피소드에서는 닛산 테크니컬 센터 유럽(NTCE)의 e-플래닝, 코딩 및 사이버 보안 엔지니어인 사라 도리(Sarah Dorey)가, NTCE가 ‘ Sonatus ’AI 와 ‘Technician and Collector’ AI 를 활용하여 수동 방식의 현장 차량 검증에서 원격 기반의 ‘ AI ’ 중심 워크플로로 전환해 나가는 과정을 설명합니다. 이러한 디지털 전환을 통해 전 세계 팀들이 실시간으로 협업할 수 있게 되었으며, 근본 원인 조사 기간을 2주에서 단 2일로 단축함으로써 효율성이 크게 향상되었습니다.
AI 차량 진단: ‘ AI ’ 기술자를 통해 차량 개발 및 시장 출시 기간에 혁신을 일으키다
차량의 진단 및 결함 수정 과정은 ‘ AI ’를 기반으로 한 최적화를 통해 큰 이점을 얻을 수 있는 핵심 분야입니다. 현대 차량은 그 어느 때보다 복잡해졌으며, 일부 차량에는 무려 1,400개에 달하는 컴퓨터 칩이 탑재되어 있습니다. 따라서 양산 전 단계의 차량 엔지니어와 양산 후의 자동차 정비 기술자 모두에게 역량을 강화해 준다면, 자동차 제조사와 소비자 모두에게 상당한 이점을 가져다줄 수 있습니다.
자주 묻는 질문
Fastlane Insight 이는 자동차 OEM이 설계, 분석, 검증 및 진단 역량을 강화할 수 있도록 제공되는 기능입니다. OEM은 자사의 필요에 맞는 방식으로 이 기술을 자유롭게 활용할 수 있습니다. 일부 OEM은 이 기술을 전적으로 사내 엔지니어링 설계 인력을 통해 내부적으로만 사용할 수도 있습니다. 다른 OEM은 진단 경험을 개선하기 위해 서비스 센터에 이 기술의 일부를 공개할 수도 있습니다. OEM은 자사 차량에서 이 기능이 어떻게 사용되는지를 관리할 수 있는 완전한 통제권을 보유합니다.
Fastlane Insight 클라우드 환경에서 구동되어 고성능 대규모 언어 모델(LLM)을 지원함으로써 탁월한 데이터 인사이트를 제공하는 동시에, 기술 매뉴얼, 서비스 기록, 차량 전체 분석 등 OEM의 독점 데이터를 보호합니다.
물론입니다. ‘ Fastlane Insight ’는 퍼블릭 클라우드든 프라이빗 클라우드든, 고객이 선호하는 모든 클라우드 제공업체에서 자유롭게 활용할 수 있습니다. 기존 고객사들과의 협업에서 다양한 클라우드 솔루션에 다양한 클라우드 솔루션에 성공적으로 배포해 왔습니다.
Fastlane Insight 여러 중요한 측면에서 차이가 있습니다. 첫째, 일반적인 상용 AI 플랫폼은 독점적인 OEM 정보에 접근할 수 없는데, 이러한 정보를 공개된 AI 플랫폼에 노출하는 것은 불리할 수 있습니다. 둘째, 일반적인 AI 플랫폼은 대개 복잡한 기술 매뉴얼, 정비 기록 및 기타 기술적 세부 사항을 정확하게 해석하고 처리할 수 없습니다. Sonatus 의 접근 방식과 당사의 차량별 맞춤형 모델은 이러한 복잡한 정보를 정확하게 해석할 수 있어, 훨씬 더 우수한 결과를 제공합니다.
네, 첨단 임베디드 소프트웨어 기능을 갖추지 않은 기존 차량이라도 Fastlane Insight 를 통해 사후 서비스, 차량 품질 및 고객 경험을 개선할 수 있습니다. OEM은 간단하든 정교하든 상관없이 보유한 기존 데이터 소스를 Fastlane Insight 의 분석에 입력 자료로 활용할 수 있습니다.