AI 기반 진단 기능을 통해 엔진 냉각 시스템
의 문제를 조기에 감지하세요

전통적인 예방 정비 일정에서 엔진 냉각 시스템의 상태를 확인하는 데는 몇 가지 어려움이 따릅니다:

• 육안 검사: 기술자는 후드를 직접 열어 누출 여부, 라디에이터 내 이물질, 냉각수 품질 저하 여부를 점검해야 합니다.
• 사후 유지보수: 냉각 시스템 고장은 주로 주행 중에 예기치 않게 발생하는데, 이는 수동 점검이 차량이 정지해 있는 순간의 ‘일시적인 상태’만을 파악할 수 있기 때문이다.
• 차량 가동 중단 시간: 트럭은 운행 안전을 확보하기 위해 정기적인 냉각 시스템 압력 테스트와 팬 작동 주기 점검을 위해 자주 운행을 중단합니다.

분석을 마친 후, Sonatus AI 기술자는 은 향후 조치에 대한 명확한 권고 사항을 제시합니다.

예를 들어, 시스템은 다음과 같이 제안할 수 있습니다:

• 라디에이터 핀에 끼인 이물질 제거하기
• 특정 냉각 호스의 고압 누출 여부 점검
• 팬 클러치의 작동 상태 확인
• 물 펌프 성능 평가

이러한 맞춤형 권장 사항을 통해 기술자는 가장 가능성이 높은 근본 원인에 직접 집중할 수 있으며, 진단 워크플로우를 신속하게 진행할 수 있습니다. 동시에, Sonatus AI 기술자는 는 다른 관련 시스템이 예상된 범위 내에서 정상적으로 작동하는지 확인하고, 불필요한 작업으로 인해 자원이 과도하게 소모되는 것을 방지합니다.

Sonatus 기존 상용차 텔레매틱스의 한계를 뛰어넘어, Sonatus AI Technician 및 Collector를 통해 차량 데이터를 혁신함으로써 기존 상용차 텔레매틱스의 한계를 뛰어넘습니다. AI를 통해 차량 데이터를 혁신함으로써 기존 상용차 텔레매틱스의 한계를 뛰어넘습니다. OEM 및 차량 운용사는 수동적인 냉각 시스템 점검에서 상태 기반 유지보수(CBM)로 전환할 수 있습니다. 이러한 가상화는 차량 가동 중단 시간을 줄이고, 치명적인 엔진 과열 사고를 예방하며, 에지(edge)에 배포된 모델이 열 상태를 지속적으로 모니터링하고, 도로변 고장으로 이어지기 전에 냉각 효율 저하를 운전자에게 경고하는 미래를 열어줍니다.