借助
AI 开展
电气系统维护，提升车辆运行时间

在传统工作流程中执行电气系统健康维护例行检查，通常需要耗费大量时间、需要技术人员参与，并导致车辆停运，从而给车队和服务团队带来了额外的运营负担。该流程通常包括：

• 车辆停运时间：卡车必须停运，并送至实体维修中心进行例行检查。
• 手动测试：技术人员必须手动测试各种发动机状态（点火开关开启、起动、运转），以采集电气信号。

Sonatus CollectorAI 使车队运营商能够在整个车队中部署轻量级、动态的、基于触发条件的数据采集策略。 这些策略可在特定运行条件下自动采集电压和电气信号，而传统上这些操作通常需要使用车间诊断工具才能完成。

在此示例中，该 Sonatus CollectorAI 会捕获发动机在多种运行状态下的高价值测量数据，从而在条件变化时更全面地展示系统行为，包括：

• 按键开启
• 曲柄
• 发动机冷却

对于每个事件， Sonatus AI 技术人员 会采集并分析关键车辆信号，以识别异常行为、发现潜在问题，并支持更快速的故障诊断，包括：

• 电压
• RPM
• 电气纹波
• 温度

这使得 Sonatus AI 技术人员 能够模拟手动电气系统测试中通常产生的诊断条件，从而无需完全依赖耗时的实物检查即可评估电气系统的运行状况。

收集完必要的信号后， Sonatus AI 技术人员 会在云端分析测量数据，以评估车辆电气部件的工作状态。 分析结果可能显示，在钥匙转至“ON”位置与启动状态之间存在显著的电压降。 该 Sonatus AI 技师 知识库可能会将这种电压降归因于起动机等部件的故障，如果不加以解决，最终可能会导致无法启动。 与此同时， Sonatus AI 技师 会核实包括蓄电池、发电机和充电系统在内的其他关键部件是否运行正常。

分析完成后， Sonatus AI 技术人员 将提供可操作的建议以解决问题。这些建议使技术人员能够直接针对可能的根本原因进行排查，而非将时间浪费在探索性诊断上。 例如， Sonatus AI “Technician” 可能会建议：

• 检查起动机电磁阀的连接情况
• 检查接地带是否有腐蚀
• 检查起动器总成相关的电气连接

通过利用 Sonatus AI 技术员 和 CollectorAI，OEM厂商和车队能够从分散、手动维护模式转向基于状态的维护（CBM）。这种虚拟化技术不仅能减少车辆停机时间，还能让维修技师腾出精力处理更复杂的任务，并为 Sonatus AI Director的未来发展铺平了道路，届时部署在边缘端的模型将持续监测车辆健康状况，并在故障发生前向操作员发出警报。