예상치 못한 다운타임은 예측 가능합니다.이것이 바로 예측 유지보수의 핵심입니다.

플릿 운영자와 OEM은 지난 10년간 커넥티드 소프트웨어 정의 차량 인프라에 막대한 투자를 해왔습니다.이러한 최신 차량은 오류 코드, 센서 스트림, 위치 핑, 사용 원격 측정 등 그 어느 때보다 많은 데이터를 생성합니다.하지만 여전히 아이러니한 점이 하나 남아 있습니다. 데이터에 너무 몰두하는 조직은 여전히 고장으로 인해 방심하고, 반복되는 결함을 쫓고, 3주 전에 진열되었어야 할 부품을 찾아 헤매고 있다는 것입니다.문제는 데이터가 아닙니다.원시 신호와 실행 가능한 인텔리전스 사이의 격차입니다.

사후 유지보수 트랩

사후 유지 보수와 예방 유지보수의 비용 격차는 업계 전반에 걸쳐 잘 알려져 있습니다. 긴급 수리는 일정에 따라 수행하는 동일한 작업보다 3~9배 더 많이 실행되며, 이는 인건비와 부품뿐만 아니라 견인 비용, 신속한 배송, 차량 유휴 상태에서의 수익 손실로 인해 배율이 증가합니다.대규모 차량의 경우 이러한 일일 손실은 빠르게 증가하고 있습니다. Ryder와 ServiceUp은 계획되지 않은 가동 중지 시간으로 인해 차량당 하루 448~760달러의 비용이 지속적으로 발생하고 있습니다.

그럼에도 불구하고 대부분의 서비스 운영은 장애 발생 후 장애 코드에 대응하고, 불완전한 DTC 기록에서 문제를 진단하고, 기술자의 직관에 의존하여 구성 요소에 실제로 결함이 있는지 또는 성가신 코드가 발생했는지 여부를 판단하는 등 대부분 사후 대응 모드로 작동합니다.

이 패턴은 익숙합니다. 차량이 서비스 센터에 진입하고, 결함이 해결되고, 차량이 서비스를 재개하고, 2주 후에 동일한 결함이 다시 나타납니다.반복되는 결함은 상용 트럭과 승용차 부문 모두에서 보증 비용과 고객 불만을 야기하는 가장 중요한 요인 중 하나입니다.연구에 따르면 반복 수리율은 업계 전반에서 15~ 25% 에 달합니다. 이는 신호 대 의사 결정 워크플로의 개선에서 비롯되는 상당하고 대체로 해결 가능한 비효율성입니다.

리스크 스코어링은 대화를 변화시킵니다

현대식 플릿 진단에서 보다 실용적인 변화 중 하나는 결함 중심 모니터링에서 위험 중심 우선 순위 지정으로 전환하는 것입니다.위험 점수는 모든 DTC를 동일하게 취급하지 않고 고장 빈도, 구성 요소 이력, 차량 활용도 및 고장 패턴 데이터를 집계하여 VIN 또는 구성 요소 수준에서 신뢰성 점수를 할당합니다.

이러한 재구성은 실질적인 운영 가치를 제공합니다.서비스 관리자는 200대의 활성 차량을 조사할 때 200대의 개별 정보를 입력할 필요가 없습니다. 즉, 이번 주에 어떤 12대에 주의가 필요한지, 전체 차량 전반에서 어떤 구성 요소가 고장 나기 쉬운지, 심층적인 개입 없이 재발할 가능성이 높은 수리가 무엇인지 알아야 합니다.위험 점수를 매기면 우선 순위를 쉽게 지정할 수 있습니다.

결함 히트맵은 지리, 경로, 차량 연식 또는 사양 구성을 기준으로 플릿 전반에서 문제가 집중되는 위치를 시각화하여 이를 더욱 확장합니다.특정 모델 연도 또는 듀티 사이클 주변에 특정 결함이 모이면 현장 캠페인으로 전환되기 전에 조사해 볼 가치가 있는 신호입니다.

워크플로 안내: 데이터와 작업 사이의 루프 닫기

조기 경보 시스템과 수리 플레이북은 다르지만 똑같이 중요한 장애 모드, 즉 무언가 잘못되었다는 것을 아는 것과 이에 대해 어떻게 대처해야 하는지 아는 것 사이의 격차를 해결합니다.진단 데이터가 양호하더라도 절차가 표준화되지 않고 부품 권장 사항이 실제 결함 패턴과 연계되지 않으면 기술자는 일관되지 않은 수리 결과에 직면하게 됩니다.

안내식 수리 워크플로 - 전체 고장 데이터 및 부품 기록을 바탕으로 한 단계별 절차 - 진단 변동성을 줄이고 최초 수리율을 개선합니다.또한 예측 가능한 부품 권장 사항과 함께 사용하면 서비스 팀이 공급 지연을 미연에 방지할 수 있습니다.부품 가용성이 차량 유지보수의 병목 지점으로 갈수록 심각해지고 있습니다. 특정 부품에 고장이 발생할 확률이 60일이 경과하면 부품 중 일부에 걸쳐 유의미한 조달 리드 타임을 확보할 수 있습니다.

계획 도구로서의 가동 시간 예측

서비스 계약을 관리하는 버스 사업자, 물류 차량 및 상용 트럭 OEM의 경우 가동 시간 예측은 유용하지 않고 핵심 계획 요소가 되고 있습니다.정비 주기, 장애 이력, 활용 패턴을 기반으로 차량 가용성 추세를 예측하면 디스패치 및 운영 팀이 예상치 못한 서비스 중단에 대응하지 않고 정비 기간을 중심으로 계획을 세울 수 있습니다.

다운스트림이 고객 만족도에 미치는 영향은 가시적입니다.업타임 약정을 구매하는 플릿 고객은 예측 가능성이 필요합니다.데이터 기반 가용성 예측을 제공할 수 있는 OEM과 딜러는 이러한 약속을 지원하고 서비스 품질을 차별화할 수 있는 유리한 위치에 있습니다.

신호에서 행동으로

커넥티드 카 에코시스템은 경쟁 우위가 더 이상 데이터 수집이 아니라 데이터 운용에 있을 정도로 성숙해졌습니다.엔지니어링, 서비스, 운영 등 모든 수준의 의사 결정에 원격 측정을 연결하는 시스템을 구축한 조직은 사후 유지 보수를 줄이고, 보증 노출을 줄이고, 문제 해결 시간을 단축하는 조직입니다.처음부터 새로 만드는 것보다는 말처럼 쉽죠.

Sibros Marketplace의 Predictive Service Intelligence 앱을 사용하면 차량 서비스 운영자에게 지능형 위험 점수, 고장 히트맵, 조기 경고, 수리 플레이북, 부품 권장 사항 및 가동 시간 예측을 커넥티드 카 솔루션으로서 수개월에 걸친 맞춤형 개발 없이 제공할 수 있습니다.자세한 내용은 에서 자세히 알아보십시오. 마켓플레이스.시브로스텍.