Вы управляете собственным специальным флотом? Вы несете ответственность за время простоя и расходы на техническое обслуживание? Если вы ответили «да» на оба вопроса, вы находитесь в правильном месте.

Мы создали наше приложение для искусственного интеллекта Fleet Health с такими людьми, как вы. Вы хотите оптимизировать интеллектуальное планирование, чтобы увеличить время безотказной работы парка и минимизировать затраты на техническое обслуживание, и мы можем помочь вам в этом.

Как это работает?

FHAI создает цифровую копию вашего автопарка и создает основу для каждого автопарка, сопоставляя каждый инцидент, поездку, поломку и неисправность с первого дня эксплуатации каждого актива. Оттуда модели машинного обучения приложения берут собранные данные и применяют запатентованные методы глубокого обучения и ансамбля для прогнозирования сбоев на уровне активов и на уровне компонентов во всем парке.

Что это значит для тебя?

Благодаря прогнозному техническому обслуживанию, предоставленным FHAI, руководители автопарка имеют полную возможность максимизировать время безотказной работы и минимизировать затраты на техническое обслуживание. Как всегда, наша платформа Enterprise AI® поможет вам получить ценные знания о том, как работает ваш флот, благодаря способности «Sense», «Predict» и «Рекомендации». Это требует угадывания работы из сортировки точек данных и помогает оптимизировать эффективность.

Что отличает FHAI?

Модульная функциональность, для стартеров. Основное приложение построено на основе прогнозного обслуживания и включает в себя дополнительные модули, связанные с атрибуцией CPM, приобретением/реализацией активов, аналитикой гарантий и аналитикой топлива: но различия на этом не останавливаются.

С FHAI наши клиенты заметили снижение затрат на техническое обслуживание автопарка на 5 -10% и сокращение времени простоя автопарка на 12 -15%.

Чтобы узнать больше, просмотрите наши технические данные, пример с клиентом NFI Industries или свяжитесь с нами!

en flag
zh flag
fr flag
de flag
it flag
ja flag
pt flag
ru flag
es flag
tr flag
Listen to this post
Voiced by Amazon Polly