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联网车辆的预测性维护

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 Predictive Maintenance For Connected Vehicles - IoT ONE Case Study
技术
  • 分析与建模 - 机器学习
  • 分析与建模 - 预测分析
  • 分析与建模 - 实时分析
  • 应用基础设施与中间件 - 数据可视化
适用行业
  • 汽车
适用功能
  • 维护
用例
  • 预测性维护
客户
关于客户
Vantage Power 设计和制造用于公共汽车的改装混合动力系统,使运营商能够以购买新混合动力公共汽车的一小部分成本降低燃料消耗和排放。通过设计整个混合动力系统 - 一切都在
挑战

到 2025 年,伦敦交通局将必须满足严格的排放控制规定。这意味着购买和运营新的混合动力或全电动零排放巴士车队。因此,许多原始设备制造商 (OEM) 和运营商将不得不开发新技术来帮助他们以足够快的速度进入市场以满足需求。

解决方案

加快上市时间和合规控制

Vantage Power 与 Luxoft(AWS 合作伙伴网络高级咨询合作伙伴)合作创建了 VPVision——一个创新的遥测平台。 VPVision 将 AWS 云平台引入每辆联网车辆,为 Vantage Power 客户提供每辆车动力总成组件的概览,包括电池、控制系统、发动机、电机和发电机。

VPVision 围绕物联网架构(AWS IoT Core、AWS Greengrass 和 AWS IoT Analytics)构建,然后与 Amazon Simple Storage Services (Amazon S3) 和 AWS Lambda 相结合。这优化了每分钟数十万个数据点的处理。反过来,它为 OEM 和运营商提供有价值的见解,使他们能够创建预测性维护模型并实施实时预防措施。

以下是 VPVision 的六项优势:

1. 系统监控从车速到发动机健康和电池组级诊断的所有内容。它使运营商和 OEM 能够从每辆车中获得超过 6,000 个数据点的洞察力和报告。

2. VPVision 通过云自动收集、处理、存储和呈现实时车辆数据。

3. 实现实时地理定位可视化以及车队经理和司机之间的双向沟通。

4. 当需要日常维护时,实时警报将停机时间降至最低。

5. 它利用来自 AWS 的 IoT 组件,例如 IoT Analytics、Greengrass ML、Sagemaker 等等。

6. 该团队开发了一种机器学习模型,该模型使用 AWS IoT Sagemaker Notebooks 自动分析“空闲时间”和“车辆位置”数据。

数量效益
  • Limits the time vehicles are in maintenance shops, reducing operational costs by over 80%.

  • Quickens time-to-market for OEMs by six months.

  • Identifies the ideal time and location for lithium-ion battery balancing, extending the operational life of a battery by around 10%.

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