トラックの計画外の停止は運送会社の業務にさまざまな悪影響をおよぼす課題の1つです。停止によるドライバーの不便さはその一部にしかすぎません。修理費、輸送収入の損失、最悪の場合、顧客(荷主)の評価の低下が発生します。トラックの計画外停止の数を減らすための重要な施策の一つは、メンテナンスの必要性をデジタルで予測し、個々のトラックの稼働状況に応じた予知保全サービスを実施することです。

コグニティブでトラックのコンポーネントの故障を予測する

Volvo Groupは、お客様におけるVolvoトラックのさらなる安定稼動向上を実現するために、IBMのコグニティブ・ソリューションを活用した新しい予知保全のための予測分析プラットフォームへの投資を決定しました。お客様である運送会社において予知保全のニーズが高まったことを背景に、Volvo Groupは現在自社のデータウェアハウスの中の個々の車両情報に加え、現在のトラックの稼働状況や車両のさまざまな主要コンポーネントの現状をモニターすることで予知保守を実現。予防保全による計画的なメンテナンスに加え、トラックが道路を走行中であっても店舗に停車していても、コンポーネントの故障を予測することができるようになります。

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