Šiuolaikinės technologijos revoliucionizuoja transporto priemonių būklės diagnostikos būdus, o vienas iš šių pokyčių pavyzdžių yra skaitmeninė variklio alyvos analizė, kurią diegia Mobil. Dėka dirbtinio intelekto (AI) ir mašininio mokymosi taikymo, klasikinis alyvos tyrimas transformuojasi į pažangų prognozuojamojo priežiūros įrankį.

Ant ko tai pagrįsta?

Mobil Lubricant Analysis sistema grindžiama didžiulių duomenų masyvų iš alyvos mėginių analize. Dirbtinio intelekto algoritmai aptinka šablonus, rodančius variklio elementų dilimą, teršalų buvimą bei paties tepalamosios medžiagos būklę.

– Skaitmeninių technologijų diegimas gali žymiai prisidėti prie išlaidų optimizavimo autoservise. Automatizavimu ir dirbtiniu intelektu grindžiami įrankiai pagerina darbą sumažindami rankinius darbus, mažindami klaidų riziką bei geriau valdydami atsargas. Dėl to galima sumažinti eksploatacinius kaštus ir padidinti aptarnaujamų transporto priemonių skaičių nepabloginus paslaugų kokybės. Be to, skaitmeniniai įrankiai pagerina variklio alyvų, dalių ar kitų eksploatacinių skysčių užsakymo procesą, dėl ko techninė priežiūra tampa ekonomiškesnė, greitesnė ir patogesnė. – teigia Przemysław Szczepaniak, verslo plėtros vadybininkas – Lenkija, ExxonMobil.

Skaitmeninė alyvos analizė įsilieja į platesnę autoservisų skaitmenizacimo tendenciją, kurioje vis didesnį vaidmenį vaidina tokie įrankiai kaip papildyta realybė (AR) ir automatizavimas. Mobil rodo, kad ir tepalamųjų medžiagų sritis gali būti inovacijų sritis, teikianti realią naudą kasdieniame transporto priemonių eksploatavime.