IDART - 集成诊断与售后转型

售后服务,专为……而打造
软件定义 时代。.

iDART 将乘用车、商用车和非公路车辆的工程、售后和客户体验连接起来——一个单一的智能层,将每一次服务事件从成本转化为数据资产。.

从车辆内部制造。部署于各地。 1000万+ 他们中的。.

同一个愿景。. 每个群体的真实情况。.

乘用车、长途卡车、挖掘机和收割机的故障方式截然不同,造成的损失也完全不同。iDART 系统能够满足每种车辆的实际运行需求,其设计理念源于车辆内部。.

申请演示
一次成功乘用车OTA触发服务、零等待预约和AI引导维修,覆盖每个客户接触点。.
停留时间商用车辆预测性故障检测、快速远程故障排查和协调车队调度。.
↓55% 停机时间非公路适用于极端条件的加固型远程诊断和预测性维护。.
一个数据模型,一个智能体核心,一个工程循环—— 已配置到每个段。.

造成全球损失的差距
每天都有原始设备制造商 (OEM) 参与。.

售后服务依赖于各自独立的工具。工具间的每一个缺口都会导致信息丢失,而成本则由原始设备制造商 (OEM) 承担。.

智力差距
你们的系统不会共享它们所知道的信息。.
排班系统不知道诊断结果。保修系统无法获取零件信息。每一次交接都存在数据缺失——而每一次数据缺失都会导致一个结果未能实现:重复维修、零件库存过剩、理赔支付两次。.
生命周期差距
每一个被解决的故障都意味着一个工程信号的丢失。.
服务网络解决的每一个故障都蕴含着关于下一代产品的信息。而现在,这些信息却在维修车间门口就消失了。如今的车辆设计并没有利用今天的维修数据。.
对齐间隙
三个利益相关者。三个系统。缺乏共享信息。.
原始设备制造商 (OEM) 追求保修储备,经销商追求吞吐量,客户追求时间。三个平台,有限的互联智能——而 OEM 却要承担它们之间所有不匹配带来的成本。.

从车内建造。.
没有用螺栓固定在上面。.

工程学根基
大多数售后平台 连接 到车辆。iDART 由 里面 它们具备原生 ECU 诊断、SOVD 和 UDS 支持,以及从设计到报废的 OTA 管理功能。.
按规模建造
点解决方案在复杂性面前会失效。iDART 运行于 40多个制作项目超过1000万辆汽车 涵盖所有细分市场。一个平台智能层——满足每个细分市场的特定需求。.
人工智能原生,而非人工智能外加。
在传统工作流程中添加 AI 层并不能解决工作流程本身的问题。iDART 的汽车级 SLM 和专业代理会从底层协调每个步骤。智能并非一项功能—— 是建筑风格。.

端到端服务工作流程。.
一个互联智能层。.

从安排服务到工程部门收到根本原因信号——每个专家代理都接受过汽车数据培训,每个代理负责一个阶段,所有代理都共享一个车辆智能层。.

共享车辆数据层
01日程安排与预订
02工作卡预创建
03零件供应情况
04维修与诊断
05保修管理
06工程反馈回路

所有代理共享同一个车辆数据层——一个代理捕获的每个信号都会立即对其他代理可用。这就是为什么 iDART 能在数小时内解决那些分散的点解决方案需要数天才能检测到的问题。.

不是基准测试。不是
预估值。已部署结果。.

这些结果来自 iDART 的实际部署。.

商用车辆
↓20%
重复维修
↑15%
车辆正常运行时间
↓18%
诊断费用
全球商用车OEM厂商 · VRM平台及引导式诊断
重复维修次数减少了 20%。车辆正常运行时间提高了 15%。.
首次通过单一车辆记录,将 iDART 的车辆关系管理平台和 AI 引导诊断技术部署到连接 OEM、一级供应商和维修车间的全球经销商和车队网络中。.
非公路
~80%
查询自动化
≤15秒
响应时间
24/7
可用性
全球非公路车辆原始设备制造商 · GenAI 服务代理商
80% 技术查询实现自动化。15 秒内响应,全天候 24/7 服务。.
在 AWS Bedrock 和 RAG 上运行的 GenAI 服务代理取代了依赖人工的服务查询流程,从而消除了积压,扩展了跨时区和语言的覆盖范围,并降低了运营成本。.
乘用车
<1%
欺诈泄露
↓50%
手动生成时间
90%
测试覆盖率
北美PC OEM · 保修人工智能
欺诈泄露减少到 1% 以下。服务手册生成速度提高 50%。.
基于人工智能的维修指导和自动化问题分析消除了电池耗电误修的根本原因——降低了保修成本,将人工生成时间缩短了一半,并实现了 90% 自动化测试覆盖率。.

售后转型,以成果为导向。.

25
汽车软件工程深度
40+
全球范围内的活跃OEM生产项目
6
SDV项目
全球配送——覆盖北美、欧洲和亚太地区,并提供多语言服务支持。.

增强您的网络和
让你的客户保持出行。.

请与 iDART 专家讨论您的细分市场和部署情况。.
没有千篇一律的演示——对话从您遇到的挑战开始。.

售后服务,由……重新构想 KPIT

您的反馈表已成功提交!