现代车辆在很大程度上已由软件定义,约 90% 的创新由软件驱动。虽然这种转变让汽车能够实现空中升级和自动驾驶等功能,但也带来了复杂性,对诊断、维护和售后服务带来了挑战。

关键挑战

01

  • 遗留系统与多供应商环境下的诊断开发
  • V模型全流程缺乏集成和自动化
  • 测试覆盖率不足,追踪性不完善

02

  • 向SDV架构转型
  • 车载基础设施
  • 用于高性能计算(HPC)配置的工程工具升级改造

03

  • 首次维修正确率低,服务吞吐量不足
  • 诊断系统异构、且无法规模化扩展

04

  • 需要向第一任车主之外的后续车主销售更多功能和服务
  • 保修成本的管理、预测与控制
  • 客户服务期望水平不断提高

凭借在车辆全生命周期管理领域 20 多年的创新和专利技术,我们与全球领先品牌合作,优化其现有车辆项目,并共同打造下一代软件定义汽车解决方案。

遗留软件&诊断内容管理

专业服务与行业领先流程,用于创建、迁移并维护高质量、符合标准的诊断内容。

提供自动化验证服务,以检查遗留数据的正确性和完整性。

验证解决方案

全面的自动化框架,用于彻底测试、验证与核实ECU诊断软件

与测试环境无关的解决方案,可与虚拟化平台及构建流水线无缝集成。

SDV开发与软件集成

通过平台、加速器和相关资源来增强并加速软件定义汽车的开发工作。

人工智能引导式诊断

一种以技术人员为中心的专利解决方案,利用先进的自学习机制和根因分析原理,准确检测故障,并推动“一次修复成功”的诊断与维修。

服务信息设计与开发

技术服务信息的设计与开发,为如何诊断、维修与维护车辆提供指导。

由汽车专家基于结构化且高效的流程打造的清晰、准确、易于使用的服务内容。

售后车辆关系管理

面向客户的定制化服务与集成系统,用于优化客户体验、提升经销商运营效率,并与终端用户建立长期稳定的联系。

行业洞察

诊断的未来:此时此地

诊断的未来:此时此地

站在旁观者的角度,人们不难认为汽车行业正处于前所未有的黄金发展期。

超越传统诊断方式

超越传统诊断方式

通过引导式诊断减少车辆停机时间

自适应 AUTOSAR 中的诊断

自适应 AUTOSAR 中的诊断

高性能计算机为车辆诊断带来了全新的挑战与机遇。

我们的产品

KPIT的综合诊断和售后转型平台支持诊断功能的开发和验证,并为售后服务、维护和维修提供具有变革性且可扩展的解决方案。

工程诊断

基于云的协作工具,支持汽车制造商的跨职能团队及其供应商对ECU诊断软件进行定义、开发、编写,并开展全面的测试、验证与确认。

SDV车载诊断

用于SDV诊断开发与软件集成的加速器,包括:基于模型的软件设计、SOVD数据模型、领域ECU应用和SOVD API生成与硬件(HIL)和软件组件的集成测试

售后服务诊断

一个先进的平台,将诊断、引导式与远程故障排查、服务信息管理以及预测性诊断等功能深度整合,形成一个以技术人员为中心的全方位集成解决方案。

售后车辆关系管理

基于车辆数据提供车辆分析、预测性维护、问题分级、零部件和保修管理的集成平台

重点总结

我们的创新解决方案正在大规模地持续革新车辆服务和支持方式。

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名开发与验证工程师及售后内容编写人员使用我们的工具

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较 23 财年增长 56%

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税后利润率(PAT Margin)为 12.2%

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辆搭载我们解决方案的汽车在道路上行驶。预计将在 2030 年突破 100 Mn

工作成果

为一家原始设备制造商重新设计诊断设计、授权和验证生态系统,使数据授权减少了 50%

为一家主机厂重新构建诊断设计、授权和验证生态系统,使数据授权量减少了 50%

开发了端到端、符合行业标准的诊断框架,成功整合 OEM原本分散的四套 工具

开发了端到端、符合行业标准的诊断框架,成功整合 OEM原本分散的四套 工具

为一家主机厂设计了一个引导式根因诊断平台,帮助他们将首修成功率提高了 5%,将技术人员的生产率提高了 30%

为一家主机厂设计了一个引导式根因诊断平台,帮助他们将首修成功率提高了 5%,将技术人员的生产率提高了 30%

为一家主机厂开发专属的售后服务工具,将其技术人员的工作效率提高了 30%+

为一家主机厂开发专属的售后服务工具,将其技术人员的工作效率提高了 30%+

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