盖瑞特交付业内首款适用于商用车队预测性维护管理的早期预警系统软件

瑞士罗尔，2020年7月3日——领先的汽车行业差异化技术供应商盖瑞特（纽交所代码：GTX）日前推出盖瑞特早期预警系统（EWS）软件，将物理模型和人工智能（AI）技术集成到售后市场管理工具中，极大程度提升了全球商业车队管理人员的工作便利性。

盖瑞特早期预警系统是该公司正在开发的精确诊断与预诊断软件系统的一款案例应用，旨在为整个汽车行业创造更加安全可靠的操作环境。盖瑞特早期预警系统非常适合针对车队运营商已有的车联网硬件做进一步补充和提升，即基于车辆运行数据监控并提高商用车队的业务核心指标，例如油耗、运行时间、载重及驾驶员行为等。盖瑞特解决方案通过一套复杂的算法，可检测所有网联车辆系统的故障，并应用人工智能学习预测网联车辆系统在未来的运行健康状况。

通过将人工智能、物理模型和实践经验结合，盖瑞特早期预警系统使用多维模型来解释和分析实时车辆数据及档案归类的数据组合，并基于此做出比较和诊断进行故障预测预报，防患于未然。

盖瑞特全球售后市场总裁Eric Fraysse表示：“盖瑞特早期预警系统软件已在欧洲十多家车队的测试车辆上使用，并得到了十分积极的反馈。该系统利用汽车制造商原始数据、车载数据收集系统的习得经验以及维修站的经验形成模型，开发了多项健康指标。盖瑞特解决方案的与众不同之处在于：算法不仅适用于任何品牌和车型，而且能够考虑车队中每辆车的特定输入和驾驶习惯。盖瑞特早期预警系统是一个能够学习和差异化对待每辆车的平台。”

盖瑞特早期预警系统可以涵盖所有网联系统，包括后处理和排气系统、电池系统、交流发电机和起动机、车身和底盘、刹车、冷却、燃油、润滑、轮胎、变速器等。此外，盖瑞特还利用其涡轮增压器方面超过65年的经验，将实时全面的监测和涡轮增压性能指标纳入健康指标模型。通过超过150个子系统的700多项健康指标，对每辆车从多个角度进行分析，盖瑞特早期预警系统为车队管理者提供高达80%以上预测准确率。

Fraysse先生表示：“商用车队的可靠性可通过财务指标来衡量。保持车辆正常运行和工作，缩短意外宕机时间，以及提高服务时间安排的灵活性等切实能够帮助运营商降低成本。盖瑞特早期预警系统通过对发动机负载和油箱中燃油质量的检测，能够提升车队运营效率。”

初步案例研究显示，盖瑞特和一家车队合作伙伴通过采用该系统，预计每年可节省超过13万欧元。除公交车队外，盖瑞特也期待在应急服务和长途卡车运输等车队管理领域以及租赁、出租和商业服务车队等领域开发此系统的应用商机。