U brzom razvoju održavanja vozila, ai - vođeni prediktivni dijelovi za održavanje se pojavljuju kao igara - Changer . sa ai algoritmima koji postižu impresivnu stopu tačnosti za 95% u predviđanju kvara opreme, ovi se kompletima pretvaraju na način na koji se održava održavanje .

Za sektor novog energetskog vozila (Nev), koji se trenutno suočava sa posteljinom od 500, 000 - prediktivni sistemi za održavanje, a ne reaktivno održavanje, a ne reaktivno održavanje, prije nego što kritični dio hlađenja hlađenja ne uspije, AI - pogonski sustav može otkriti rane znakove habanja i pokrenuti otpremu pre - sastavljenog kompleta dijelova, uključujući sve potrebne komponente i detaljne upute za popravak .

To ne samo da smanjuje starenje vozila, već i olakšava ograničen bazen kvalificiranih tehničara, mehaničari se može fokusirati na flote u uštedama uštede uštede u optimizira neočekivane raščlanjive, optimizaciju operativne efikasnosti i smanjenju popravke u hitnim slučajevima Troškovi .

Kako AI tehnologija i dalje napreduje, integracija setova dijelova za prediktivne dijelove održavanja postat će još neprimjetniji, pružajući pouzdani, trošak - efikasno i efikasno rješenje za izazove održavanja moderne industrije vozila.