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、非公路车辆和农业车辆的工程、售后和客户体验连接起来——一个统一的智能层，将每一次服务事件从成本转化为数据资产。该系统从车辆内部构建，已部署在超过 1000 万辆汽车上。.

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
一次成功乘用车通过经销商网络进行远程故障隔离、指导维修和 OTA 活动——因此只需一次修复，而且通常无需将车辆送修。.
停留时间商用车辆正常运行时间就是收入。故障直接关联到工单、零件和排程——因此，维修车间在维修车到达之前就知道要修理什么。.
↓55% 停机时间非公路无需进厂维修的机器。远程诊断和OTA升级技术使建筑和矿业车队无需离开现场即可保持最新状态。.
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。.

1. 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。.
2. 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。.
3. 对准间隙
三个利益相关方。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。.
4. 合规性差距
合规性无法事后补救。.
如今，监管规定了售后系统必须达到的最低标准。后期加装审计跟踪和更新追溯功能比在已具备这些功能的平台上构建成本更高。.

从车内建造。.
没有用螺栓固定在上面。.

源于工程学，原生符合标准
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。.
SOVD Server UDS R155 WP.29
按比例建造
单一解决方案在复杂性面前不堪一击。而一个平台智能层——能够满足每个细分市场的特定需求。.
40+ programmes 超过1000万辆汽车 6 SDV programmes
人工智能原生，而非人工智能外加。
将人工智能添加到传统工作流程中并不能修复工作流程。智能本身并不是一项功能—— 是建筑风格。.
Automotive-tuned SLMs Specialist agents
servio-logo

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。.

01日程安排与预订
02工作卡预创建
04维修与引导诊断
03零件供应情况
05质量与保修管理
06工程反馈回路

所有代理共享同一个车辆数据层——一个代理捕获到的每个信号都会立即对其他代理可用。这就是为什么问题能在几小时内解决，而那些各自独立的解决方案甚至需要几天时间才能检测到的问题，现在却能在几小时内解决。.

探索 Servio

完整的产品生命周期。从工程设计到售后服务，再到产品研发。.

iDART涵盖车辆的整个生命周期——从生产线上第一个ECU的刷写到工程部门接收来自在役车辆的现场故障数据。所有环节都通过共享数据层连接，彼此之间不会出现信号丢失。.

工程诊断
从概念到标准操作程序 (SOP) 的诊断设计、ECU 级验证和测试自动化——使现场诊断得以进行的上游工作。.
线路末端闪光
每辆车下线时都配备了正确、经过验证的ECU软件——以生产线速度进行变体编码、配置和功能测试。.
Service Diagnostic
远程和车载诊断可以及早发现故障，减少停机时间，提高各个领域的首次修复率。.
售后内容创作
利用人工智能辅助创建维修手册和程序，一次编写诊断内容，即可在各种型号和市场中重复使用。.
OTA 更新
分阶段推广，并实现车队规模的完整审计追踪。符合 R155 和 WP.29 标准，召回成本最多可降低 60%。.
探索
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转型推动者

预测性维护
基于剩余使用寿命的预测、异常检测和关键部件的虚拟传感器
人工智能驱动的预测
引导式诊断 – 追踪到修复
AI 引导的故障排除功能可根据车辆的故障历史和实时数据调整每个步骤，帮助技术人员更快地找到正确的解决方法。.
首次修复加速
车队管理
联网车辆数据转化为全天候车队监控和健康洞察
智能车队运营
合规与标准
符合全球标准（uds、odx、sovd（ISO 17978））和欧盟维修义务的解决方案。.
监管验证
测试与验证
利用人工智能生成的测试用例实现虚拟ECU和HIL自动化，从而实现更快、更广泛的覆盖。.
人工智能驱动的测试自动化

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。.

乘用车
<40%
更快的诊断
↑35-40%
首次固定利率
↓30%
重复维修
北美PC OEM厂商 - AI引导诊断
更快诊断。作者内容成本更低，仅需 40%。
集成诊断系统将人工智能引导的故障排除与高级内容创作相结合，为售后团队创建了单一的真实来源，从而能够更快地解决问题，并支持在多个下游应用程序中重复使用诊断输出。.
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
↓15%
Average handling time
↓30%
Applicable on-site visits
↑20%
Remote tests executed
OFF-HIGHWAY OEM · REMOTE TROUBLESHOOTING
Remote software updates, orchestrated from one control plane.
A central Flash Orchestrator unifies wired and OTA updates, managing deployment across legacy ECUs while enabling future SDV and HPC architectures. An API-driven troubleshooting platform uses reusable microservices to support OEM applications, service teams, and automated workflows.

售后转型，以成果为导向。.

1000万+
KPIT平台上的车辆
40+
OEM生产计划
25
多年的汽车工程经验
6
SDV 正在生产中的程序

常见问题, 直接回答。.

工程、售后和项目团队在评估 KPIT 的集成诊断和售后平台的大规模应用时，经常会提出一些常见问题。.

iDART 是 KPIT 的人工智能驱动型汽车售后平台。它将工程诊断、生产线末端刷写和现场服务连接成一个闭环系统，涵盖乘用车、商用车、非公路车辆和农业机械。.

是的。iDART 为软件定义车辆提供云连接诊断功能，包括符合 ISO 17978 标准的生产型 SOVD 服务器——因此 OEM 可以在整个生命周期内远程诊断、更新和监控车辆。.

iDART 通过一个平台提供 OTA 软件更新和远程诊断，使 OEM 能够在现场推送更新并读取车辆健康状况，而无需到车间进行检查。.

iDART 的引导式诊断解决方案 Trace2Fix 利用人工智能技术，根据车辆的故障历史和实时数据调整每个故障排除步骤，从而帮助技术人员更快地找到正确的解决方法，并减少重复维修次数。.

是的。iDART 将智能体人工智能应用于保修裁决、索赔分类和零件预测，帮助原始设备制造商减少无效索赔并控制售后支出。.

是的。iDART涵盖卡车、商用车、非公路车辆和农业设备的诊断和售后服务，并针对每个细分市场的独特故障经济性进行了优化。.

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 开普敦
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