도로 운송 엑스포에서 혁신적인 분석 도구로 차량 유지보수 인사이트를 혁신하다

Insight-AI 소개

Freeway Fleet Systems는 Road Transport Expo 2025에서 최신 소프트웨어 도구인 Insight-AI를 공개했습니다. 이 혁신적인 플랫폼은 실시간 및 과거의 다양한 차량 유지 보수 측면에 대한 통찰력을 제공하여 기업이 차량을 관리하는 방식을 재구성할 것을 약속합니다.

쉬운 데이터 접근을 위한 직관적인 디자인

Insight-AI의 디자인은 사용자 친화성을 강조하여 복잡한 차량 관리 데이터를 쉽게 이용할 수 있도록 합니다. 이를 통해 관리자와 직원은 더 스마트하고 빠른 의사 결정을 효율적으로 내릴 수 있습니다. 이 도구는 엔지니어와 워크숍 직원이 사용하는 모바일 장치에서 데이터를 수집하여 해당 정보를 Freeway 대시보드에 표시되는 명확한 차트와 그래프로 변환합니다.

실시간 데이터 수집

Insight-AI는 클라우드 데이터 플랫폼과 비즈니스 인텔리전스 도구를 활용하여 운영, 엔지니어링, 공급망 및 규정 준수 문제를 동적으로 식별합니다. 이러한 기능을 통해 관리자는 시기적절한 데이터를 확보하여 즉각적인 시정 조치를 통해 성과를 개선하고 규정 준수를 촉진할 수 있습니다.

종이 없는 미래로의 전환

이 소프트웨어는 작업 카드, 검사 시트, 부품 요청서와 같은 기존의 종이 기반 방식을 견고한 태블릿과 스마트폰을 통해 수집된 디지털 데이터로 대체합니다. 이를 통해 데이터 수집을 간소화할 뿐만 아니라 부품 사용, 결함 및 운영에 대한 중요한 통찰력을 항상 확보할 수 있습니다. 이러한 정보 파이프라인은 AI가 생성한 차량 유지 관리에 대한 통찰력을 이끄는 ‘연료’ 역할을 합니다.

데이터 분석 간소화

분석된 데이터는 Freeway 대시보드를 통해 표시되어 중요한 문제와 개선 가능성이 있는 영역에 주의를 환기시킵니다. 사용자는 데이터를 더 자세히 조사하고, AI 해석을 요청하며, 대화형 스프레드시트 인터페이스를 통해 고급 AI 예측에 액세스할 수 있습니다. 또한 API 키를 통해 대규모 언어 모델 및 생성적 AI 애플리케이션을 포함한 외부 시스템과의 통합을 통해 차량 관련 데이터와 함께 광범위한 비즈니스 통찰력을 얻을 수 있습니다.

전문가 인사이트

Freeway Fleet Systems의 Managing Director인 Patrick Tandy는 운전자가 서류 없는 작업장으로 전환함에 따라 이전에는 사용할 수 없었던 풍부한 데이터가 새롭게 등장한다고 언급합니다. 그는 이 풍부한 정보를 이해하는 데 어려움이 있다고 강조합니다. Insight-AI를 통해 회사의 소프트웨어 엔지니어와 데이터 분석가는 버스 업계 고객과 함께 이러한 요구 사항을 해결하기 위해 1년 이상 협력해 왔습니다.

Tandy는 또한 이 도구의 잠재력에 대해 낙관적인 입장을 표명하며, 특히 AI를 이용한 데이터 처리의 발전으로 인해 운영자에게 상당한 도움이 될 관리 도구가 개발되었다고 밝혔습니다. 이 기술을 사용함으로써 운영자는 성과 향상 영역을 정확히 찾아내어 규정 준수, 생산성 및 함대 활용도를 향상시킬 수 있습니다.

Road Transport Expo 2025 개요

Road Transport Expo (RTX)가 2025년 6월 24일부터 26일까지 워릭셔의 NAEC 스톤리에서 개최됩니다. 4년째를 맞이하는 이 행사에는 DAF, Isuzu, Iveco, MAN, Mercedes-Benz, Renault Trucks, Scania, Volvo와 같은 주요 트럭 제조업체를 비롯하여 300개 이상의 전시업체가 참가할 예정입니다. Freeway는 전시 홀 2a, 스탠드 GR16에서 만나보실 수 있습니다.

물류에 미치는 영향

Insight-AI의 도입으로 물류 산업 전반에서 차량 운영 관련 효율성과 의사 결정이 개선될 수 있습니다. 이러한 발전은 궁극적으로 물류 및 운송을 간소화하여 잠재적인 비용 절감, 더 빠른 서비스, 다양한 운송 네트워크 전반의 규정 준수 개선을 가져올 것입니다.

결론

Insight-AI 도구의 도입은 운영 효율성을 향상시키고 디지털 데이터 사용으로의 지속적인 전환을 수용함으로써 차량 관리의 중요한 진전을 나타냅니다. 물류의 복잡성을 탐색하는 사람들에게 Freeway에서 개발한 플랫폼과 같은 플랫폼을 통합하면 차량 관리의 움직이는 부분을 단순화할 뿐만 아니라 더 나은 데이터 기반 의사 결정을 위한 길을 열어줍니다.

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