Navistar, uno dei principali produttori di autocarri commerciali, ha scelto la piattaforma di analisi Cloudera Enterprise per la manutenzione predittiva e la gestione dei sistemi dei veicoli basata su IoT. Con Cloudera Enterprise, Navistar ha realizzato un’estesa piattaforma scalabile che consente di inserire e memorizzare dati da diverse fonti e di diversi formati – tra cui quelli provenienti dai sensori all’interno dei veicoli al fine di esercitare la manutenzione predittiva di un veicolo, diagnostica e gestione di sistema e ottimizzazione del percorso – con l’obiettivo di mantenere la consegna nei tempi stabili e ridurre al minimo i tempi di fermo macchina.
“Acquisendo e analizzando i dati telematici dei veicoli abbiamo ridotto i costi di manutenzione e i tempi di fermo di quasi il 40% e abbiamo implementato il monitoraggio remoto per oltre 250.000 veicoli”, ha dichiarato Terry Kline, chief information officer di Navistar. “La piattaforma di Cloudera ci ha permesso di inserire non solo i dati IoT e quelli telematici provenienti dai sensori, ma anche dati meteorologici, progettuali, del traffico e di utilizzo dei veicoli, e di accedere e analizzare tutti questi diversi tipi di dati con modalità che non erano possibili in precedenza.”
A prova di imprevisti
La piattaforma per la diagnostica in remoto di Navistar, OnCommand Connection, si basa su Cloudera Enterprise. In particolare, sfrutta i feed di dati dei fornitori di servizi telematici e li combina con le informazioni meteorologiche e geografiche, sull’utilizzo del veicolo, sul traffico, sulla garanzia e sull’inventario delle parti di ricambio con l’obiettivo di fornire dati in tempo reale sulle prestazioni del veicolo. La piattaforma, infatti, permette a Navistar di eseguire analisi ad hoc e modellazione predittiva per rilevare potenziali problemi di manutenzione sui camion dei clienti prima che si verifichino.
Navistar, pertanto, è in grado di offrire analisi come servizio ai propri clienti, che ora possono monitorare le prestazioni dei loro camion in tempo reale dai loro smartphone o tablet, e possono utilizzare le informazioni derivanti per pianificare una manutenzione programmata, riducendo in tal modo le riparazioni impreviste e i tempi di inattività.
