维修团队需要更快的故障发现、持续的车辆访问、指导性的维修逻辑以及能够从现场学习的反馈循环。.
故障往往发现较晚，限制了在研讨会开始前做好准备的能力。.
技术人员需要处理服务系统、诊断应用程序、车辆数据和零件信息，而这些系统、应用程序和零件信息并不总是相互关联的。.
现代架构需要对传统诊断、边缘系统、云访问和支持 SOVD 的服务提供支持。.
如果没有逻辑引导，技术人员需要花费更多时间手动找出根本原因，从而增加重复上门服务的频率。.
KPIT 的服务诊断解决方案提供针对互联汽车、电动汽车和软件定义汽车不断变化的服务挑战的专业解决方案。从远程诊断和车间工具到诊断平台和人工智能引导的故障排除，每项解决方案都能帮助汽车制造商提高服务效率、诊断效果和客户体验。.
远程诊断功能可实现对车载和车载诊断组件的联网故障监控、车辆健康状况可视化、远程故障排除和维修前分析。.
车载层负责采集车辆信号、故障诊断码 (DTC)、ECU 响应和健康事件等信息，确保车辆安全。离线层则整合了云端诊断、服务运营、专家支持仪表盘和服务工作流程，使 OEM 团队能够在车辆进入维修车间之前进行故障排查。.
诊断堆栈为构建、部署和扩展适用于传统车辆和软件定义车辆的现代诊断解决方案提供了必要的基础。.
该平台使原始设备制造商 (OEM) 能够在车辆、边缘、云端和车间环境中标准化诊断服务，同时支持现有标准和新兴的面向服务的架构。它结合了可重用的构建模块，有助于加速解决方案开发、降低集成复杂性，并为诊断访问和执行提供一致的方法。.
面向 API 的诊断和 SDV 服务访问的车辆、边缘和云部署。.
经典版和SOA版用于诊断服务执行和ECU通信。.
D-PDU、D-Server、ODX 和 OTX 适配器层适用于已建立的工具和应用程序。.
Windows、Linux、Android、iOS、QNX 等多种平台，可满足广泛的部署场景需求。.
Service Tester 为技术人员提供统一的诊断体验，适用于车间、现场服务和远程支持环境。.
该平台支持从车辆识别和健康检查到故障排除、刷写、校准和引导式维修工作流程的完整诊断流程。它专为可扩展的OEM部署而设计，将诊断执行、服务信息和工作流程指导集成到单一的技师操作界面中。.
Trace2Fix 将诊断上下文、症状、DTC、维修知识和反馈转化为动态引导式诊断。.
Trace2Fix 是一款人工智能引导的诊断解决方案，它通过动态测试计划、根本原因推理和由服务结果驱动的持续学习循环，帮助技术人员进行故障排除。.
通过利用诊断背景、症状、DTC、维修历史、技术人员反馈和现有服务知识，该平台生成针对正在调查的问题量身定制的指导性建议。.
引导技术人员找出可能的原因，而不是手动评估每一种可能的路径。.
情境诊断和指导性治疗有助于减少重复就诊和未解决的病例。.
将专家知识系统化，使新老技术人员都能遵循一致的逻辑。.
动态测试计划有助于将精力集中在最有价值的下一步诊断行动上。.
服务反馈和维修结果可以改进未来的诊断建议。.
该解决方案结合了成熟的诊断标准、新一代面向服务的诊断技术、互联访问和人工智能辅助故障排除。.
统一诊断服务和基于 IP 的诊断，适用于经典和现代车辆。.
面向基于 API 的软件定义车辆程序的服务导向型诊断。.
通过 VCI 规范进行诊断通信，包括 J2534、RP1210 和 D-PDU。.
为了保证运行时行为的一致性，需要制定诊断数据和可执行诊断序列标准。.
为高管提供可衡量的服务诊断对远程、技术人员和平台层面的影响的视图。.
远程诊断有望缩短诊断时间。.
通过早期分析和指导服务，有可能缩短维修时间。.
通过服务测试工具和工作流程改进提升生产力。.
加快平台与诊断运行时组件的集成。.
KPIT 拥有汽车诊断知识、深厚的标准知识、对服务运营的理解以及人工智能驱动的产品思维。.
UDS、DoIP、D-PDU、ODX、OTX 和 SOVD 在经典架构和 SDV 架构中均受支持。.
面向下一代车辆项目的 API 优先、云就绪的诊断基础架构。.
从车辆到云端，再到维修车间，再到技术人员，最后到分析，实现解决方案级别的集成。.
Trace2Fix 提供引导式诊断和服务反馈循环，为技术人员决策提供支持。.
从已上传的解决方案材料中精选了一系列实施参考资料和案例结果。.
支持 OTA 更新和远程诊断，采用数据驱动方法更新多个 ECU 并刷写 5 GB 软件包。.
在经销商和车队中部署资产管理和人工智能引导诊断。重复维修次数减少 20%，正常运行时间增加 15%，诊断成本降低 18%。
上市时间缩短 6 个月，30% 技术人员生产力提高，40% 工具维护成本降低。.
面向客户的常见问题解答，重点关注服务效率、推广准备情况、SDV 兼容性和诊断影响。.
远程诊断、服务测试和 Trace2Fix 可以提供更好的故障上下文、指导故障排除和服务知识重用，以便技术人员能够更有效地识别可能的根本原因。.
远程诊断帮助维修团队在实际车间检查之前了解故障背景、车辆健康状况和诊断事件，从而实现车间前的故障排查和更好的维修准备。.
车载层捕获车辆侧的诊断信息，例如信号、故障代码和健康事件。离线层支持远程故障排查、诊断仪表盘、服务操作流程和专家协助。.
是的。通过远程监控车辆健康状况和诊断事件，服务机构可以更早地发现潜在的服务需求，并在问题升级之前采取纠正措施。.
诊断堆栈支持现代面向服务的诊断方法，同时继续支持当前车队中使用的既定诊断标准。.
Service Tester 为技术人员提供统一的诊断体验，包括健康检查、DTC 工作流程、实时数据、刷新、校准和指导维修活动。.
是的。Trace2Fix 会利用诊断信息、症状、故障代码、维修历史记录、技师反馈和现有维修知识来生成引导式故障排除建议。.
Trace2Fix 通过动态测试排序、故障关联和指导性建议，帮助技术人员专注于相关的故障排除路径。.
是的。Trace2Fix 可以利用现有的诊断信息和服务知识，指导技术人员进行故障排除操作，从而补充现有的诊断工具。.
通过互联互通和人工智能引导的诊断工作流程，OEM 可以提高诊断效率、技术人员生产力、首次修复率、服务准备度和周转时间。.
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