Mantenimiento predictivo con Qualcomm Car to Cloud en Automotive Cloud

Vehículo conectado en Automotive Cloud funciona a la perfección con el sistema telemático Qualcomm Car to Cloud (C2C) y utiliza integraciones de Mulesoft para ayudar a los fabricantes de automoción a crear mantenimiento predictivo para vehículos. Utilice la aplicación de integración Mantenimiento predictivo para sincronizar datos de eventos de vehículos con Automotive Cloud. Qualcomm C2C captura los datos del evento en tiempo real y los envía a Mulesoft para su posterior procesamiento. Las integraciones preconstruidas en Mulesoft analizan y transforman los datos en un formato con capacidad de acción por Automotive Cloud. Basándose en el código de diagnóstico, Automotive Cloud envía una estimación de reparación y una lista de centros de citas de servicio al cliente. Los clientes pueden seleccionar la fecha y la hora de la cita y programar una cita de servicio de vehículo a su conveniencia.

Ediciones necesarias

Disponible en: Enterprise Edition, Unlimited Edition y Developer Edition

Nota El caso de uso de mantenimiento predictivo en Vehículos conectados está preconfigurado para funcionar con las API nativas de Car to Cloud de Qualcomm y las integraciones de Mulesoft. Si desea volver a crear el proceso con un proveedor telemático y un proveedor de integración diferentes, haga contacto con su administrador de Salesforce y trabaje con su equipo de integraciones para personalizar las API.

• Flujo de trabajo para mantenimiento predictivo en vehículos conectados
  Revise el flujo de trabajo de alto nivel antes de planificar e implementar el flujo de trabajo de mantenimiento predictivo para vehículos conectados en Automotive Cloud.
• Implementar la aplicación Mulesoft para mantenimiento predictivo
  Active Automotive Cloud Integrations y utilice la aplicación predefinida y su credencial nombrada para conectar su sistema telemático externo con Salesforce. Utilice la aplicación para conectar Qualcomm Car con Cloud con Automotive Cloud y ejecutar los procesos para el mantenimiento predictivo.
• Crear tipos de metadatos personalizados para mantenimiento predictivo
  Cree un tipo de metadatos personalizados para representar tipos de trabajo y grupos de tipos de trabajo. Mulesoft recupera el Id. de tipo de trabajo y el Id. de grupo de tipo de trabajo del tipo de metadatos personalizados para categorizar el tipo de servicio requerido para un vehículo. Por ejemplo, si el código de diagnóstico representa un fallo del motor, Mulesoft puede asignar el grupo de tipo de trabajo como Servicios críticos y el tipo de trabajo como Reparación del motor.
• Crear un objeto personalizado para almacenar información de mantenimiento predictivo
  Cree un objeto personalizado en Automotive Cloud que almacena información clave relacionada con un código de diagnóstico y su información relacionada, como el tiempo estimado requerido para la reparación, el costo máximo y mínimo de la reparación y el tipo de problema. Cuando Qualcomm Car to Cloud comparte datos de eventos, Mulesoft utiliza la información de este objeto personalizado para compartir detalles sobre una reparación estimada con el cliente.
• Crear una matriz de decisiones para mantenimiento predictivo
  Cree una matriz de decisiones que asigne el tiempo estimado, el costo máximo y el costo mínimo de reparaciones a códigos de problemas de diagnóstico (DTC) específicos. La matriz de decisiones utiliza los detalles de DTC enviados por Mulesoft como entrada y desencadena un conjunto de expresiones que asigna cada código a la estimación de costo y tiempo relevante. La salida se envía a Mulesoft por Automotive Cloud y a su vez se comparte por Car to Cloud en la interfaz de máquina humana (HMI) del conductor.
• Crear un conjunto de expresiones para mantenimiento predictivo
  Cree un conjunto de expresiones que filtre el costo estimado y el tiempo requerido para una reparación basándose en el código de problema de diagnóstico (DTC) compartido por el sistema Car to Cloud de Qualcomm a través de Mulesoft. El resultado se comparte con el conductor en tiempo real basándose en que el conductor puede solicitar divisiones disponibles en su centro de servicio más cercano.