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            Automotive Cloud 中的高通汽车到云预测性维护

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            3. Automotive Cloud

            Automotive Cloud 中的高通汽车到云预测性维护

            Automotive Cloud 中的联网车辆与高通汽车到云 (C2C) 远程信息系统无缝协作，并使用 Mulesoft 集成来帮助汽车制造商为车辆构建预测性维护。使用预测性维护集成应用程序将车辆事件数据与 Automotive Cloud 同步。高通公司C2C实时捕获事件数据，并将其发送到Mulesoft进行进一步处理。Mulesoft 中的预构建集成以 Automotive Cloud 可操作的格式解析和转换数据。根据诊断代码，Automotive Cloud 会向客户发送维修估算和服务预约中心列表。客户可以选择预约的日期和时间，并在方便时安排车辆服务预约。

            所需的 Edition

            适用于：Enterprise、Unlimited 和 Developer Edition。
            备注
            备注 互联车辆中的预测性维护用例经过预配置，可与高通公司的Car to Cloud本地 API 和 Mulesoft 集成一起使用。如果您想要使用不同的远程信息处理提供商和集成提供商重新创建流程，请联系您的 Salesforce 管理员，并与集成团队合作自定义 API。
            • 互联车辆预测性维护的工作流
              在 Automotive Cloud 中为连接的车辆规划和实施预测性维护工作流之前，请查看高级工作流。
            • 部署 Mulesoft 应用程序进行预测性维护
              打开 Automotive Cloud 集成，并使用预定义的应用程序及其命名凭据，将外部远程信息系统连接到 Salesforce。使用该应用程序将高通汽车与 Automotive Cloud 连接到 Cloud，并执行预测性维护的流程。
            • 为预测性维护创建自定义元数据类型
              创建自定义元数据类型，以表示工作类型和工作类型组。Mulesoft 从自定义元数据类型检索工作类型 ID 和工作类型组 ID，以分类车辆所需的服务类型。例如，如果诊断代码表示发动机故障，Mulesoft 可以将工作类型组映射到关键服务，并将工作类型映射到发动机维修。
            • 创建自定义对象来存储预测性维护信息
              在 Automotive Cloud 中创建自定义对象，存储与诊断代码及其相关信息相关的关键信息，例如估计的维修时间、最大和最小维修成本以及问题类型。当高通汽车到云共享事件数据时，Mulesoft 会使用此自定义对象中的信息来与客户共享有关估计维修的详细信息。
            • 为预测性维护创建决策矩阵
              创建决策矩阵，将估计的时间、最大成本和最小维修成本映射到特定的诊断故障代码 (DTC)。决策矩阵使用 Mulesoft 发送的 DTC 详细信息作为输入，并触发表达式集，该表达式集将每个代码映射到相关的成本和时间估计。输出由 Automotive Cloud 发送到 Mulesoft，然后由汽车到云共享到司机的人机界面 (HMI)。
            • 为预测性维护创建表达式集
              创建一个表达式集，根据高通公司的Car to Cloud系统通过Mulesoft共享的诊断故障代码 (DTC)，筛选估计的维修成本和时间。结果会实时与司机共享，司机可以根据此请求最近的服务中心的可用时段。
             
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