AutoData转向大数据以预测车辆故障

基于Maidenhead的公司正在开发技术，使机械师能够在发生之前预测车辆失败。

AutoData，雇用200人，将数万车型的技术数据提供给世界各地的车库和零件公司。

该公司计划将其技术数据库与汽车，货车和摩托车的技术数据库与车库研讨会的服务数据相结合，以提醒驾驶员和力学，当他们的车辆需要维修时。

汽车和商用车辆将能够以电子方式向控制系统送往其里程，这将分析类似车辆的服务数据和警报驱动程序的潜在问题，称为潜在的问题，称Autodata CTO Neil Brooks表示。

“控制系统将能够使用我们的数据并向驾驶员发送警报，以便下周到期，例如，它将花费100英镑并花费1.5小时。”

该项目遵循公司在开源软件中的数量磅数投资，允许将其数据提升到车库，零件制造商和汽车比较网站。

AutoData 40年前开始生活，为汽车力学生产印刷的维护书籍。它开始于15年前在CD-ROM上提供维护数据，十年前在线提供CD。

商业评论显示汽车数据有一个巨大的市场，促使公司开始转移到在线数据服务。

“我们从头开始看一切，公司可以增加价值，”布鲁克斯说。“我们发现我们是一个内容生成器，而不是CD和网站的发布者，并且有很多机会。”

AutoData开始开发门户网站，称为应用程序编程接口（API），这将使其客户能够建立自己的应用程序来利用AutoData的车辆数据。

“我们有很有限的方法可以获得我们的系统的原始数据，”布鲁克斯在一周的计算机采访时说。“这不是一个真正的Web服务，它不是颗粒状的，它没有很好的结构，很难使用。”

“在一个级别上，它非常简单，我们正在采取数据和显示数据。你不需要沉重的智慧“

Neil Brooks，AutoData

由于数据站点没有易于使用的文档，开发人员很难创建新的应用程序。

“过去，客户必须联系我们，并且组织中有一个有限的人可以帮助他们，它需要时间，”AutoData产品开发负责人Max Lienard说。

该公司还意识到需要添加一些安全控制，以确保其客户没有意外地崩溃公司的计算机。

“从历史上看，如果客户做了一个不寻常的东西，就像每秒百万电话一样，他们可以带走我们的系统，”Lienard说。

该公司通过使用现代开源替代方案更换了基于Microsoft的硬件和软件，包括Linux操作系统，Apache Web Server软件和关系数据库系统MySQL，2013年。

移动到开源技术有几个优点。工具工作“开箱即用”，开发人员的大型社区具有构建开源应用和故障拍摄问题的技能。Brooks表示，没有任何更复杂的数据分析工具。

“我们正在做的事情，在一个级别，它非常简单，我们正在采取数据和显示数据。他说，你不需要沉重的智慧层。“

该公司在云端部分运行IT系统，部分托管服务器，并具有备份数据中心。

AutoData需要专家软件创建和管理其API。它在选择一个名为Mashery的软件供应商Tibco之前，它被认为是一些替代品，包括开发自己的软件。

“它归结为两家供应商，当他们进来给了我们一个演示时，它非常近距离，”布鲁克斯说。“Mashery有边缘 - 它更符合我们的思想。”

一个决定因素是Mashery带有一个应用程序来创建文档和创建开发人员的Web门户作为包的一部分。“开发商需要很多痛苦，”布鲁克斯说。

AutoData于2014年创建了一项试点API，该公司提供了公司的机制，提供了服务时间表的数据，最终涵盖了超过40,000名车型，包括应对他们的服务经济以及应如何进行维修。

从那时起，该公司已经制定了所有数据，包括欧洲，澳大利亚和美国的汽车零件，汽车制造和制造商的详细信息，以17种语言，可供车库，服务中心和汽车零件制造商。

近100个组织正在使用API​​购买订阅数据，另外50个使用该公司的旧数据服务。

Brooks表示，该项目在每年将公司的收入增长30％的时间为30％的收入发挥了关键作用，并帮助它提高了其营业利润31％的营业利润。

该技术还为公司50 IT开发人员简化了工作，释放它们以花费时间开发新产品和服务，而不是维护。

“当我们拥有自己的[内部] API的那一刻起来，复杂性被剥夺，伙计们能够继续他们所待做到的事情，”布鲁克斯说。“超过80％的人民正在推动产品前进。”

与许多数字IT项目一样，最大的挑战不是技术性，而是改变IT部门的文化和整个公司，并习惯于更敏捷，灵活的方式工作。

在工作开始之前，布鲁克斯和他的团队为公司的每个人举办了讲习班，包括董事会，解释敏捷发展的原则。

“每个人都不得不了解我们快速提供一些东西，获得反馈，并更快地交付，”布鲁克斯说。“这已经建立了在组织中的信任。”

该公司的最新应用程序提供了在摩托车上的维护数据存档的机械师，并提供有关如何诊断和解决问题的说明。

摩托车API为开发人员提供从推荐润滑剂，螺栓拧紧的扭矩，轮胎压力，修复时间和诊断代码的数据范围的数据。

该公司正在与车库，保险公司和路边援助公司进行谈判，有关开发数据分析工具，以便在他们发生之前预测和防止车辆故障。

“我们开始看大数据 - 我们从车库回来的数据 - 我们如何使用它，”Lienard说。

数字中的autodata

可能在Hadoop编程框架周围建造的系统将提醒驾驶员当他们的下一步服务到期时，或者推荐业主交易汽车的最佳时间。

它将能够访问历史服务数据以预测，例如，基于发动机的类型和里程的汽车可能会失败时，当汽车可能会失败时。

Lienard表示，通过将物联网扩展到汽车数据，延长了新的数据服务，巨大潜力。

业主在他们购买汽车的那一刻到他们的车辆生命周期平均为54个交易，从他们购买保险时或检查他们的轮胎压力。每个人都有可能得到API的支持。

“如果我们开始数据挖掘我们的内容并对我们拥有的智能进行更大的智能，可能是无穷无尽的，”Lienard说。