Velona AI：AI 驱动的车队成本优化与预测性维护平台

Velona AI 官方网站 是一款面向车队管理的 AI 代理平台，能够实时发现隐性成本、预测故障并识别风险。

产品概述

Velona AI 基于 Databricks 构建，是一款专为车队运营设计的智能管理工具。它通过自主 AI 代理分析车队数据，帮助企业在成本冲击利润表之前发现隐藏费用，实现预测性维护和风险管理。该平台兼容任何远程信息处理提供商或 OEM，确保数据始终由用户掌控，能够在几秒内而非数周内提供答案。

核心 AI 代理团队

Velona AI 拥有一个由专业 AI 代理组成的虚拟管理团队，每个代理都经过数十亿次车队运营数据训练：

欺诈侦探

实时扫描每笔交易，捕捉重复收费，识别可疑模式，并在盗窃发生时立即标记。

预测性机械师

持续监控每辆车的生命体征，在故障发生前最多 7 天进行预测。

闲置监督员

监控发动机启动模式，识别车辆闲置时不必要的过度怠速，平均可减少 29% 的燃油消耗。

安全守护者

观察驾驶员行为模式，在事故发生前识别风险指标。

合规官员

自动跟踪联邦、州和地方要求的每项法规、截止日期和认证。

成本分析师

跟踪运营中的每一美元流向，发现人类难以察觉的浪费和节省机会。

智能洞察与自动化操作

对话式交互体验

Velona AI 采用自然语言交互方式，用户无需构建复杂菜单或报告，只需像与最佳车队经理对话一样与系统交流。例如，询问"显示本周需要维护的车辆"，系统会立即返回具体结果和详细分析。

优先级任务生成

每晚，Velona AI 都会分析整个车队数据，不是生成报告，而是生成带有完整上下文和行动计划的优先级任务：

• 按影响优先级排序：高风险安全问题和髙成本问题优先显示
• 完整上下文信息：每个任务都包含业务影响计算
• 可执行的操作步骤：提供逐步行动计划，可能时预安排预约
• 持续学习优化：使用越多，系统预测能力越强

实际应用场景示例

预测性维护

系统不仅能提醒车辆需要维护，还能精确告知：

• 什么部件将故障
• 故障发生时间
• 需要订购哪些零件
• 哪里可以最便宜地获取
• 今天行动可节省多少成本

成本优化实例

根据示例数据分析显示：

• 87 辆配送货车闲置，每天租赁成本 290 美元，重新分配每月可节省 6,090 美元
• 周二/周四燃油成本峰值（+18%），这些是垃圾收集路线使用旧卡车（5.2 MPG vs 车队平均 7.8 MPG）
• 将 10% 的充电转移到站点，每月可节省 4,200 美元

安全风险管理

• 73% 的事故发生在经验不足 6 个月的驾驶员下午 2-6 点班次
• 实施下午 3 点强制休息可避免每年 18 万美元的损失

集成与数据兼容性

Velona AI 设计为与现有系统无缝集成：

• 支持任何远程信息处理提供商
• 兼容各 OEM 设备
• 基于 Databricks 构建，确保数据安全性
• 用户数据始终由用户掌控

典型使用流程

1. 数据集成：连接现有车队管理系统和远程信息处理数据
2. 初始分析：系统在 24 小时内完成首次全面车队分析
3. 每日洞察：每天早上的可操作见解和优先级任务
4. 持续优化：系统随使用次数增加而不断学习和改进

价值主张与收益

根据示例分析，Velona AI 可帮助车队识别显著的节省机会：

• 租赁里程重新平衡：年节省 72,000 美元
• 燃油价格对冲：6 个月节省 165,000 美元
• 站点充电优化：年节省 84,000 美元
• 下午休息政策：年避免 180,000 美元损失

年度总识别节省机会：741,000 美元

总结

Velona AI 通过专业的 AI 代理团队，为车队管理带来了真正的预测性和主动性能力。与传统监控系统不同，它不仅提供警报，还提供完整的上下文、精确的成本计算和可执行的行动计划。对于希望优化运营成本、提高安全性并实现数据驱动决策的车队管理团队来说，Velona AI 提供了一个强大的 AI 辅助解决方案。

要了解更多信息或安排演示，请访问 Velona AI 官方网站。