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      주행 Data로 자동차 부품의 수명이 예측 된다면?

      DevRel 24.01.01
      90 0 0

      이번 세션에서는 자동차의 주행 Data를 기반으로 자동차 주요 부품의 수명을 예측하고, 자율적으로 정비될 수 있는 서비스를 소개합니다.


      Mobility 렌탈 등 FMS(Fleet Management Service) 사업자는 오랜 동안 운영 차량에 대한 안전하고 체계적인 관리가 필요하였으나, 이를 뒤받침 할 수 있는 Solution이 부재하였습니다. SK렌터카 스마트링크는 관련 연구원 및 부품 기업들과 다양한 형태의 Mobility Data 활용에 대해 협업하고 있습니다. 스마트링크의 실 주행 Data를 활용하게 되면 그동안 발생했던 부품 단위의 개별 센서 장착에 따른 비용 및 설치/운영 등의 문제를 획기적으로 해결하면서, Data 유실 없이 수집/제공이 가능합니다. SK렌터카에서 Mobility Data를 활용하여 만든 부품 내구성 예측 Model을 기반으로 한 자율 정비 서비스를 여러분들에게 소개드립니다.


      ■ 발표자 소개

      박태준 (SK렌터카)

      Mobility 영역에서 Driver를 위한 새로운 서비스를 만들어내는 사업 개발과 함께 유망한 모빌리티 Startup을 발굴하여 투자하고 협력을 진행하였습니다. 현재는 '車'를 근본적으로 혁신하는 전동화(Electrification), 공유(Shared Service)의 Tech와 이로 인해 파생되고 있는 Data를 Connectivity 단말기를 통해 수집하여 고객에게 새로운 서비스로 제공하는 'Smartlink' 마케팅을 담당하고 있습니다.


      Startup 협력시 연을 맺은 다양한 경영층과 지속적인 교류를 통해 'Smartlink'사업의 Value를 높이는데 필요한 신속하고 군더더기 없는 서비스 구현에 집중하고 있으며, 나아가 다가올 Big Data와 AI를 기반으로 한 자율주행 시대에 고객들에게 가장 필요한 서비스가 'Smartlink' 되도록 하는 것이 저의 목표이자 미션입니다.



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