KR20160040209A

KR20160040209A - 차량 진단 및 수리 비용 추정을 미리 평가하기 위한 방법 및 시스템

Info

Publication number: KR20160040209A
Application number: KR1020167003466A
Authority: KR
Inventors: 크리스토퍼 씨. 코드
Original assignee: 프리시즌 오토 리페어 센터 오브 스탬포드, 엘엘씨
Priority date: 2013-07-08
Filing date: 2014-07-02
Publication date: 2016-04-12
Also published as: HK1222003A1; CN105493083B; CN105493083A; US20150012169A1; WO2015006130A1; JP2016524263A; JP6453872B2; US9111264B2; EP3019984A1; CA2915629C; EP3019984A4; AU2014287580A1; CA2915629A1

Abstract

차량에 대한 임의의 진단 테스트들을 수행하기 전에 수리의 필요시 차량의 진단을 추정하기 위한 방법들 및 시스템들이 제공된다. 본 발명은 차량에 대한 임의의 진단 테스트들을 수행하기 전에 수리의 필요시 차량에 대한 수리를 위한 비용들을 또한 추정한다. 시스템은 차량 수리 센터에서 또는 멀리 떨어진 고객 액세스 툴에서 판매 시점 정보 관리 시스템에 특히 유용하다.

Description

차량 진단 및 수리 비용 추정을 미리 평가하기 위한 방법 및 시스템{SYSTEM AND METHOD FOR PRE-EVALUATION VEHICLE DIAGNOSTIC AND REPAIR COST ESTIMATION}

관련 출원에 대한 교차 참조

본 출원은 2013년 7월 8일에 출원된 미국 가출원 일련번호 제 61/843,546 호의 이익을 주장하고, 그 전체가 여기에 참조로서 통합된다.

1. 본 발명의 분야

본 발명은 기계 시스템을 평가하기 전에 수리의 필요시 기계 시스템의 진단을 추정하기 위한 시스템들 및 방법들, 뿐만 아니라 추정된 진단을 고려하여 기계 시스템을 수리하기 위한 비용을 추정하기 위한 시스템들 및 방법들에 관한 것이다. 특히, 본 발명은 기계 시스템들이 자동차들인 이러한 시스템들 및 방법들에 관한 것이다.

2. 종래 기술

자동차들은 복잡한 기계 시스템이고, 때때로 고장이 나거나 최적 성능으로 작동하는 데 실패해서 수리 또는 정비가 필요하다. 잠재적인 고객이 정비를 위해 차량을 차량 서비스 센터(VSC)로 가져올 때, 숙련된 기술자가 진단 코드 판독기를 차량의 컴퓨터에 연결하고 차량의 컴퓨터로부터 수신된 진단 코드들을 분석하고, 리프트상에 차량을 놓고 차량을 물리적으로 검사하고, 및/또는 차량에 시험 주행을 행하기 전에 문제의 진단을 제공하는 것은 어렵다. 또한, VSC에서 제한된 기술자 자원들은 차량이 평가되기 전에 상당한 대기 시간들을 초래할 수 있다. 따라서, 잠재적인 고객이 문제에 관하여 진단 피드백, 또는 그와 달리 차량 정비, 뿐만 아니라 문제를 수리하기 위한 비용들의 추정치를 수신하기 위해, 임의의 진단들의 결과들이 잠재적인 고객에게 보고되기 전에 차량이 불특정한 시간 기간 동안 VSC에 맡겨질 필요가 있을 수 있다. 이는 잠재적인 고객에게 크게 불편하거나 불만을 줄 수 있다. 또한, 몇몇 잠재적인 고객은 초기 진단들을 위해 요구된 시간 동안 기다리거나 차량을 맡기는 것을 꺼릴 수 있기 때문에, 잠재적인 고객은 적절한 수리가 수행되게 하지 않고 떠날 수 있어서, 이는 VSC에 대해 손실 비용을 초래할 수 있다.

본 발명의 목적은 기계 시스템을 평가하기 전에 수리의 필요시 기계 시스템의 진단을 추정하기 위한 시스템들 및 방법들, 뿐만 아니라 추정된 진단을 고려하여 기계 시스템을 수리하기 위한 비용을 추정하기 위한 시스템들 및 방법들을 제공하는 것이다.

본 요약은 개념들의 선택을 바람직한 실시예들의 상세한 설명에서 이하에 더 기술되는 간략한 형태로 도입하기 위해 제공된다. 본 요약은 청구된 요지의 주요 특징들 모두를 식별하는 것으로 의도되지 않고, 또한 청구된 요지의 범위를 결정하는 것을 돕는 것으로 사용되도록 의도되지 않는다.

본 발명은 차량에 대한 임의의 진단 테스트들 또는 차량의 물리적 평가를 수행하기 전에 수리 또는 다른 정비(이후 개별적으로 또는 집합적으로 "수리")의 필요시 차량의 진단을 추정하기 위한 방법들 및 시스템들에 관한 것이다. 본 발명은 차량에 대한 임의의 진단 테스트들 또는 차량의 물리적 평가를 수행하기에 앞서 정비의 필요시 차량에 대한 수리를 위한 비용들을 또한 추정한다. 시스템은 차량 서비스 센터(VSC) 내 포스(POS; point-of-sale) 시스템에 특히 유용하다.

시스템은 적어도 하나 및 바람직하게는 다수의 사용자 인터페이스들과 통신하는 서비스 로직 및 데이터베이스를 포함한다. 데이터베이스는 (ⅰ) 고객 정보 데이터, (ⅱ) 차량 형태, 잠재적으로 수리를 요구하는 대상 영역들일 수 있는 각각의 차량 형태의 차량 영역들, 각각의 영역들에 대해 불량 성능의 증상들, 및 하나 이상의 VSC들에서 정비된 차량들의 각각의 증상들에 대한 이력적인 수리 데이터를 포함하는, 차량 데이터, 및 (ⅲ) 수리 비용 데이터를 저장하는 메모리를 포함한다. 이력 데이터는, 하나의 위치 서비스 센터로부터의 데이터를 포함할 수 있거나, 또는 더 바람직하게, 적어도 유사한 차량 형태들에 관한 증상들을 해결하기 위해 영역을 수리하기 위한 이력적인 수리 데이터에 관한 데이터를 갖는 다수의 서비스 센터들로부터의 집합적인 데이터를 포함한다. 이력적인 수리 데이터는 원격 통신 네트워크를 통해 각각의 VSC들의 각각에 의해 집합적으로 액세스 가능하다. 여기에 사용되는 용어 "문제점"은 차량의 영역에 관한 증상으로서 규정된다.

서비스 로직은 데이터베이스에 연결되고, 이력적인 데이터에 저장된 동일한 형태의 차량의 영역에 대해 유사한 증상에 대한 이력적인 수리들에 기초하여 고객의 차량에 대한 다수의 잠재적인 수리들의 사전 진단 신뢰 레벨을 계산하도록 적응된다. 각각의 잠재적인 수리에 대한 신뢰 레벨은 고객이 특정한 차량 문제점에 대해 이력적으로 특정된 수리를 받았던 고객의 차량 형태에 대응하는 데이터베이스 내 차량들의 총 수를 고객이 특정한 차량 문제점에 대해 수리받았던 고객의 차량 형태의 데이터베이스 내 차량들의 총 수로 나눈 것으로서 계산된다. 서비스 로직은 또한 각각의 잠재적인 수리에 대해 계산된 신뢰 레벨의 순서로 다수의 잠재적인 수리들을 등급 매김한다.

프로세서 로직은 또한 수리 비용 데이터에 기초하여 각각의 등급 매김된 잠재적인 수리에 대한 수리 비용들의 추정치를 계산한다. 수리 비용 데이터는 데이터베이스의 저장된 데이터에만 유일하게 위치될 수 있거나 데이터베이스로부터의 데이터의 조합을 포함할 수 있는 데이터뿐만 아니라 잠재적인 수리에 대한 시간 비용 및 뿐만 아니라 부품 비용들 모두를 추정하기 위해 VSC 또는 다른 소스들로부터의 로컬 수리 비용 데이터를 포함한다. 대안적으로, 모든 수리 비용 데이터는 VSC에서 획득된 데이터로부터 계산될 수 있다.

본 발명의 바람직한 양태에 따라, 데이터 시스템에 대한 질의는 사용자 인터페이스에서 수행된다. 인터페이스는 이러한 시스템 프로세스들과 연관된 하나 이상의 질의들을 수행하기 위해 데이터베이스 데이터와 상호 작용하도록 구성되는 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)를 포함할 수 있다. 시스템은 바람직하게는 원격 통신 네트워크를 통해 데이터 저장 장치 및 프로세싱 센터들과 통신할 수 있는 다수의 차량 서비스 센터들(VSC)에 위치된 다수의 사용자 인터페이스들을 포함한다. 본 발명의 다른 양태에 따라, 사용자 인터페이스들의 적어도 일부는 하나 이상의 VSC들에 위치된 포스(POS) 시스템들의 형태이다. 사용자 인터페이스가 바람직하게는 VSC에 위치된 각각의 고정된 POS 시스템의 형태이지만, POS 시스템은 적절한 사용자 인터페이스를 가질 수 있고 인터넷 또는 가상 사설 네트워크(VPN)와 같은 원격 통신 네트워크를 통해 데이터 저장 장치 및 프로세싱 시스템에 액세스할 수 있는 노트북 컴퓨터들, 태블릿들, 및/또는 전화들을 포함하는 모바일 컴퓨팅 디바이스들 또는 단말을 포함할 수 있다.

GUI는 데이터 입력뿐만 아니라 정보 디스플레이를 위한 시스템을 포함한다. GUI는 고객 정보 및 고객 차량 정보의 입력 또는 선택을 허용한다. GUI는 또한, 시스템에 의해 계산되면, 미리 규정된 차량 형태들, 차량 문제점들, 및 등급 매김된 잠재적인 수리(또는 다른 잠재적인 수리들에 대한 상대적인 신뢰 레벨을 갖는 것으로 그와 달리 나타낸 잠재적인 수리) 중 하나 이상의 선택 또는 입력을 허용한다. 입력 또는 선택 수단은 물리적 또는 가상 키보드, 마우스, 트랙패드, 트랙볼 또는 메뉴 또는 디스플레이 시스템과 연관하여 공통으로 사용된 다른 입력 또는 선택 수단을 포함한다.

또한, 상기 기술된 시스템과 함께 사용될 수 있는 시스템의 다른 양태에 따라, 시스템은, 고객, 잠재적인 고객, 또는 다른 질문자(이후 '고객')에 의해 VSC 외부에 위치된 비-POS 시스템으로부터 액세스 가능할 수 있고, 상기 비-POS 시스템은, 상기 논의된 기능의 일부 또는 모두, 즉, 바람직하게는 이러한 잠재적으로 요구된 수리들의 신뢰 레벨을 포함하는, 차량에 대한 잠재적으로 요구된 수리들 및 문제의 예비 평가 추정을 사용자에게 제공할 수 있는, 원격 통신 네트워크, 예컨대 인터넷 또는 가상 사설 네트워크(VPN)를 통해, POS 시스템과 유사한 형태, 예컨대, 데이터베이스 및 서비스 로직에 액세스하는 적절한 사용자 인터페이스 및 네트워크를 가질 수 있는 노트북 컴퓨터들, 태블릿들, 및/또는 전화들을 포함하는 단말 또는 모바일 컴퓨팅 디바이스들일 수 있다. 적절한 사용자 입력(상기에 따라) 후, 시스템은 고객의 차량의 평가 전에 잠재적인 수리들을 등급 매김하고, 뿐만 아니라 등급 매김된 잠재적인 수리들에 대한 비용의 추정을 선택적으로 제시한다. 시스템은 고객에게 차량 수리를 위해 가장 가깝거나 적절한 VSC를 안내할 수 있다. 이러한 시스템은 고객의 비-POS 시스템을 지리적 위치 찾기함으로써 또는 고객이 정비를 요청했던 곳에 가장 가까운 VSC에 대한 고객 입력 우편 코드에 대한 참조와 같은, 고객 입력 및 위치 관련 데이터 참조에 의해 고객의 위치를 찾고, 시스템에 액세스할 수 있는 하나 이상의 가장 가까운 VSC를 고객을 위해 식별하는 고객의 차량이 지정된 일자 및/또는 시간에 수리되게 하기 위해 VSC들 중 선택된 VSC에서 고객에 대해 예약을 행하기 위한 로직, 데이터 구조, 및 인터페이스를 제공하기 위한 프로세스를 포함할 수 있다.

임의의 고객의 차량이 궁극적으로 정비되면, 이력 데이터는 이러한 데이터가 후속하는 질의시 이용가능하도록 고객의 차량 형태에 대한 잠재적인 문제점들에 대한 수리 데이터를 갱신하기 위해 갱신된다.

본 발명은 기계 시스템을 평가하기 전에 수리의 필요시 기계 시스템의 진단을 추정하기 위한 시스템들 및 방법들, 뿐만 아니라 추정된 진단을 고려하여 기계 시스템을 수리하기 위한 비용을 추정하기 위한 시스템들 및 방법들을 제공한다.

도 1은 본 발명의 시스템의 개략도.
도 2는 본 시스템의 데이터베이스의 개략도.
도 3은 시스템에 따라 방법의 일 부분을 도시하는 플로차트.
도 4a 내지 도 4f는 도 3에 기술된 방법의 일 부분을 수행하기 위한 시스템의 판매자(POS) 단말에 대한 예시적인 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)의 스크린 이미지들을 도시하는 도면들.
도 5는 시스템에 따라 방법의 다른 부분을 도시하는 플로차트.

본 발명의 바람직하고 대안적인 실시예들의 후속하는 상세한 설명에 대한 참조가 지금 행해질 것이다. 당업자들은 본 발명이 단순히 예시적이고 제한적인 것으로 해석되지 않는 많은 발명의 개념들 및 새로운 특징들을 제공하는 것을 인식할 것이다. 따라서, 여기에 논의된 특정한 실시예들은 예로서 제공되고 본 발명의 범위를 제한하지 않는다.

시스템 및 방법의 환경 및 범위를 이해하기 위한 목적들을 위해, 여기에 정의된 수리는 차량이 최적의(또는 적어도 만족스러운) 동작 상태로 되기 위해 필오하거나 바람직할 수 있는 임의의 수리 또는 정비를 포함한다. 수리는 그들의 원래의 규격 및/또는 차량에 대한 임의의 정비에 따라 기능하기를 멈춘 부품들의 교체 또는 변경을 포함할 수 있다. 정비는 구성 요소들 또는 시스템들의 기계적, 전기적, 또는 전자적 리셋, 작동 유체들 및 필터들의 교체 및 보충, 운영자에 의해 인식된 차량 문제점을 극복하기 위해 차량의 동작에 대해 적절한 운영자 정보를 제공하는 다양한 구성 요소들 및 시스템들의 세척을 제한 없이 포함할 수 있다. 수리를 요구하는 다른 상태들이 가능하고 본 발명의 범위 내에 있다.

도 1은 본 발명의 방법을 수행할 때 사용을 위해 본 발명에 따라 차량 사전 진단 수리 추정 시스템(10)의 개략적인 투시도이다. 시스템(10)은 도 2에서 더 구체적으로 나타내고 이하에 논의된 데이터베이스(12)를 포함하고, 서비스 로직(14)은 데이터베이스(12) 내 데이터에 대한 로직 기반 동작들을 수행하기 위해 데이터베이스에 연결된다. 데이터베이스(12)는 임의의 단일 데이터 저장소 또는 이하에 기술된 필수 데이터를 함께 저장하는 다수의 데이터 저장소들일 수 있다. 데이터베이스(12) 및 서비스 로직(14)은 클라우드 서비스(16)로서 액세스 및 처리를 위해 각각 제공된다. 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API; 17)는 데이터베이스(12) 및 서비스 로직(14)과 상호 작용을 위해 제공된다. 브릿지(18)는 서비스 로직(14)을 원격 통신 네트워크(20)에 연결한다. 원격 통신 네트워크(20)는 바람직하게는 인터넷과 같은 IP 패킷-교환 네트워크지만, 가상 사설 네트워크(VPN)와 같은 사설 네트워크일 수 있다. 복수의 서비스 지점(또는 판매 시점 정보 관리)(POS) 단말들(22a, 22b, 22c)(일반적으로 22)은 브릿지(18)를 통해 네트워크(20)에 연결된다.

더 구체적으로, 브릿지(18)는 하나 이상의 POS 단말들(22)과 데이터베이스(12) 및 로직 서비스(14)를 구성하는 하나 이상의 데이터 센터들 사이의 안전한 통신을 위한 인터페이스를 제공하여, 그에 의해 하나 이상의 차량 서비스 센터들(VSC; 24)이 사전 평가 수리 형태 및 비용 추정에 참여하게 하고 데이터베이스(12) 내 데이터를 갱신하게 한다.

POS 단말(22)은 네트워킹된 통신을 이용하는 클라우드 서비스와 상호 작용하기 위한 웹 브라우저 또는 다른 적절한 소프트웨어를 갖는 네트워킹된 컴퓨터(예컨대 개인용 컴퓨터, 랩탑, 네트워크, 태블릿, 워크스테이션, 서버, PDA, 스마트폰 또는 다른 컴퓨팅 디바이스)에 의해 실현될 수 있다. 각각의 POS 단말(22)은 데이터베이스(12)로 데이터 입력을 위한 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)뿐만 아니라 모니터상에 또는 프린터 디바이스를 통해서와 같이 데이터베이스로부터 검색된 정보의 디스플레이를 위한 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)를 포함한다. GUI는 고객 정보 및 고객 차량 정보의 입력 또는 선택을 허용한다. 입력 또는 선택 수단은 물리적 또는 가상의 키보드, 마우스, 트랙패드, 트랙볼 또는 메뉴 또는 디스플레이 시스템과 연관하여 일반적으로 사용된 다른 입력 또는 선택 수단을 포함한다. POS 단말들(22)의 각각은 차량 서비스 센터(VSC; 24)내에 위치된다. POS 단말들은 VSC에 의한 서비스들의 판매를 완료하고, 고객으로부터 수신되는 VSC에 의해 채용된 비기술자(이하에 기술됨)에 의한 고객 정보를 바람직하게는 또한 수신/입력하고, 뿐만 아니라 여기에 기술된 시스템에 필요하거나 이로운 다른 기능들을 수행하는 목적들을 위해 고객과 거래하기 위해 적어도 소프트웨어에 의해 구체적으로 적응된다.

VSC(24)는 현장의 차량 수리에 대해 적응된 위치이다. VSC(24)는 일반적으로 차량을 진단 및 수리할 수 있는 한 명 이상의 숙련된 자동차 기술자들, 및 바람직하게는 고객들과 연락하고, 차량들에 대한 초기 서비스 요청들을 처리하고, 차량에 대한 수리가 수행된 후 서비스에 대한 지불을 처리하는 임무가 부과되는 한 명 이상의 비기술자(각각이 차량들을 진단 및/또는 수리하는 임무가 부과되지 않는 비기술적 고용인들)와 함께 운영한다. 선택적으로, 다수의 POS 단말들(22)이 하나의 VSC(24)에 제공될 수 있고, 가장 바람직하게는, 다수의 VSC들(24)이 네트워크에 연결되고, 각각의 VSC(24)는 동일한 데이터베이스(12)와 클라우드 서비스(16)를 통해 접속한다.

나타낸 바와 같이, 클라우드 서비스(16)는 (ⅰ) 고객들, (ⅱ) 차량들, 및 (ⅲ) 차량들을 수리하기 위한 비용들에 관련된 전자 정보(여기서 "데이터"라고 불림)를 저장하는 데이터베이스(12)를 포함한다. 각각의 POS 단말(22)상에 동작하는 클라우드 서비스 애플리케이션은 POS 단말(22)의 사용자가 데이터에 대해 클라우드 서비스(16)에 질의하게 하거나 또는 데이터베이스(12) 내 저장된 데이터에 기초하여 계산들을 수행하게 하거나 또는 클라우드 서비스를 통해 데이터를 데이터베이스로 입력하게 하기 위해 네트워킹된 통신을 사용하여 클라우드 서비스(16)와 협력할 수 있다. 클라우드 서비스(16)에 대한 대안으로서, 로직 서비스(14) 및 데이터베이스(12)는 그와 달리 임의의 현재 알려지거나 미래에 구현된 시스템들 및 방법들에 따라 광역 네트워크를 통해 구현될 수 있다. 또한, 적절한 소프트웨어는 바람직하게, 일시적으로 클라우드 서비스에 액세스하지 않는 경우(일시적인 인터넷 정지)의 경우, 또는 VSC가 정기적으로 클라우드 서비스에 대해 적절한 액세스가 설정될 수 없는 경우, 예를 들면, VSC가 충분한 네트워크 대역폭에 액세스할 수 없는 경우, 로직 및 데이터베이스(12)(이하에 더 논의됨)와 유사한 데이터베이스의 로컬 복제품들과 로컬로 상호작용하기 위해 제공된다.

더 구체적으로, 도 2를 참조하면, 데이터베이스(12)는 고객 데이터(30), 차량 데이터(32), 및 수리 비용 데이터(34)를 포함한다. 고객 데이터(30)는, 네트워크(20)에 접속된 VSC(24)의 각각의 현재 고객에 대하여, 고객 이름, 주소, 연락처 전화 번호(들), 선택적으로 다른 식별 정보(VSC에 대한 고객 ID, 고객 이메일 주소들, 등을 포함하지만 그로 제한되지 않음), 뿐만 아니라 고객에 의해 소유된/리스된 차량들의 식별을 포함한다. 고객에 의해 소유된/리스된 차량들은 연식, 제품, 모델, 및 라이선스 플레이트 및/또는 차량 식별 번호(VIN)와 같은 임의의 관련 식별 특징들, 뿐만 아니라 VSC들의 네트워크 내 VSC에서 차량에 수행된 수리들의 이력에 의해 식별된다. 또한, 이전 수리 서비스시 차량의 마일리지는 차량 데이터와 함께 기록될 수 있다. 그러나, 클라우드 서비스(16)의 데이터베이스(12)에 이러한 현재 고객 정보를 저장할 필요는 없다. 오히려, 이는 각각의 VSC(24)에 대해 로컬로 데이터베이스에 저장될 수 있고, 이러한 유용한 고객 데이터(30)는 다른 VSC들에 대한 이러한 정보를 식별하지 않고 로컬로 유지 및 보유된다.

차량 데이터(32)는:

- 차량 형태(36);

-- 차량의 형태의 영역들(38);

-- 증상들(40); 즉, 차량상의 영역에 링크된 불량 성능 문제점들; 및

-- 차량상의 영역과 함께 보고된 증상에 대한 이력적인 해결책들(42),의 카테고리들을 포함한다.

차량 형태(36)는 연식, 제품들, 모델들, 및 선택적으로 차량들의 그룹에 의해 공유될 수 있는 임의의 다른 차량 특징 세트, 및 또한 선택적으로 임의의 관련 정보를 포함하고, 상기 모두는 시스템과 네트워킹된 모든 VSC들에 의해 이전에 평가된 차량 형태들에 의해 고객 차량을 식별하기에 유용할 수 있다.

차량 형태의 영역들(38)은 고객 또는 다른 비기술자가 차량의 최적이 아니거나 불량 성능의 동일한 양태를 쉽게 식별할 수 있는 위치들에 있는 차량의 일반적인 위치들(정면, 후면, 조수석, 운전석), 대시보드, 시스템들, 및 구성 요소들, 등을 포함한다. 위치에 관하여, 이는 차량으로부터의 이상한 소음의 지각된 근원의 일반 또는 특정 지점일 수 있고(고객이, 부분적 출현 또는 항상, 윙윙 잡음, 휘파람 소리, 분쇄 소리, 긁는 소리, 우르릉 잡음, 등을 듣는 경우), 경고등의 위치(예컨대 대시보드), 또는 수리 또는 정비를 나타내는 문제의 다른 표시들이 요구된다. 이러한 영역들은 또한 구체적으로 엔진, 변속기, 배기관, 등을 포함하는 주요 차량 시스템들을 식별할 수 있다. 영역들은 또한 전면 및 후면 및 왼쪽 및 오른쪽에 또한 위치될 수 있는 브레이크들, 뿐만 아니라 브레이크 페달과 같은 더 많은 국부화된 시스템들을 포함한다. 영역들은 또한 전면 또는 후면 방풍 유리와 같은 구성 요소들을 추가로 포함한다. 다른 영역은 점화 장치일 수 있다. 모든 차량 형태들이 동일한 영역들을 갖지는 않는다는 것이 또한 인식된다. 픽업 트럭은 화물칸을 가질 것이나; 승용차는 그렇지 않을 것이다. 이중 배기관을 갖는 차량들은 배기관 왼쪽 및 배기관 오른쪽을 가질 수 있고; 다른 것들은 단일 배기관을 가질 것이다. 특정 차량들은 헤드라이트들 위에 와이퍼 블레이드들을 가질 수 있다; 대부분의 다른 것은 그렇지 않다. 따라서, 식별된 차량 영역들이 대부분의 차량 형태들에 공통적이라는 것이 인식되지만, 차량 형태들의 제한된 그룹 또는 하나의 차량 형태에 특정되는 차량 영역들이 존재할 수 있다. '영역'의 중요한 특징은 비기술적인 개인에 의해 식별될 수 있고 잠재적인 문제점과 연관되는 것이 인식되는 차량상의 위치를 나타내는 것이다. 영역은 일반적 및 특정한 위치들, 구성 요소들, 또는 시스템들의 조합에 의해 일반화되거나, 특정되거나, 또는 식별될 수 있다.

수리(교체 및/또는 정비를 포함하여)를 요하는 것으로 보여진 영역들(38)의 데이터 카테고리(즉, "문제점들"과 함께)에서 영역들의 각각에 대한 증상들(40)이 또한 식별 및 저장된다. 예로서, 대시보드 또는 엔진의 영역들 중 어느 것에 대하여, '엔진 점검등'은 광이 대시보드상에 표시될 것이지만, 엔진에 의한, 유사하게는 '유압계'에 의한 문제를 나타낼 때 나타날 수 있다. 다른 예로서, 브레이크들에 대해, 고객은 브레이크를 밟을 때 앞쪽 왼쪽 바퀴에서 잡음이 들리는 것, 또는 브레이크를 밟을 때 차량이 너무 느리게 정지하는 것, 또는 브레이크 페들이 바닥 쪽으로 너무 멀리 아래로 눌리는 것을 나타낼 수 있다. 또 다른 예에서, 고객은 점화 장치에서 키를 돌릴 때 차가 동시에 시동이 걸리지 않는 것, 또는 차가 시동이 걸리지 않고 고객이 클릭음을 듣는 것을 나타낼 수 있다.

차량 형태(36), 영역들(38), 및 증상들(40)의 차량 데이터(32) 카테고리들의 각각에 대해, 비기술자가 고객에 대해 식별하기 위해 카테고리 전체를 분류하게 하는 방식으로 카테고리들이 데이터베이스에서 조직화되는 것이 중요하다: (ⅰ) 고객의 차량, (ⅱ) 수리를 요구하는 영역, 및 (ⅲ) 고객이 수리를 요하는 고객의 차량을 식별하게 한 영역에 의한 증상(즉, 문제점). 본 발명의 바람직한 양태에 따라, POS 단말(22)의 GUI는 바람직하게는 이러한 식별을 용이하게 하기 위해 계층적 메뉴 시스템으로서 구성된다. 이하에 더 상세히 기술된 바와 같이, 비기술자가 고객의 차량에 대응하는 차량을 초기에 및 빠르게 선택하게 하는 메뉴들의 세트가 제시된다. 의도된 고객 기반의 차량들의 모두(또는 실질적으로 모두)를 포함하기 위한 차량 제품들의 각각, 뿐만 아니라 선택할 차량들의 이러한 제품들 중 (차량 제품의 연식에 대응하는) 연식들의 적정한 범위가 제공된다. 제품 및 연식이 선택되면, 상기 연식에 대한 차량들의 적절한 모델들의 메뉴가 제시되고, 뿐만 아니라 임의의 다른 메뉴가 적절한 차량('차량 형태'(36)의 데이터 카테고리에 대응하는 모든 것)의 선택을 허용하기 위해 제시된다. 메뉴 시스템이 상이한 순서(예를 들면, 제품, 모델, 및 이후 연식)로 제시될 수 있고, 적절한 차량의 (바람직하게는 빠른) 선택을 용이하게 하는 임의의 다른 순서는 본 발명의 범위 내에 있다는 것이 인식된다. 차량이 선택되면, 적절한 메뉴 시스템이 비기술자가 ('영역'(38)의 데이터 카테고리에 대응하는) 차량 내 문제 영역들을 식별하는 것을 돕기 위해 제공된다. 유사하게, 문제 영역이 선택되면, 적절한 메뉴 시스템이 비기술자가 식별된 문제 영역, 즉, 인식된 문제점('증상들'(40)의 데이터 카테고리에 대응)과 연관된 증상을 식별하는 것을 돕기 위해 제공된다. 이러한 데이터를 조직화하고 이를 비기술자에게 제시하는 임의의 메뉴 시스템 또는 다른 방식은, 비기술자가 몇몇 정비를 요구하는 것으로 고객에 의해 믿어지는 차량의 영역에 의한 문제점을 선택하도록 허용하면, 본 발명의 범위 내에 있다는 것이 인식된다. 구조화된 메뉴 시스템에 대한 대체물로서, 입력된 자연어로부터 차량 영역에 관한 증상을 나타내는 문제점을 분석하는 인공 지능 시스템을 사용하는 자연어 검색 시스템이 또한 본 발명의 범위 내에 있다. 이러한 자연어 검색 시스템은 입력된 기록된 텍스트 및/또는 구어에 기초할 수 있다. 여기에서 목적들을 위해, 메뉴 시스템이 일반적으로 참조되고, 이는 이러한 자연어 검색 시스템을 포함한다.

이력 해결책 데이터(42)는 각각의 차량 형태의 각각의 영역(제품, 모델, 연식, 등)에 대한 모든 보고된 증상들과 연관된 수리들에 대응하는 데이터 기록을 포함한다. 이러한 해결책은 이력적인 조정, 이력적인 수리, 또는 이력적인 해결책이라고 불리고, 각각은 동일한 의미를 갖는다.

서비스 로직(14)은 데이터베이스(12) 내 데이터에 관하여 수 개의 계산들을 수행하도록 구성된다. 우선, 분류된 차량 데이터(36)가 고객의 차량(동일한 제품, 모델, 연식, 등)이 고객의 차량에 대한 기준들(제품, 모델, 연식, 등)의 각각의 선택과 일치하는 차량을 식별하기 위해 메뉴 시스템을 통해 검토될 때, 서비스 로직은 그들이 VSC들의 네트워크에 의해 서비스를 받은 적이 있었고 선택된 차량 형태와 일치하는 것을 나타내는 이력적인 해결책 데이터(42)를 갖는 모든 차량들의 구동 계수를 유지한다. 따라서, 임의의 시간에서, 이러한 구동 계수는 호출되고 이하에 더 논의되는 POS 단말(22)의 GUI에 출력될 수 있다. 이후, 영역 데이터(38) 메뉴 시스템은 이러한 문제 영역상에 서비스를 받았던 이력적인 해결책 데이터(42)에서 모든 차량들의 계수를 식별하는 서비스 로직(24)에 의해 연관된 문제 영역을 식별하기 위해 고객의 차량에 관하여 검토된다. 이후, 증상 데이터(40) 메뉴 시스템은 이러한 형태의 차량의 식별된 영역상에 이러한 문제점을 수리하기 위해 서비스를 받았던 이력적인 해결책 데이터(42)에서 모든 차량들의 계수를 식별하는 서비스 로직에 의해 차량과 함께 적절한 문제점을 식별하기 위해 고객의 차량에 관해 검토된다.

상이한 수리들이 식별된 문제점을 정정하기 위해 차량 형태상에 수행되었다고 가정하면, 로직 서비스(14)는 그것이 차량 형태에 대하여 및 고객의 식별된 문제들에 대하여 적절한 수리인지에 관해 각각의 이러한 상이한 수리에 대해 신뢰 레벨을 계산한다. 신뢰 레벨은 고객의 차량과 동일한 차량 형태 및 고객의 차량에 관해 식별된 문제점을 사용하는 이력적인 데이터를 사용하여 계산된다:

신뢰 레벨은 동일한 차량 형태 및 동일한 문제점에 주어진 이력적으로 수행되었던 각각의 상이한 수리에 대해 계산될 수 있다. 문제가 하나 및 단지 하나의 수리 형태와 이력적으로 연관되는 경우, 신뢰 레벨은 1, 즉 100 퍼센트일 것이다. 문제점이 상이한 수리들과 연관된 경우, 모든 잠재적인 수리들에 대한 신뢰 레벨들은 1로 되는(또는 근사적으로 그에 대해 반올림이 수행된다) 모든 신뢰 레벨들의 합계(백분율에 의해)에 의해 계산된다. 계산된 잠재적인 수리들의 각각의 신뢰 레벨에 의해, 잠재적인 수리들은 바람직하게는 그들의 각각의 신뢰 레벨들의 순서대로 등급 매김되고, 제 1 등급은 가장 높은 신뢰 레벨을 갖고 마지막 등급은 가장 낮은 신뢰 레벨을 갖는다. 더 많은 수의 일치하는 차량들(차량 형태 및 동일한 문제점 모두를 요구함)이 신뢰 레벨에 대해, 및 이와 같이 차량이 기술자에 의해 평가되기 전에 계산된 신뢰 레벨에 기초하여 요구된 수리를 예측하기 위한 능력에서 더 큰 타당성을 나타낼 것이 인식된다. 신뢰 레벨이 각각의 상이한 수리에 대해 계산될 수 있지만, 의미 있기에는 수적으로 너무 적은 수리들에 대한 신뢰 레벨의 계산을 제거하기 위해, 신뢰 레벨들의 합계가 0.8, 즉, 80%가 될 때까지 이러한 신뢰가 단지 수리들에 대해서 계산될 수 있다는 것이 인식될 것이다. 또한, 신뢰 레벨들이 그의 신뢰 레벨들의 집합적인 합계에 관계없이, 주어진 문제점에 대해 선택된 수의 잠재적인 수리들만, 예를 들면, 최대 5 개까지의 상이한 잠재적인 수리들에 대해서 계산될 수 있다는 것이 또한 인식된다.

다른 팩터들, 변수들, 및/또는 가중들이 신뢰 레벨을 계산할 때 고려된다는 것이 또한 인식된다. 예로서, 고객 차량의 현재 마일리지가 잠재적인 수리들의 등급 민 신뢰 레벨에 영향을 끼치는 것과 같은 가중 팩터일 수 있다는 것이 인식될 것이다. 다른 팩터들로서, 고객 차량의 이전 수리 이력은 또한 신뢰 레벨 및 등급에 영향을 끼치도록 동작할 수 있다. 또 다른 팩터로서, 고객 차량의 위치(예를 들면, 우편 번호에 기초하여)는 잠재적인 수리들의 신뢰 레벨 및 등급에 영향을 끼치는 것과 같은 가중 팩터로서 사용될 수 있다. 날씨 또는 지형이 문제점의 원인의 팩터일 수 있고 잠재적인 수리의 신호일 수 있는 것이 잠재적으로 중요하다. 신뢰 레벨과 연관된 등급들을 포함하는 다른 신뢰 레벨들 또는 기준들이 또한 계산될 수 있다.

신뢰 레벨들 및 등급들은 로직 서비스(14)로부터 브릿지(18)로 및 네트워크(20)를 통해 POS 단말(22)로 전달된다. 따라서, 비기술자는, 임의의 숙련된 기술자가 차량의 컴퓨터에 진단 코드 판독기를 접속하고 수신된 진단 코드들을 분석하거나, 또는 차량을 리프트상에 위치시키고 차량을 물리적으로 검사하거나, 또는 시운전을 하는, 등 전에, 각각이 표시된 신뢰 레벨을 갖는, 요구될 수 있는 하나 이상의 잠재적인 수리들의 추정치를 고객에게 빠르게, 잠재적으로 1분 미만에, 제공할 수 있다.

신뢰 레벨들 미만에서 문제점들의 입력된 증상들에 응답하여 나타낸 잠재적인 수리들 외에, 데이터베이스는 추가의 문제들이 문제점 및 그들의 잠재적인 수리들에 대한 관계 및 시간에 이력적으로 연관되었는지의 여부를 나타내는 데이터(60)를 저장한다. 심지어 이러한 수리들이 신뢰 레벨에 의해 지정된 잠재적인 수리와 연관된 문제점을 수리하기 위해 특별히 표시되지 않은 경우에도, 데이터는 추가의 수리들이 특정 증상들에 대해 연관하여 고려되어야 하는지를 식별하기 위해 조사될 수 있다. 이러한 방식에서, 고객은 현재 명백하지 않을 수 있지만 발생할 가능성이 있고 차량이 가까운 기간 내 VSC로 반복 방문을 하게 하는 것을 방지하기 위해 VSC에서 현재 수리 방문 동안 잠재적으로 정정되어야 하는 미래의 문제점들을 통지받을 수 있다.

잠재적인 수리들이 식별되면, 비기술자는 차량을 수리하기 위한 비용들에 대한 추정치를 획득할 수 있다. 일반적으로, 가장 높은 신뢰 레벨을 갖는 잠재적인 수리가 비용 추정을 위해 선택될 것이 예상된다. 그러나, 임의의 하나 이상의 잠재적인 수리들이 비용 추정을 위해 선택될 수 있거나, 또는 모든 비용 추정치들이 이하에 논의된 도 4에 관하여 도시되고 기술되는, POS 단말상에 한번에 준비 및 제시될 수 있다. 각각의 잠재적인 수리에 대하여, 수리 비용 데이터(34)는 바람직하게는 전역적 입력들(44) 및 지역적 입력(46)을 포함한다. 전역적 입력들(44)은 다수의 표준 수리들의 각각을 수행하기 위한 노동 시간(48)의 추정치 및 수리들을 수행하기 위한 부품들 리스트(50)를 포함한다. 지역적 입력들(46)은 특정한 VSC에서 수리를 위한 시간당 공임들(52) 및 수리들을 수행할 부품들을 소싱하기 위한 비용(54)을 포함한다.

더 구체적으로, 수리 비용 데이터(34)는 상이한 '품질'의 부품들에 대한 비용들을 포함할 수 있다. 용어 '품질'은 부품, 구성 요소, 또는 시스템의 유효 수명 또는 성능에 영향을 끼치는 특징들로 제한되지 않고, 단지 예로서, 부품이 제조된 원래의 장비(OEM)(일반적으로 가장 비쌈)인지, 부품 시장 교체 부품인지, 또는 수리된 중고 부품(일반적으로 제일 덜 비쌈, 그러나 잠재적으로 제한된 가용성)인지를 의미할 수 있고, 그의 모두는 수리에 대해 적절할 수 있고 수리에 대한 적절한 유효 수명 또는 성능을 가질 수 있다. 모든 이러한 부품들은 데이터베이스에 저장될 수 있다. 시스템은 고객에게 옵션들을 제공할 수 있고 및/또는 고객이 수리가 단지 OEM 부품들로 행해졌는지, 또는 수리가 가능한 한 가장 적은 비용 방식으로 행해졌는지를 명시하는 것을 허용할 수 있다.

또한, 시스템은 소스(브랜드 및/또는 판매자)로부터의 수리 부품들이 상이한 소스로부터의 부품들보다 비교적 더 높은 신뢰도를 갖는지 낮은 신뢰도를 갖는지, 즉 신뢰도 등급을 데이터베이스(12) 및 저장소에 저장할 수 있다. 차량들이 수리를 위해 VSC로 운반될 때, 교체된 부품들의 소스 및 바람직하게는 교체된 부품들의 수명은 51에서 부품 신뢰도를 결정하기 위해 데이터베이스에 저장된다. 이후, 고객이 차량을 VSC로 운반할 때, 시스템은 이력적으로 더 높은 신뢰도 등급을 갖는 부품들의 소스들을 식별 및 선택적으로 자동으로 선택할 수 있고, 및/또는 이력적으로 더 낮은 신뢰도 등급을 갖는 부품들의 소스들을 배제할 수 있다. 또한, 수리에서 사용된 선택된 부품들의 소스는 확인된 그들의 신뢰도 또는 그의 결핍에 대해 저장된다. 따라서, 교체된 구성 요소의 부품들뿐만 아니라 교체된 구성 요소들의 수리에서 사용된 부품들에 대한 소스 데이터가 수리된 차량들에 더 큰 신뢰도를 개별적으로 및 집합적으로 제공하기 위해 시스템에 의해 수집, 저장 및 그에 의해 액세스 가능하다는 것이 인식된다. 신뢰도 데이터는, 이러한 목적들을 위해 조사될 시스템에서 신뢰도 데이터베이스(51)에 제공되는 더 많은 정보에 의해, 시스템이 더 긴 시간에 걸쳐 더 많은 사용을 갖기 때문에, 증가한 타당성을 갖는 등급들을 갖고 동적으로 갱신된다.

소싱 비용들(54)은 상이한 VSC들(24)에 의해 순서화될 때 일부 또는 특정 부품들에 대한 상이한 비용들을 계산할 수 있다. 이는 상이한 지리적 또는 지역적 위치들에 의할 수 있고, 또한 부품들을 VSC에 전송하기 위한 비용, 세금들, 지역적 재고품 가격들, 등에 의존할 수 있고, 데이터베이스에서 소싱 비용들(54)은 부품들에 대한 비용들의 충분한 현재 비축량이 제공될 수 있고 그의 충분한 현재 비축량을 갖도록 정기적으로 갱신될 수 있다.

또한, 시스템은 VSC(24)에서 POS 단말(22)로부터 문의의 개시에 의존하여 시간당 공임들(52)을 적용하도록 구성될 수 있다. 지역적 시간당 공임은 VSC당 기반, 우편 번호에 의해, 지역 코드에 의해, VSC들의 그룹에 대한(즉, 중서부 주들, 남부, 대서양 중부 주들, 뉴 잉글랜드 주들, 남서부 주들, 등에 위치된 VSC에 대한 요금), 또는 시스템에서 VSC들의 이익 또는 시스템의 전체 관리를 위해 동작하는 요금들을 적용하는 임의의 다른 방식으로 지정될 수 있다. 대안적으로, 하나의 시간당 공임은 시스템에 의해 전역적으로 적용될 수 있다. 적합한 데이터베이스 구조 및 링크들은 시스템에 관하여 전역적 입력 데이터 및 지역적 입력 데이터의 각각의 배열들에 대해 제공된다.

지역적 입력들(46)은 각각의 VSC에서 동일할 수 있다; 즉, 시스템에 걸쳐 공통 시간당 요금이 존재할 수 있고, 소스 부품들에 대한 비용은 시스템에서 모든 VSC들에 일정할 수 있다. 지역적 입력(46)은 데이터베이스(12)에 저장될 수 있고, VSC에 대해 지역적 데이터베이스 저장 디바이스에서 개별적인 데이터베이스들에 저장될 수 있거나, 또는 제 3 자 링크된 데이터베이스들(예컨대 비용 데이터(54)에 대해 제공자에 의해 유지되는 것들)로부터 제공될 수 있다. 일 실시예에서, 각각의 VSC가 수리 비용들의 추정치를 계산하는 것을 담당하는 서비스 로직(14)에 링크되는 지역적 데이터베이스(28)를 저장하는 것이 생각된다. 또한, 수리를 위한 부품들을 얻기 위해 최상의 소스를 포함 및 결정하는 데이터베이스(12)에 대한 대체물로서, 지역적 데이터베이스(28)는 부품들을 지역적으로 또는 전국적으로 소싱한 비용들 및 소싱을 위한 바람직한 소스들을 지역적으로 저장하고, 및/또는 네트워크 통신으로 부품 재고품 및 가격에 대한 실시간 데이터를 얻는 것에 대한 하나 이상의 부품들 소스들에 대한 것이다. 지역적 데이터베이스(28)는 고정식 또는 탈착 가능한 비일시적 컴퓨터-판독 가능 저장 매체들, 예컨대 자기 컴퓨터 디스크들, CD-ROM, DVD-ROM, 또는 다른 적절한 컴퓨터 판독가능한 및/또는 재기록가능한 저장 매체로서 POS 단말들(22)에 연결될 수 있어서 하나 이상의 POS 단말들(22)로부터 출력을 수신하고 그로 입력을 제공하고, 하나 이상의 VSC들에서 다수의 POS 단말들을 서비스하는 근거리 또는 광대역 통신망 서버에 부착될 수 있다.

요구된 시간 및 시간당 공임이 (입력들(48, 52)로부터) 알려지면, 노무 비용들이 그의 제품으로서 계산될 수 있다. 요구된 부품들 및 소싱 비용들이 (입력들(50, 54)로부터) 알려지면, 총 부품 비용들은 각각의 부품들에 대한 총 비용들의 합계로서 계산될 수 있다. 수리는 이후 노무 비용들 및 부품 비용들의 합계로서 추정될 수 있다.

또한, 공고들(62)은 고객 차량에 링크되는 POS 단말(22)(일반적이거나 또는 영역 또는 증상들에 대해 지시되는, 차량의 이전 수리 이력을 포함하지만, 그에 대해 제한되지 않음), 일반적이거나 영역 또는 증상들에 대해 지시되는 차량에 관련된 서비스 회보들, 또는 일반적이거나 영역 또는 증상들에 대해 지시되는 차량에 관련된 리콜 공고들에 저장되고, 호출되고, 그에 제출될 수 있다. 이러한 공고들 및 서비스 회보들은, 일반적이거나 또는 영역 또는 증상들에 대해 지시되는 지역적 서비스 문제점들에 관련된 정보가 링크되는 지리적 태그들을 또한 포함할 수 있다. 예로서, 예를 들면, 해안 지역에 위치된 차량들에 대해 소금물에 근접함으로써 기인하는 특정 유체선들의 녹.

순서대로 등급 매김된 증상들의 해결책으로 이어지는 잠재적인 수리들의 식별, 뿐만 아니라 하나 이상의 선택된 문제점들의 수리에 대한 추정치, 뿐만 아니라 임의의 식별된 공고들은, 예를 들면, 인쇄물, 이메일, 또는 다른 전송을 통해 고객에게 제공될 수 있다. 고객에게 요구되는 잠재적인 수리(들) 모두의 초기의 사전 평가 추정치, 뿐만 아니라 이러한 잠재적인 수리(들)의 수리에 대한 각각의 비용들의 추정치를 제공하는 것이 그와 달리 고객이 차량이 수리들이 수행되도록 맡기는 것을 방지할 수 있는 불확실성을 고객으로부터 제거할 것이다. 즉, 잠재적인 차량 문제점일 수 있는 것 및 수리하기 위한 그의 연관된 비용을 알지 못하는 '미지의 것'이 제거되면, 고객들은 다른 차량들 평가를 위해 VSC에 남겨질 더 많은 가능성이 있을 수 있다. 또한, 정보는 고객에게 매우 빠르게 생성 및 제공될 수 있다.

지금 도 1 및 도 2를 참조하면, 시스템은 또한 순서화되도록 구성되고 POS 단말(22)로부터 작업 순서가 생성되고, 이는 고객 정보, 차량 형태 정보, 문제의 영역, 잠재적인 해결책들의 증상들 및 등급을 제공하기 위해 기술적 단말(66)에게 전송될 수 있다. 또한, POS 단말(22)은 차량에 대한 규정된 고객 픽업 시간, 및 임의의 다른 관련 정보를 작업 순서에서 지정할 수 있다.

시스템의 다른 양태에 따라, 데이터베이스는 기술자 데이터(64)를 포함한다. 기술자 데이터(64)는 계산할 데이터 또는 기술자가 수행한 각각의 특정한 형태의 수리에 대하여 바람직하게는 각각의 서비스 기술자에 대한 계산된 효율 레벨 또는 스코어를 제공한다. 기술된 시스템의 목적들을 위해, "효율"은 최소량의 시간 이내에 표시된 수리를 완료하기 위한 능력으로서 규정된다. 계산된 효율 레벨은 저장될 수 있고, 또는 이는 필요될 때, 예컨대, 특정 형태의 수리에 대해 작업 순서 호출이 요청될 때 계산될 수 있다. 수리 형태는, 차량 연식, 제품 또는 모델에 독립적일 수 있거나(예를 들면, 일반적으로, 브레이크 수리들), 또는 차량 연식, 제품, 모델 등과 같은 요인들(브레이크 수리들, 메르세데스, 모든 S-클래스 차량들, 2010-2013년도)에 의존할 수 있다. 계산되거나 저장된 효율 레벨에 기초하여, 가장 높은 신뢰 레벨을 갖는 잠재적인 수리에 대한 최상의 효율인 기술자는 이러한 기술자가 바쁘지 않다면 작업 순서로 할당된다. 최상의 효율인 기술자가 바쁜 경우, 가장 효율적이고 바쁘지 않은 기술자가 작업 순서 하에서 작업을 수행하도록 할당된다. 진단들이 수행된 후, 요청된 수리가 더 낮은 신뢰 레벨과 연관된 것으로 결정된 경우, 기술자가 유지되거나, 진단 문제에 대해 더 높은 효율 레벨을 갖는 새로운 기술자에게 작업을 재할당할 수 있다. 수리를 수행하기 위한 시간은 시스템에 의해 추적 및 기록되고 수리를 수행하는 기술자와 연관된다. 이러한 추적은 기술자가 시간 차이를 계산하는 시스템에 의해 각각의 수리의 시작 및 정지를 나타낼 때 자동적일 수 있거나, 또는 기술자가 그가 수리를 완료하는데 걸린 시간을 수동으로 입력할 수 있다.

차량이 기술자에 할당되고, 평가되고 진단되면, 즉, 기술자가 실제 문제 및 요구된 실제 해결책을 결정하는 것에 의해, 수리는 수행되고, 이력적인 수리 데이터(42)가 갱신된다. 이력적인 수리 데이터가 갱신될 때, 차량 형태 데이터(제품, 모델, 연식, 등)(36), 보고된 증상(40), 차량의 지정된 영역(38), 뿐만 아니라 실제로 수행된 수리는 상관된 방식으로 데이터베이스에 기록된다. 이러한 이력적인 수리 데이터(42)는 동적이고, 차량에 대한 각각의 수리가 보고될 때(또는 바람직하게는 다른 정기적인 기반, 예컨대 매일 밤, 매주, 매월, 등에 자동으로) POS 단말(22) 또는 기술적 단말(66)에 의해 자동으로 변경된다. 시스템이 오프라인 모드(즉, 클라우드 서비스를 통한 통신 없이)에서 구동되는 경우, 이러한 정기적으로 갱신된 데이터베이스의 사본이 로컬로 저장되는 것이 또한 바람직하다. 갱신된 이력적인 수리 데이터(42)는 유사하게 보고된 문제점을 갖는 유사한 차량 형태에 대한 다양한 잠재적인 수리들을 위해 이후에 계산된 신뢰 레벨들을 변경하기 위해 사용된다. 따라서, 신뢰 레벨들의 정확성은 더 많은 수리 데이터가 데이터베이스에 추가될 때 증가한다. 더 높은 정확성 쪽으로의 이러한 움직임 모두는 각각의 수리와 함께 백그라운드에서 자동으로 발생한다. 또한, 이력적인 데이터는 고객의 차량에 연결되어 데이터베이스(12)에서 모든 차량들에 대한 차량 수리 이력의 생성을 용이하게 한다. 추가로 또는 대안적으로, 이력적인 수리 데이터는 정기적인 갱신들이 바람직하게 제공되는 이력적인 수리 데이터를 갖는 제 3 자 데이터로서 제공되거나 그에 의해 보충될 수 있다. 추가로 또는 대안적으로, 이력적인 수리 데이터는 개별적인 차량 진단 솔루션에서 사용을 위해 제 3 자에게 출력될 수 있다. 유사하게, 교체된 부품들(소스 및/또는 브랜드에 의해) 및 수리에 사용된 부품들(소스 및/또는 브랜드에 의해)에 관한 관련된 데이터는 부품들 신뢰도 데이터베이스(51)에 기록된다. 또한, 기술자 데이터베이스(64)는 기술자가 수리를 완료하기 위해 요구되는 시간을 기록하기 위해 갱신된다. POS 단말(22)은, 신용 카드 과금 시스템들을 포함하는 지불 시스템들과 접속하여, 수행될 작업(예를 들면, 착수금 또는 초기 진단 요금들을 포함하여) 또는 수행된 작업에 대한 청구서 작성을 수행하고, 수신된 지불에 대한 영수증을 알려진 POS 단말 운영들에 따른 모두에게 제공하도록 구성된다.

도 1을 참조하면, 시스템의 상술된 양태들에 연관하여 사용되도록 의도되는 시스템(10)의 다른 양태에 따라, 시스템은 VSC의 외부에서 비기술자에 의해 액세스가능하다. 외부의 비기술자는 고객, 잠재적인 고객, 다른 차량 소유자 또는 질문자, 또는 VSC로부터 외부에서 데이터베이스에 액세스하는 임의의 다른 사람 또는 시스템(이후 '고객')인 것이 생각된다. 규정되는 고객이 비고용인인 대부분의 환경들에서, 고객이 데이터베이스(12)의 제한된 부분 및 비-POS 단말(26)을 통해 POS 단말(22)에 액세스 가능한 것에 관련된 로직 서비스(14)에 액세스할 것임이 의도된다. 그러나, 오프사이트 액세스가 고용인에 의해 행해질 수 있다는 것 및 이전에 개시된 시스템에 대한 완전한 액세스가 예를 들면 보안된 또는 보안되지 않은 로그인을 통해 가능해질 것이라는 것이 가능하다.

비-POS 단말(26)은 인터넷 또는 가상 사설 네트워크(VPN)와 같은 원격 통신 네트워크(20)에 걸쳐 데이터베이스(12)의 일 부분에 질의하기 위해 시스템 로직(14)의 일 부분에 접속하기 위해 적합한 사용자 인터페이스를 가질 수 있는 노트북 컴퓨터, 태블릿, 및/또는 이동 전화를 포함하는 임의의 다른 단말 또는 이동 컴퓨팅 디바이스를 포함한다. 데이터베이스의 제한된 부분은, 모두 상기에 따라, 단말(26)이 이러한 잠재적으로 요구된 수리들의 신뢰 레벨들 및 계산된 신뢰 레벨들의 순서의 잠재적인 수리들의 등급을 바람직하게 포함하는 고객의 차량에 대한 잠재적으로 요구된 수리들 및 문제들의 사전 평가 추정을 계산하기 위한 질의들을 행하게 한다. 또한, 시스템은 선택적으로, 모두 상기에 따라, 하나 이상의 등급 매김된 잠재적인 수리들에 비용의 추정을 제공할 수 있다. 이후, 시스템은 고객에게 차량 수리를 위해 가장 근접하거나 적합한 VSC를 안내할 수 있다. 그렇게 고객에게 안내하기 위해, 시스템은 고객의 비-POS 단말(26)의 지리적 위치를 찾기 위한 프로세스 또는 고객 입력 및 위치 관련 데이터의 참조표, 예컨대 고객이 정비를 요청한 곳에서 가장 가까운 VSC(24)에 대한 고객 입력 우편 번호에 대한 참조에 의한 프로세스를 포함하거나 액세스한다. 또한, 고객의 위치는 고객의 위치에 관한 문제점들을 고려하여 신뢰 레벨들의 선택적인 가중 계산 및/또는 지역적 공지들의 표시를 허용한다. 시스템은 이후 시스템에 네트워크 액세스하는 하나 이상의 가장 가까운 VSC들(24)을 고객에 대해 식별할 수 있다. 시스템은 바람직하게는 고객이 입력하게 하고 및/또는 VSC들이 식별되는 고객에 대한 이동 거리 또는 반경 겨리, 예를 들면, 10 마일, 25 마일, 50 마일을 고객에게 나타낸다. 이는 VSC들(24)의 지리적 위치 및 이용가능한 맵핑 API들과 함께 수행될 수 있다. 시스템은 또한 지정된 일자 및/또는 시간에 고객의 차량이 수리되게 하기 위해 VSC들(24) 중 선택된 것에서 고객에게 예약할 수 있는 적절한 로직 및 데이터베이스 구조를 포함한다.

시스템이 다수의 VSC들(24)을 갖는 시스템에 관하여 주로 기술되었지만, 이는 하나의 VSC를 갖는 시스템에서 구현될 수 있다는 것이 인식되고, VSC의 POS 단말들(22)은 명령들을 실행하기 위해 하나 이상의 로컬 프로세서들 및 연관된 로컬 메모리(LAN-측)를 포함할 수 있고, 시스템에 따라 사전 평가된 차량 진단 추정 및 수리 비용 추정에 대해 여기에 기술된 동작들에 따라 정보(로직 서비스들)를 조작할 수 있고, 그에 의해 WAN 네트워크 동작들을 생략한다.

본 발명의 시스템을 사용하는 방법은 도 3의 플로차트 및 도 4a 내지 도 4f에서 적어도 부분적으로 도시되는 POS 단말(22)에 대한 GUI의 일 실시예에 관련하여 지금 기술된다. 고객은 수리를 위해 차량을 VSC(24)에 운반하고 POS 단말(22)에 접근시킨다. 고용인, 일반적으로 VSC에서 비기술자는 GUI의 스크린(200)에 부분적으로 보여지는 바와 같이 단계(100)에서 고객에 대한 식별 정보를 POS 단말에 입력한다. 고객이 VSC(또는 예컨대 공동 소유자 또는 프랜차이즈에 의한, 고객이 위치되는 VSC에 연결된 다른 VSC)의 이전 고객인 경우, 충분한 정보가 데이터베이스 내 고객의 기존 기록을 선택하기 위해 입력된다. 고객 정보가 입력될 때 또는 그것이 입력되고 다음 버튼이 단계(102)에서 선택되면, 데이터베이스는 일치하는 기록들에 대해 질의되고, 고객이 기존 고객임을 가정하면, 고객의 정보에 연결되거나 그를 포함하는 일치하는 데이터베이스 기록이 선택된다. 고객이 새로운 고객인 경우, 새로운 데이터베이스 기록이 고객에 대해 생성된다.

도 4b를 참조하면, 고객이 이전 고객이라고 가정하면, 바람직하게는 개인 정보의 적어도 일 부분, 예를 들면, 데이터베이스 내 고객에 연결된, 연락처 정보가 202에서 GUI상에 디스플레이된다. 고용인은 필요한 경우 정보를 갱신하기 위해 204에서 옵션을 제공받는다. 또한, 고객이 이미 단계(104)에서 임의의 차량들에 대해 연결되었는지의 여부가 결정되고, 그러한 경우, 고객에게 연결된 하나 이상의 차량들이 206에서 GUI상에 디스플레이된다. 수리를 요하는 차량이 단계(104)에서 디스플레이되는 차량들 중 하나인 경우, 차량은 단계(106)에서 선택될 수 있다.

차량이 단계(106)에서 선택될 때, 이후 시스템은 선택된 차량과 동일한 형태(동일한 연식, 제품, 모델, 및 선택적으로 동일한 엔진, 및 선택적으로 동일한 변속기)의 차량의 얼마나 많은 다른 것이 데이터베이스에 존재하는지를 단계(108)에서 결정한다. 이러한 차량 계수는 바람직하게 얼마나 많은 유사한 차량이 데이터베이스에 존재하는지의 표시를 제공하기 위해 고용인에게 단계(110)에서 GUI상에 디스플레이된다.

차량이 데이터베이스 내 고객과 연결되지 않는 경우, 차량은 데이터베이스에서 고객 기록(30)에 먼저 추가되어야 한다(도 2). 새로운 차량은 새로운 차량 추가 버튼(208)의 선택에 의해 시작하여, 지금 도 3 및 도 4c에서 단계들(112 내지 124)를 참조하여 추가될 수 있다. 고용인은 단계(112)에서 고객에게 고객의 차량의 특징을 식별하기 위해 질의한다. 예를 들면, 단계(114a)에서 적어도 연식, 단계(114b)에서 제품, 및 단계(114c)에서 모델이 질의되고, GUI는 메뉴 시스템을 제공하여 210(연식), 212(제품), 및 214(모델)에 보여되는 이러한 질의 및 선택을 용이하게 한다. 바람직하게는, 그러나 선택적으로, 엔진 형태는 단계(114d)에서 질의되고 단계(216)에서 메뉴 시스템으로부터 입력 또는 선택될 수 있다. 또 다른 바람직한, 그러나 선택적인 질의는, 또한 단계(114d)에서 일반적으로 표시되고 입력되거나 선택될 수 있는 218에서 메뉴상에 보여지는 변속기 형태를 포함한다. 다른 옵션들은 질의될 수 있고 바람직하게는 미리 규정된 선택들로부터 입력 또는 선택될 수 있다. 연식, 제품, 및 모델에 대한 질의의 순서는 변경될 수 있지만, 각각의 선택 후에, 시스템은 단계(116)에서 데이터베이스에 액세스하고 현재 선택된 차량 형태 특징들(연식, 제품, 모델, 엔진, 변속기, 등)에 일치하는 차량에 대해 단계(118)에서 차량 계수를 갱신하는 것, 및 차량 계수가 220에서 보여지는 바와 같이 단계(120)에서 GUI상에 디스플레이되는 것이 바람직하다.

문의 및 선택들에 대해 이용가능한 옵션들만이 이미 선택된 차량 형태의 모든 다른 특징들의 기준들을 충족하는 것들인 것이 바람직하다. 즉, 예로서, 연식, 제품, 및 모델이 선택되면, 다른 일치하는 특징들을 갖는 차량 형태들에 대한 엔진 형태들이 선택을 위해 이용가능하다.

모든 차량 형태 특징들이 단계(122)에서 선택되면, 차량은, 예를 들면, 다음 또는 입력 버튼(222)을 선택함으로써, 단계(124)에서 데이터베이스 내 고객의 기록에 연결된다.

지금 도 4d로 돌아와서 및 일반적으로 도 3의 단계들(126 내지 144)을 참조하여, 차량이 106 또는 122에서 선택되면, 고용인은 고객이 차량에 의해 갖고 있는 문제점에 관하여 단계(126)에서 고객에게 질의한다. 이러한 목적을 위해, 단계(128)에서 GUI는 고객에게 문제의 위치 및 일반적 문제점으로서 나타내기 위해 차량의 영역들의 카테고리들(선택된 차량 형태에 특정될 수 있는)을 갖는 메뉴를 224에서 나타낸다. 고객은 영역을 설명하고, 영역은 단계(130)에서 메뉴상에 선택된다. 영역이 130에서 선택되면, 데이터베이스는 132에 액세스되어 고객의 차량과 동일한 차량 형태에 대해 동일한 문제 영역에 대한 수리 또는 해결책에 대해 이전에 도입된 데이터베이스 내 차량들의 차량 계수를 134에서 식별 및 갱신한다. 상기 문제 영역 또는 문제 영역 및 일반적인 문제점을 식별하는 것은 하나 이상의 질의들을 요구할 수 있다. 대응하는 차량 계수는 또한 228에서 GUI상에 보여지는 바와 같이 하나 이상의 질의들 후에 단계(134)에서 디스플레이에 제공된다.

영역 및 선택적으로 일반적인 문제점이 식별된 후, 고객은 다시 단계(136)에서 질의될 수 있고, GUI 메뉴는 230에서 증상을 구체적으로 식별하기 위해 메뉴 선택들을 나타낸다. 증상은 단계(140)에서 선택된다. 데이터베이스는 바람직하게는 단계(142)에 다시 액세스되어 문제 영역(들)에 대한 동일한 증상에 대한 수리 또는 해결책에 대해 이전해 도입된 데이터베이스 내 차량들의 차량 계수를 단계(144)에서 식별 및 갱신한다. 대응하는 갱신된 차량 계수는 단계(232)에서 보여지는 바와 같이 단계(144)에서 또한 디스플레이를 위해 제공된다.

이후, 차량 계수를 포함하는 차량들과 연관된 이력적인 수리 데이터에 기초하여, 시스템은 차량 계수 내 유사한 문제점들을 갖는 차량들상에 수행된 모든 수리들을 단계(146)에서 식별한다. 이력적인 수리들에 기초하여, 고객 차량에 대해 잠재적인 수리로서 각각의 이러한 수리의 신뢰 레벨은 단계(148)에서 계산되고, 이후 잠재적인 수리들이, 최상의 신뢰로부터 최하의 신뢰로의 신뢰 레벨의 순서로, 단계(150)에서 등급 매김된다. 수리를 요하는 고객의 차량에 대한 요약 페이지는 도 4f로서 나타낸다. 고객의 차량 형태는 234에서 나타내진다. 수리를 위한 일반적인 영역은 236에서 식별되고, 특정 영역은 237에서 식별되고, 수리를 필요로 하는 증상은 238에서 식별된다. 그들의 각각의 등급(240) 및 신뢰 레벨(242)을 나타내는 모든 이력적인 수리들이 디스플레이된다. 또한, 고객에게 이전에 연결된 차량에 대하여(단계들(104, 106)에서 다시 결정되는), 차량의 이전 수리 이력과 연관된 임의의 공지들이 단계(154)에서 디스플레이를 위해 제공되고, 244에서 보여진다. 또한, 일반적으로 차량 형태와 연관된 임의의 다른 공지들 또는 공고들은 246에 나타낸 제조사로부터의 차량 서비스 게시판 또는 248에 나타낸 미국 교통국으로부터의 리콜 공고들과 같이 특별하게 식별된 문제점들 및 그에 관하여 디스플레이된다. 정보의 이러한 디스플레이로부터, 또는 적어도 그의 서브세트로부터, 차량에 대한 가장 가능성 있는(가장 높은 신뢰 레벨 및 가장 높은 등급을 갖는) 수리가 고객에게 나타내질 수 있다.

또한, 다수의 잠재적인 수리들을 디스플레이하는 것과 함께, 시스템은 수리들의 각각에 대해 추정된 비용을 단계들(158, 160)에서 계산한다. 도 4f에 도시된 바와 같이, 동일한 시간에 디스플레이를 위해 수리들의 각각이 한번 계산 및/또는 디스플레이되거나, 또는 단계(156)에서 나타낸 바와 같이 선택에 대해 각각의 개별적인 잠재적인 수리를 계산하는 것이 가능하다. 모든 수리들을 계산하는 것은 한번에 정보 모두를 제공하지만, 시스템에 포함된 더 많은 프로세서가 존재하고, 반면에 단지 선택에 대한 수리 비용들을 계산하는 것은 처음에 감소된 양의 정보를 제공할 것이지만, 시스템이 처리 자원들에 대해 감소된 요구를 갖고 더 비용 절감되어 구동하게 하는 것이 인식된다. 수리 비용들이 계산되면, 그들은 250에서 보여지는 바와 같이 디스플레이에 대해 162에서 제공된다.

상위 등급 매김된 수리가 궁극적으로 고객의 차량에 대해 정확한 수리가 아닐 수도 있다. - 진단 또는 다른 물리적 평가가 차량에 대한 문제의 실제 원인을 결정하기 위해 필요할 수 있다는 것이 인식된다. 그럼에도 불구하고, 문제점의 잠재적인 원인들, 뿐만 아니라 수리들을 위한 비용들의 범위 둘 모두에 의해, 시스템에 의해 제공된 정보는 물리적 평가를 위해 VSC와 함께 그들의 차량을 맡겨야 하는지의 여부에 관해 결정하기 전에 고객에 대한 유용한 지식을 갖는 것이 예측된다. 이는 비기술적 고용인들이 차량을 평가하지 않고 수집될 수 있는 비기술적 정보를 수집하게 하고, 문제(수 개의 잠재적인 문제들을 포함)가 무엇인지, 및 각각에 대한 수리 비용들이 무엇인지의 추정치들을 포함하여 그들이 그 밖에 가지지 않은 지식을 고객에게 제공하게 한다. 또한, 데이터베이스가 개발됨에 따라, 등급 매김의 결과들은 수리에 대한 평가 하에서 각각의 차량에 대해 정확한 결과일 더 높은 가능성을 가질 것이다.

여기서 도 1, 도 2, 및 도 5로 돌아가면, 차량이 이후 VSC(24)에서 수리를 위해 맡겨진다고 가정하면, 작업 순서는 70에서 POS 단말(22)로부터 순서화 및 생성될 수 있고, 기술적 단말(66)로 전송될 수 있다. 작업 순서는 모든 관련된 고객 정보, 차량 형태 정보, 문제의 식별된 영역, 식별된 증상들, 및 잠재적인 해결책들의 계산된 등급을 나타낼 수 있다.

차량은 72에서 평가 및 진단들에 대해 계속되고, 기술자는 실제 문제 및 요구된 실제 해결책을 결정한다. 차량에 의한 문제가 진단되면, 수리는 74에서 수행된다. 의도된 수리가 추정치에서 고객에게 처음에 표시된 것과 상이하다고 결정된 경우, 고객은 승인 이전 동안 연락이 취해질 수 있다. 수리가 완료되고 고객의 차량에 의한 문제점을 해결하기 위해 요구된 실제 수리에 관하여 결정되면, 이력적인 수리 데이터(42)는 수리가 실제로 수행된 지정된 영역(38)에 대한 보고된 증상(40)과 함께 차량 형태 데이터(제품, 모델, 연식, 등)(36)에 대한 것을 나타내기 위해 76에서 갱신된다. 부품 신뢰도 데이터베이스(51)는 또한 교체되고 설치된 부품들의 브랜드 및/또는 소스를 저장하기 위해 78에서 갱신된다. 그리고 기술자 데이터베이스(64)가 기술자가 수리를 수행하기 위해 요구되는 시간을 저장하기 위해 80에서 갱신되고, 계산은 수행된 수리의 형태에 관하여 기술자의 효율을 갱신하기 위해 나중에 수행되거나 수행될 수 있다. 수행된 실제 작업에 대한 청구서는 또한 82에서 준비된다.

플로차트 및 메뉴는 VSC 외부에서 동작하고 예를 들면, 웹 사이트로부터 VSC에 액세스할 수 있는 고객에 대해서 유사하게 동작한다. 차량 정보가 입력되거나 계정이 확립될 수 있고 차량 데이터가 저장 및 선택된다. 이후, 동일한 방식으로, 일반적 및 특정한 둘 모두의, 영역이 식별될 수 있고, 증상이 선택된다. 잠재적인(및 선택적으로 등급 매김된) 수리들은 시스템에 의해 고객에게 제공된다. 모든 동일한 정보가 제공되는 것이 필수적이지는 않다. 예를 들면, 등급 또는 신뢰 레벨은 고객에게 제공될 수 있거나 제공되지 않을 수 있다. 또한, 추정치 비용 데이터가 제공될 수 있거나 제공되지 않을 수 있다. 시스템은 차량 진단, 평가, 및 수리들이 수행되도록 고객을 VSC로 안내하는 안내 발생기로서 동작한다. 고객은 VSC의 위치를 제공받는다. 이러한 위치는 웹 사이트에 액세스하기 위해 사용된 디바이스에 기초한 고객의 지리적 위치에 기초할 수 있다. 예를 들면, 웹 사이트는 이동 전화, 태블릿, 데스크탑 또는 랩탑 컴퓨터상에 액세스될 수 있다. 고객은 특정한 시간에 특정 일자의 예약을 위해 미리 등록할 수 있다. 고객은 VSC에 의해 제공된 셔틀 서비스를 예약할 수 있다. 다른 옵션들이 이용 가능해질 수 있고, 본 발명의 범위 내에 있다.

차량의 진단 또는 기술자 평가 전에 차량 수리의 추정 및 진단 또는 기술자 평가 전에 이러한 수리에 대한 비용들의 추정을 위한 방법들, 및 그와 동일한 것을 수행하기 위한 시스템들의 여러 실시예들이 여기에 기술되고 예시되었다. 본 발명의 특정한 실시예들이 기술되었지만, 이는, 본 발명이 기술이 허용하고 명세서가 유사하게 판독되는 범위로 넓은 것으로 의도되기 때문에, 본 발명이 그로 제한되는 것이 의도되지 않는다. 따라서, 또 다른 변경들이 청구되는 그의 범위를 벗어나지 않고 제공된 본 발명에 대해 행해질 수 있다는 것이 당업자들에 의해 이해될 것이다.

10 : 차량 사전 진단 수리 추정 시스템
12 : 데이터베이스 14 : 서비스 로직
16 : 클라우드 서비스
17 : 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스
18 : 브릿지(18) 20 : 원격 통신 네트워크
22 : POS 단말들 24 : 차량 서비스 센터들

Claims

특정한 보고된 문제점들을 갖는 것으로 보고된 특정 차량상에 수행되도록 요구되는 수리의 사전 진단 추정을 제공하기 위해 각각의 차량 서비스 센터들(VSC)에 위치된 복수의 네트워킹된 포스(POS; point-of-sale) 단말들과 함께 사용하기 위한 시스템에 있어서,
a) (ⅰ) 차량 형태들, (ⅱ) 상기 차량 형태들과 연관된 문제점들의 문제점 데이터, 및 (ⅲ) 각각의 차량 형태들의 각각에 대한 문제점들을 정정하기 위해 수행된 수리들의 수리 데이터를 포함하는 차량 데이터의 데이터베이스;
b) 로직 서비스로서,
(ⅰ) 상기 특정 차량과 동일한 차량 형태를 식별하기 위해 상기 데이터베이스 내 차량 데이터를 질의하고,
(ⅱ) 상기 특정 차량과 보고된 동일한 문제점을 갖는 것으로 이전에 보고된 차량 형태의 차량들을 식별하기 위해 상기 차량 데이터를 질의하고,
(ⅲ) 상기 식별된 차량 형태에 대해 상기 보고된 문제점을 수리하기 위해 수행된 하나 이상의 수리들을 식별하기 위해 상기 차량 데이터를 질의하고,
(ⅳ) 상기 식별된 하나 이상의 수리들이 상기 특정 차량에 대해 상기 보고된 문제점에 대해 올바른 수리인지의 여부에 관하여 상기 식별된 하나 이상의 수리들의 각각에 대해 신뢰도 레벨을 결정하도록 구성된, 상기 로직 서비스; 및
c) 상기 데이터베이스 및 로직 서비스를 찾기 위해 상기 복수의 POS 단말들과 네트워크 통신 상태로 상기 데이터베이스 및 로직 서비스에 동작가능하게 결합된 브리지를 포함하는, 시스템.
제 1 항에 있어서,
상기 데이터베이스 내 상기 수리 데이터는 동적인, 시스템.
제 2 항에 있어서,
상기 수리 데이터에 상기 특정 차량에 대해 수행된 실제 수리를 저장하기 위해 상기 수리 데이터는 상기 특정 차량이 수리된 후에 갱신되어, 상기 데이터베이스가 이후에 상기 로직 서비스에 의해 질의될 때, 상기 수리 데이터가 이러한 추가의 수리 데이터를 포함하는, 시스템.
제 3 항에 있어서,
상기 데이터베이스는 상기 수리 데이터를 자동으로 갱신하도록 적응되는, 시스템.
제 1 항에 있어서,
상기 복수의 포스(POS) 단말들을 추가로 포함하고,
각각의 POS 단말은 상기 데이터베이스상에 상기 로직 서비스의 질의들을 수행하기 위한 사용자 인터페이스, 및 완료된 차량 수리들에 대하여 고객들에게 청구서를 송부하기 위한 청구서 송부 시스템을 갖는, 시스템.
특정 문제점들을 갖는 것으로 보고된 특정 차량에 대해 요구되는 수리의 사전 진단 추정을 제공하기 위한 시스템에 있어서,
a) (ⅰ) 차량 형태들, (ⅱ) 상기 차량 형태들과 연관된 문제점들의 문제점 데이터, 및 (ⅲ) 각각의 차량 형태들의 각각에 대한 상기 문제점들을 정정하기 위해 수행된 수리들의 수리 데이터를 포함하는 차량 데이터의 제 1 데이터베이스;
b) 로직 서비스로서,
(ⅰ) 특정 차량과 동일한 차량 형태를 식별하기 위해 상기 차량 데이터를 질의하고,
(ⅱ) 상기 특정 차량과 보고된 동일한 문제점을 갖는 것으로 이전에 보고된 상기 차량 형태의 차량들을 식별하기 위해 상기 차량 데이터를 질의하고,
(ⅲ) 상기 식별된 차량 형태에 대해 상기 보고된 문제를 수리하기 위해 수행된 하나 이상의 수리들을 식별하게 위해 상기 차량 데이터를 질의하고,
(ⅳ) 상기 식별된 하나 이상의 수리들이 상기 특정 차량에 대해 상기 보고된 문제점들에 대해 올바른 수리인지의 여부에 관하여 상기 식별된 하나 이상의 수리들의 각각에 대해 신뢰도 레벨을 결정하도록 구성된, 상기 로직 서비스;
c) 입력부와 디스플레이를 갖는 사용자 인터페이스를 갖는 적어도 하나의 단말로서, 상기 디스플레이는 상기 식별된 하나 이상의 수리들을 디스플레이하도록 적응되는, 상기 적어도 하나의 단말; 및
d) 상기 단말이 차량 데이터를 입력 및/또는 선택할 수 있고, 상기 디스플레이가 상기 로직 서비스에 의해 질의들 및 결정들의 결과들을 디스플레이할 수 있도록 원격 통신 네트워크를 통해 상기 제 1 데이터 베이스 및 상기 로직 서비스를 상기 단말에 동작가능하게 연결하는 브리지를 포함하는, 시스템.
제 6 항에 있어서,
상기 제 1 데이터베이스 내 상기 수리 데이터는 동적인, 시스템.
제 7 항에 있어서,
상기 제 1 데이터베이스 내 상기 수리 데이터는 상기 특정 차량이 수리된 후 상기 수리 데이터에 저장하도록 자동으로 갱신가능하고, 상기 데이터는 상기 특정 차량에 대해 수행된 실제 수리에 대응하여, 상기 데이터베이스가 상기 로직 서비스에 의해 이후에 질의될 때, 상기 이후의 질의는 상기 갱신된 수리 데이터에 대해 수행되는, 시스템.
제 6 항에 있어서,
상기 적어도 하나의 단말은 차량 서비스 센터에서 사용하기 위해 적응된 포스(POS) 단말인, 시스템.
제 6 항에 있어서,
상기 적어도 하나의 단말은 차량 서비스 센터의 외부에 위치되는, 시스템.
제 10 항에 있어서,
상기 적어도 하나의 단말은 상기 특정 차량에 대한 수리에 대하여 고객에게 청구서를 송부하기 위한 청구서 송부 시스템을 포함하는, 시스템.
제 6 항에 있어서,
상기 단말은 고객 디바이스이고 원격 통신 네트워크는 인터넷인, 시스템.
제 6 항에 있어서,
상기 제 1 데이터베이스는 상기 특정 차량에 대한 수리를 수행하기 위한 비용을 추정하기 위한 비용 데이터를 포함하는, 시스템.
제 6 항에 있어서,
상기 적어도 하나의 단말에 로컬로 제공되는 제 2 데이터베이스를 추가로 포함하고,
상기 제 1 데이터베이스는 상기 특정 차량에 대한 수리를 수행하기 위한 비용을 추정하기 위해 요구되는 제 1 비용 데이터를 포함하고, 상기 제 2 데이터베이스는 상기 특정 차량에 대한 수리를 수행하기 위한 비용을 추정하기 위해 요구되는 제 2 비용 데이터를 포함하는, 시스템.
제 14 항에 있어서,
상기 제 1 비용 데이터는 상기 수리를 위해 요구된 부품들 및 상기 수리를 위한 추정된 노동 시간 중 적어도 하나를 포함하고, 상기 제 2 비용 데이터는 부품들에 대한 비용 및 시간당 공임 중 적어도 하나를 포함하는, 시스템.
제 6 항에 있어서,
수리되도록 요구된 부품 또는 상기 수리를 수행하기 위해 요구된 부품에 대해 상이한 브랜드들 또는 판매 회사들로부터 부품들의 신뢰도와 연관된 데이터를 포함하는 제 2 데이터베이스를 추가로 포함하는, 시스템.
차량에 대한 진단들을 수행하거나 그와 달리 상기 차량을 물리적으로 평가하기 전에 수리의 필요시 특정 차량의 진단을 추정하기 위한 방법에 있어서,
a) (ⅰ) 차량 형태들, (ⅱ) 상기 차량 형태들과 연관된 문제점들의 문제점 데이터, 및 (ⅲ) 각각의 차량 형태들의 각각에 대한 상기 문제점들을 정정하기 위해 수행된 수리들의 수리 데이터를 포함하는 차량 데이터의 제 1 데이터베이스를 제공하는 단계;
b) 상기 제 1 데이터베이스에,
(ⅰ) 특정 차량과 동일한 차량 형태들을 식별하고,
(ⅱ) 상기 특정 차량의 보고된 문제점을 갖는 것으로 이전에 보고된 차량들을 식별하고,
(ⅲ) 상기 보고된 문제점을 갖는 상기 식별된 차량들을 수리하기 위해 이전에 수행된 하나 이상의 상이한 형태들의 수리들을 식별하기 위해 질의하는 단계; 및
c) 상기 하나 이상의 상이한 형태들의 수리들의 각각에 대해 신뢰 레벨을 결정하기 위해 상이한 형태들의 수리들 및 상기 식별된 차량들에 관하여 로직 기능을 수행하는 단계; 및
d) 상기 식별된 하나 이상의 상이한 형태들의 수리들의 적어도 일 부분 및 상기 식별된 하나 이상의 상이한 형태들의 수리들의 상기 부분에 대한 신뢰 레벨과 연관된 기준을 사용자 인터페이스의 디스플레이 상에 디스플레이하는 단계를 포함하는, 방법.
제 17 항에 있어서,
각각의 개별적인 신뢰 레벨에 대응하는 등급 매김 순서로 상기 식별된 상이한 형태들의 수리들의 부분을 상기 디스플레이상에 디스플레이하는 단계를 추가로 포함하는, 방법.
제 17 항에 있어서,
상기 각각의 상이한 형태의 수리에 대한 신뢰 레벨은:

에 의해 계산되는, 방법.
제 17 항에 있어서,
상기 단계 b), 상기 단계 c), 및 상기 단계 d)는 상기 특정 차량에 대해 진단들을 수행하기 전에 수행되는, 방법.
제 17 항에 있어서,
상기 단계 b), 상기 단계 c), 및 상기 단계 d)는 상기 특정 차량의 물리적 기술 평가 전에 수행되는, 방법.
제 17 항에 있어서,
상기 단계 b) 및 상기 단계 d)는 차량 서비스 센터에서 포스(POS) 단말에서 수행되고, 상기 사용자 인터페이스는 상기 POS 단말에 연결되는, 방법.
제 22 항에 있어서,
상기 차량을 수리하는 단계; 및
상기 특정 차량에 대한 수리에 대해 고객에게 청구서를 송부하는 단계로서, 적어도 하나의 POS 단말은 청구서 송부 시스템을 포함하는, 상기 청구서를 송부하는 단계를 추가로 포함하는, 방법.
제 17 항에 있어서,
상기 사용자 인터페이스는 고객 디바이스와 통합되는, 방법.
제 17 항에 있어서,
상기 차량을 수리하는 단계; 및
상기 수리 데이터가 문의된 각각의 그의 차량 형태 및 상기 보고된 문제와 함께 상기 특정 차량에 대한 데이터를 포함하도록 상기 제 1 데이터베이스 내의 상기 수리 데이터를 갱신하는 단계를 추가로 포함하는, 방법.
제 17 항에 있어서,
다른 소스들로부터의 교체 부품들보다 시간에 걸쳐 더 높은 신뢰도를 갖는 소스들로부터의 교체 부품들을 제 2 데이터베이스로부터 식별하는 단계를 추가로 포함하는, 방법.
제 17 항에 있어서,
상기 디스플레이된 상이한 형태들의 수리들 중 적어도 하나를 수행하기 위한 비용을 추정하는 단계; 및
상기 사용자 인터페이스상에 상기 적어도 하나의 디스플레이된 상이한 수리들의 각각에 대한 추정된 비용을 함께 나타내는 단계를 추가로 포함하는, 방법.
제 27 항에 있어서,
상기 추정 단계는 요구된 부품들, 부품들의 비용, 요구된 서비스 시간, 및 상기 수리를 수행하는 위치에서 공임을 계산하는 단계를 포함하는, 방법.
제 17 항에 있어서,
상기 제 1 데이터베이스는 잠재적인 고객에 의해 질의되는, 방법.
제 29 항에 있어서,
상기 제 1 데이터베이스는 차량 서비스 센터 외부의 위치로부터 질의되는, 방법.
제 30 항에 있어서,
상기 잠재적인 고객을 상기 잠재적인 고객의 지정된 지리적 부근에서 하나 이상의 차량 서비스 센터들로 안내하는 단계를 추가로 포함하는, 방법.
제 29 항에 있어서,
상기 잠재적인 고객이 차량이 수리되게 할 수 있도록 특정 차량 서비스 센터에 상기 잠재적인 고객에 대한 예약을 생성하는 단계를 추가로 포함하는, 방법.
차량을 수리하기 위한 차량 서비스 센터(VSC)에 의한 사용을 위한 방법에 있어서,
a) (ⅰ) 차량 형태들, (ⅱ) 상기 차량 형태들과 연관된 문제점들의 문제점 데이터, 및 (ⅲ) 이전에 수행된 수리들의 이력적인 수리 데이터를 포함하는 차량 데이터의 제 1 데이터베이스를 제공하는 단계;
b) 상기 제 1 데이터베이스에,
(ⅰ) 특정 차량과 동일한 차량 형태들을 식별하고,
(ⅱ) 상기 특정 차량의 보고된 문제점을 갖는 것으로 이전에 보고된 차량들을 식별하고,
(ⅲ) 동일한 차량 형태에 대해 상기 보고된 문제점을 수리하기 위해 이전에 수행된 하나 이상의 상이한 형태들의 수리들을 식별하기 위해 질의하는 단계;
c) 상기 특정 차량에 대해 하나 이상의 잠재적인 수리들을 결정하기 위해 식별된 차량들에 관한 로직 기능 및 하나 이상의 상이한 형태들의 수리들을 수행하는 단계;
d) 하나 이상의 상기 상이한 형태들의 잠재적인 수리들의 각각에 대해 차량 서비스 기술자의 효율 레벨과 연관된 데이터를 포함하는 제 2 데이터베이스를 제공하는 단계;
e) 상기 특정 차량에 대해 선택된 잠재적인 수리의 수리를 위한 VSC의 다른 차량 서비스 기술자들보다 더 효율적인 상기 VSC의 차량 서비스 기술자를 결정하기 위해 상기 제 2 데이터베이스상에 로직 기능을 수행하는 단계; 및
f) 상기 특정 차량을 수리하기 위해 상기 로직 기능에 의해 결정된 더 효율적인 차량 서비스 기술자를 할당하는 단계를 포함하는, 방법.
제 33 항에 있어서,
상기 하나 이상의 상이한 형태들의 잠재적인 수리들의 각각에 대하여, 차량 서비스 기술자의 효율 레벨은 상기 형태의 수리를 최소 시간량으로 완료하는 기술자의 능력과 연관되는, 방법.
제 33 항에 있어서,
상기 차량을 수리하는 단계; 및
상기 차량이 수리된 후, 상기 기술자가 상기 차량을 수리하는 데 요구된 시간에 기초하여 상기 제 2 데이터베이스를 갱신하는 단계를 추가로 포함하는, 방법.
차량을 수리하기 위해 차량 서비스 센터(VSC)에 의해 사용을 위한 방법에 있어서,
a) (ⅰ) 차량 형태들, (ⅱ) 상기 차량 형태들과 연관된 문제점들의 문제점 데이터, 및 (ⅲ) 이전에 수행된 수리들의 이력적인 수리 데이터를 포함하는 차량 데이터의 제 1 데이터베이스를 제공하는 단계;
b) 상기 제 1 데이터베이스에,
(ⅰ) 특정 차량과 동일한 차량 형태들을 식별하고,
(ⅱ) 상기 특정 차량의 보고된 문제점을 갖는 것으로 이전에 보고된 차량들을 식별하고,
(ⅲ) 동일한 차량 형태에 대해 보고된 문제점을 수리하기 위해 이전에 수행된 하나 이상의 상이한 형태들의 수리들을 식별하기 위해, 질의하는 단계;
c) 상기 특정 차량에 대해 하나 이상의 잠재적인 수리들을 결정하기 위해 하나 이상의 상이한 형태들의 수리들 및 상기 식별된 차량들에 관하여 로직 기능을 수행하는 단계;
d) 상이한 브랜드들 또는 판매 회사들로부터의 부품들의 신뢰도와 연관된 데이터를 포함하는 제 2 데이터베이스를 제공하는 단계;
e) 상기 식별된 잠재적인 수리들로부터 수리를 선택하는 단계; 및
f) 다른 이용가능한 부품들보다 시간에 걸쳐 더 높은 신뢰도를 갖는 이러한 부품들을 표시하는 상기 제 2 데이터베이스의 데이터에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 수리시 사용을 위한 부품들을 선택하는 단계를 포함하는, 방법.
제 36 항에 있어서,
상기 제 2 데이터베이스는 동적으로 갱신되는, 방법.