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Architettura diagnostica e telematica per veicoli commerciali
Cojali presenta le proprie tecnologie digitali per la diagnostica, la rigenerazione dei componenti e la gestione delle flotte nel settore dei veicoli industriali pesanti.
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Cojali sviluppa e produce sistemi diagnostici, componenti elettronici e piattaforme telematiche per veicoli commerciali, macchine agricole e imbarcazioni marine. Queste tecnologie rispondono alle esigenze di integrazione delle reti dati dei veicoli, manutenzione predittiva e gestione del ciclo di vita dei componenti nel settore aftermarket dei mezzi pesanti. Le architetture di sistema e le soluzioni hardware saranno esposte ad Automechanika Frankfurt, in programma dall’8 al 12 settembre 2026 a Francoforte, Germania.
Produzione e rigenerazione dei componenti
Cojali progetta componenti per veicoli commerciali, con un catalogo di 16.000 referenze che comprende sistemi di raffreddamento, frenata, sospensioni e trasmissione. L’azienda dispone inoltre di una divisione dedicata alla rigenerazione dei componenti. Questa attività consente di ripristinare unità elettroniche e meccaniche usate riportandole alle specifiche operative di fabbrica, creando un flusso circolare dei materiali che ottimizza l’utilizzo delle risorse e riduce gli sprechi produttivi lungo il ciclo di vita dei prodotti per il settore heavy-duty.
Diagnostica multibrand e integrazione telematica
La piattaforma Jaltest Diagnostics si interfaccia con le centraline elettroniche di numerosi marchi e architetture di veicoli. Il sistema recupera codici di guasto, legge dati sensoriali in tempo reale ed esegue controlli bidirezionali necessari per le calibrazioni dei sistemi e i test degli attuatori. L’infrastruttura software riceve tre aggiornamenti annuali per mantenere la compatibilità con i protocolli dei costruttori in continua evoluzione. Parallelamente, la piattaforma Jaltest Telematics estrae i dati diagnostici da remoto. Trasmettendo parametri del veicolo in tempo reale agli operatori di flotta, il sistema supporta la pianificazione della manutenzione predittiva, riducendo guasti meccanici imprevisti e minimizzando i tempi di fermo operativo.
Intelligenza artificiale e hardware diagnostico
Le procedure diagnostiche sono supportate da una linea hardware dedicata, che fornisce interfacce fisiche, multiplexer e apparecchiature di calibrazione necessarie per la riparazione dei veicoli commerciali. Cojali organizza inoltre moduli di formazione tecnica per istruire i tecnici sulle complesse architetture delle reti veicolari. Per semplificare le riparazioni fisiche, Cojali ha sviluppato un’interfaccia basata sull’intelligenza artificiale, Jaltest AI, progettata per assistere i tecnici tramite controllo vocale e realtà aumentata. Il sistema sovrappone schemi tecnici e dati diagnostici nel campo visivo dell’utente, eliminando la necessità di schermi esterni durante le ispezioni manuali. Inoltre, Cojali e Knorr-Bremse hanno sviluppato il progetto ESB Reman, una rete europea di rigenerazione focalizzata sulla standardizzazione dell’efficienza delle risorse e sulla riduzione dell’impatto ambientale nel recupero dei componenti.
Contesto aggiuntivo: questa sezione illustra specifiche tecniche e benchmark competitivi non inclusi nell’annuncio originale del prodotto
Nel settore della diagnostica multibrand per veicoli heavy-duty, sistemi come Jaltest competono con piattaforme quali Texa Navigator e Bosch KTS Truck. Il benchmarking in questo ambito si basa sulla copertura dei protocolli, come J1939, J1708 e OBD-II, oltre che sulla frequenza degli aggiornamenti dei database necessari per supportare codici guasto proprietari di diversi costruttori OEM. L’integrazione delle funzionalità di diagnostica remota direttamente nell’hardware telematico è diventata un requisito architetturale standard per le moderne soluzioni di gestione flotte, contribuendo alla transizione dell’industria dei veicoli commerciali da protocolli di riparazione reattivi a strategie di manutenzione proattive e basate sui dati.
Testo revisionato dal giornalista industriale Lekshman Ramdas, con il supporto dell’intelligenza artificiale.
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