每一家經營自有維修廠的車隊，都有兩套紀錄：一套是卡車在路上回報的資訊，另一套是技師在工位上填寫的維修記錄。這兩套紀錄並不總是吻合，而 Motive 認為，縮小這個落差仍是控制車隊維修成本所剩下最便宜的方式之一。

該公司近日宣布推出 Motive Maintenance，這是一套 AI 驅動系統，可將故障代碼、檢查缺失、工單與維修支出匯入同一平台；這個平台原本就已承載客戶的車載遠端資訊與燃油卡資料。Motive 透過把這些紀錄放進同一工作流程，瞄準的是車隊已表示難以用分散工具與試算表管理的問題。

推出時機反映了承運商成本上升。根據 American Transportation Research Institute 的《2026 Analysis of the Operational Costs of Trucking》，承運商在 2025 年的平均邊際成本達到每英里 $2.336，創下該報告有史以來最高紀錄。根據 Fleet Maintenance，同一數據集中維修與保養年增 8.6%，每英里增加 2 美分，自 2019 年以來該類別已上升 45%。去年漲幅最快的只有過路費，年增 13.2%。非燃油成本升至每英里 $1.854，打破 Motive 報告引用的 2024 年 $1.78 紀錄。燃油是承運商最常爭論的數字，但維修成本才是在其下持續累積的壓力。

這股壓力首先來自零件市場。根據最新的 Decisiv/TMC Parts & Labor Service Benchmark Report，2025 年第四季零件成本年增 3.7%，而工資則下滑 0.4%。同一數據集中，零件自 2020 年初以來已上升 23.8%。

Motive 報告指出，美國重型卡車的平均年度維修與保養帳單為 $16,192，這是以 ATRI 2024 年數據為基礎。這個基準又已因 8.6% 的年增幅而落後一年。

Motive 與 FreightWaves Research 在 2026 年第二季共同進行的研究，進一步拆解車隊承受壓力的來源。維修與保養成本上升是 80% 受訪者列為首要營運挑戰的項目，其他主要顧慮則包括駕駛招募與留任（60%）以及燃油成本管理與防詐（50%）。只有 13% 的受訪者將其車隊科技系統描述為整合良好，並能在各平台之間自動共享資料。

Motive 維護產品負責人 Sriteja Kolluri 在接受 FreightWaves 訪問時表示：「整體來看，當你觀察車隊最關心的議題時，很清楚維護之所以成為首要話題，主要是因為維修成本上升。另一個重要數據是，有多少車隊擁有真正能自動溝通資料的整合系統。答案只有 13%，這表示大量車隊使用的是彼此分離的系統或試算表，而且它們之間不會互通。」

車隊維修成本究竟藏在哪裡

金錢消失在計畫性工作與緊急工作之間的落差裡。根據 Decisiv/TMC 服務基準數據，反應式維修的成本是計畫性預防保養的 3 到 9 倍。報告也引用了 FleetNet America 的拋錨數據。

Kolluri 以一支 1,000 輛卡車的車隊舉例，說明這個區間的高端情況。

「如果你真的用 1,000 輛車的車隊來計算，按每天接近 $760、每輛車接近 8 到 9 天拋錨時間來看，光是停機損失就接近 $4 million，」他說。

這些數據來自 FleetNet America 與 TMC 的路邊維護資料：每輛車每年 8.7 天非預期停機，生產力損失折合每天 $448 至 $760。

從難懂的故障代碼到工單

在這次發布之前，關鍵故障代碼會在一套系統中產生警示，而維修工作則在另一套系統中排程。

Kolluri 說：「你會有一輛在路上的車輛拋錨，或者剛發生一個關鍵故障代碼。今天，在這次發布之前，這些資料只是一則送給車隊經理的警示。現在，這個警示會基本上轉換成維修廠可以實際優先處理的工單。這就是我們在建立的橋樑。」

故障代碼的轉譯和分流同樣重要。故障代碼以只有技師能讀懂的字串形式出現，而 Motive 的診斷功能會將其轉換為附帶嚴重程度等級的白話說明。現在，決定卡車是今天還是稍後進廠的，不再只是代碼，而是描述內容。

Kolluri 也針對 Motive Card，也就是公司的車隊燃油卡，作出區隔。它不會支付維修帳單。

他說：「Motive Card 基本上只提供燃油支出資料。然後透過工單，你也能實際取得維護資料。所以兩者結合後，基本上就能提供每個資產精準的每英里成本。」

預測問題其實是整合問題

有三分之二的受訪者，也就是 67%，表示他們難以預測哪些車輛有故障或非預期停機風險。這是研究中被提及最多的痛點。

採用數據顯示，維護工具在這個問題上落後多遠。AI 驅動的駕駛安全監控已在 88% 回答該問題的車隊中投入運作；相較之下，預測式或狀況式維護的採用率只有 20%，且有 60% 完全未使用。缺乏內部專業知識或 IT 資源，是提高 AI 價值時最常被提及的障礙，占 33%。

缺少整合的地方，就由人工作業填補。約 29% 的受訪者估計，其團隊每週花 11 到 20 小時把車載遠端資訊重新輸入維護軟體、對帳燃油交易並更新檢查紀錄；另有 29% 表示從未追蹤過這個數字。

Kolluri 說：「資料其實早就存在。［DVIR］檢查存在，故障代碼存在，你的排程也存在，但沒有人真的把所有資訊整合起來，給你一個完整的車隊健康狀況。當你必須從不同系統下載這些資料，再做 VLOOKUP 之類的處理時，車隊要做健康監控就很困難。」

TCO 一直以來都只是部落知識

當車隊試圖判斷總持有成本時，可視性問題最為明顯。67% 的受訪者表示，追蹤每輛車的真實持有成本很困難；而能在單一儀表板上顯示每輛車各項支出的 TCO，則以 40% 成為最受期待的解方。

超過一半、也就是 53% 的受訪者表示，若能降低每輛車的總維修與保養成本，對未來 12 到 24 個月的獲利能力提升，會比任何其他改變更有幫助。

沒有這個數字，修還是換的決策就只能依賴部落知識與維修經理的記憶。

Kolluri 說：「當一輛車拋錨時，我到底要換車還是修車？這同樣是隨著 TCO 可視性而來的重要環節。67% 的車隊其實無法及時把這些資料整合起來。」

Maintenance 是 Motive 平台上的第七項產品，目前已在美國與加拿大上線。Motive 的 2026 ROI 報告顯示，受訪者平均車輛可用時間提升 18%。

對購買這項產品的車隊而言，關鍵在於文件紀錄是否真的會改變發票金額。

H&R Agri-Power 車隊經理 Luke Crawley 表示：「在 Motive Maintenance 之前，路上發生的事和維修廠內發生的事是兩套不同的紀錄。與其在故障發生時支付緊急費率，我們將能更早修復問題、提高可用時間、每週節省數百小時，並以更低成本維持車隊運作。」

The post Motive targets fleet repair costs with AI maintenance appeared first on FreightWaves.