广泛的测试表明，盖瑞特早期预警系统效果显著，例如可在车辆发出DTC（诊断故障代码）信号提前多达21天之前发现故障，以及并在车辆潜在故障发生之前提前多达90天向车队管理者发出预警，可避免设备宕机，并降低故障升级到多个系统的风险。
与远程信息服务提供商合作，通过在汽车上安装加密锁，盖瑞特可以访问相关信号和CAN数据。
盖瑞特先进的诊断工具可以解读和分析所有传入信号。通过复杂的算法，盖瑞特早期预警系统可以在车辆行驶期间以近实时方式解读并分析系统和子系统的行为。盖瑞特早期预警系统可直接向车队管理者发出任何异常提醒和预测信息，清晰报告车辆健康状况和故障风险。
盖瑞特早期预警系统专为车队管理者而设计，可针对存在风险的车辆发出预警，并以简单、直观的视图显示整个车队的车辆行为。盖瑞特早期预警系统可在OBD2、J1939上使用，支持乘用车和商用车。
盖瑞特早期预警系统的核心功能
检测：盖瑞特早期预警系统可对来自车辆远程信息处理系统的数据进行分析，并以几乎实时的方式识别车辆行为异常。该系统可以检测出由于机械零件或流体变化（例如：燃料类型）而导致的异常。
诊断：盖瑞特早期预警系统可准确找出故障位置，通知车队管理者，存储数据记录，并提供简单、直观的视图给汽车修理厂。实时故障诊断减少了复现故障的需要，提高首次修复率，并缩短了宕机时间。预测：利用物理基础模型（PBM）、人工智能（AI）和机器学习技术分析驾驶员行为和车辆状况，提前严重故障发生前的2到90天发送故障预测提醒。通过计划性维护缩短意外的宕机时间。
服务管理：盖瑞特早期预警系统可编译完整的故障和诊断故障代码（DTC）记录，包括在发生故障时生成车辆行为报告，和即时报告修复前和修复后数据对比，以及维修后的跟进服务，为维修效果提供数据对比或修复失败的证据。
预测类型
剩余使用寿命：盖瑞特早期预警系统可以预测特定组件在需要更换之前剩下的可用英里数和预期时间。
故障预测：盖瑞特早期预警系统可确定特定组件在近期内（2-90天）是否容易发生故障。
健康评分：盖瑞特早期预警系统可预测某个组件在可预见的时间范围内是否健康状况是否会严重下降以及是否会影响其他系统。根据不同的车辆系统和子系统的不同类型故障，盖瑞特早期预警系统可根据系统类型运行特定的预测算法。
技术能力
盖瑞特早期预警系统平台完全基于云技术开发，通过扩展平台以满足车队需求和分析需求，可以轻松加载所有类型和规模的车队。
盖瑞特早期预警系统平台基于机器学习（ML）、人工智能（AI）和基于物理的建模（PBM）技术，能够不断收集和学习车队中每辆车的特性和状况。
