Telematics（遠程信息處理系統）是遠距離通信的電信（Telecommunications）與信息科學（Informatics）的合成詞，按字面可定義為通過內置在汽車、飛機、船舶、火車等運輸工具上的計算機系統、無線通信技術、衛星導航裝置以及交換文字語音等信息的互聯網技術而提供信息的服務系統。

除了沃爾沃建筑設備，工程機械行業的其他廠商也開發了自己的遠程信息處理系統。2016年4月，卡特彼勒宣布將會持續升級遠程信息處理系統VisionLink的用戶界面，使用戶可以更快、更方便地通過智能手機和平板電腦使用該系統。卡特彼勒稱，不管用戶使用什么牌子的機器，VisionLink Unified Fleet應用程序都能幫助他們更好地管理自己的施工車隊。VisionLink Unified Fleet的用戶界面將顯示車隊的以下信息：時間、里程、位置、怠速時間、設備狀況、設備利用率和客戶自定義的設備狀態等。2016年5月，阿特拉斯·科普柯宣布推出由Dyn@Link系統升級而來的遠程信息處理系統FleetLink，并稱該系統可以讓機器的效率更上一層樓。

不僅外國廠商試圖使用遠程信息處理系統幫助用戶更有效地使用工程機械，乃至防止機器被盜，從而增強品牌粘性與形象；將Telematics技術應用于挖掘機、瀝青攪拌站等設備的中國工程機械制造商也已不知凡幾（比如三一重工的ECC客戶服務平臺、中交西筑的易法智能遠程服務系統、德基機械的飛越智云遠程服務系統等，均可以實現設備的遠程監控、維護與數據服務）。國務院在2015年5月19日發布的《中國制造2025》中，開門見山地指出中國制造業面臨的發展形勢與環境：“新一代信息技術與制造業深度融合，正在引發影響深遠的產業變革，形成新的生產方式、產業形態、商業模式和經濟增長點。各國都在加大科技創新力度，推動三維（3D）打印、移動互聯網、云計算、大數據、生物工程、新能源、新材料等領域取得新突破。”然后提出，“加快推動新一代信息技術與制造技術融合發展，把智能制造作為兩化深度融合的主攻方向；著力發展智能裝備和智能產品，推進生產過程智能化，培育新型生產方式，全面提升企業研發、生產、管理和服務的智能化水平。”由此看來，遠程信息處理系統將順應時勢，借助政策的推力，被更多領域和裝備采用。

Telematics出現在工程機械上之前，已經在汽車和遠程醫療等領域有了成熟的應用。在美國汽車業中，率先使用Telematics技術的企業是通用公司，它一馬當先，把OnStar-Telematics技術用于商務領域。目前，Telematics在乘用車領域的典型應用包括OnStar、G-Book、Sync等，在商用車領域則有奔馳的Fleetboard、Volvo的Dynafleet等作為代表。Telematics在工程機械行業一時蔚為風尚，大概始于世界第二大工程機械制造商——日本的小松制作所。

在《小松模式：全球化經濟下企業成功之道》一書中，小松制作所前社長坂根正弘說，在實施對事業與產品的選擇和集中時，小松依據的方針是“擁有自己獨一無二的技術，以能讓這些技術發揮出綜合效果為目標，讓事業朝著成為世界第一、第二努力”。在這種理念的支持與驅動下，小松于1999年推出了KOMTRAX（康查士）的最初版本。這個系統除了具備GPS功能之外，還可以通過其通信功能將采集自發動機控制器、液壓泵控制器等處的信息傳送到小松的數據中心。設備上的康查士系統，可以讓小松、用戶以及代理商共享設備所在位置、工作小時數、剩余燃料等信息。小松開始重視并且嘗試將ICT（信息通信技術）系統應用于工程機械之上，則在更早以前的1990年。坂根正弘在書中記道：那年年底，日本出現了多起工程機械被盜案件，有人甚至用偷來的機器把銀行的ATM機整個拆走了。事實上，小松開發康查士的初衷，正是為了給工程機械增加一項防盜功能。

事實證明，康查士不僅使用戶更有效地進行設備調度、降低維修管理成本，還無需擔心機器被盜，這對于小松而言，也有意想不到的作用。《Big Data大數據的獲利模式：圖解·案例·策略·實戰》的作者城田真琴認為：“小松全球化的原動力來自KOMTRAX。”2011年，小松決定將原先需要用戶額外支付15萬日元的選配件康查士列入日本國內市場所有建筑機械的標準配置，之后又將此標準引進歐美、中國等地。次年，已經有超過26萬臺配備康查士系統的小松機器在全球70個國家與地區中運轉。康查士通過裝設在建筑機械上的GPS與各種傳感器，搜集機器的當前所在位置、運轉時間、運轉狀況、燃料殘留量、耗材的更換時期等資料，最后利用衛星或手機通訊，通過網絡將這些資料傳回小松位于日本的服務器。這些巨量資料，又被小松轉化為企業的核心競爭力。城田真琴在書中說：“早在‘大數據這個名詞成形之前，小松就已經開始致力于此并且收到顯著成效，說‘日本大數據運用的原點就在小松也不為過。”

遠程信息處理系統的關鍵在于如何充分分析、處理、利用那些海量的數據，我們應該向小松等先鋒企業學習的，是“從所搜集之原始資料（raw data）獲得什么樣的洞察”。