Jak AI, Edge Computing, IoT a Cloud Dramaticky Přetvářejí Správu Flotil

Jak společnosti hledají modernizaci svých vozidel, přínosy spojených vozidel by mohly učinit tyto technologie novým standardem pro správu flotil. Skutečně, 86 % provozovatelů spojených flotil již dotázaných hlásilo solidní návratnost investic do technologie spojené flotily do jednoho roku prostřednictvím snížení provozních nákladů.

Dále, spojené flotily s pokročilou technologií telematiky dnes nabízejí další výhody v oblasti správy a údržby vozidel. Jiná studie ilustrovala 13% snížení nákladů na palivo pro dotázané podniky, spolu se zlepšením preventivní údržby. Také ukázala 40% snížení tvrdého brzdění, což naznačuje změny v jízdních návycích, které by mohly přispět k délce života dílů a zlepšení bezpečnosti řidičů.

Velká množství dat jsou obtížná na zpracování

To znamená, že vozové flotily, pojišťovny, společnosti na údržbu a aftermarket hledají, jak využít více inteligentních telematických dat. Nicméně, množství dat vyprodukovaných každý den stále roste. V důsledku toho tyto podniky mají více dat než kdykoli dříve k dispozici, aby mohly učinit informovaná obchodní rozhodnutí. Ale, toto obrovské množství dat přináší spoustu nových výzev při zachycení, zpracování a analýze celého datového souboru ekonomicky efektivní cestou.

Aby data byla skutečně efektivní a užitečná, musí být sledována, spravována, očištěna, zabezpečena a obohacena po celou dobu své cesty, aby mohla generovat správné poznatky. Společnosti s automobilovými flotilami se obracejí na nové zpracování schopností, aby spravovaly a daly smysl tomuto datu.

Vestavěné systémy byly normou

Tradiční telematické systémy spoléhaly na vestavěné systémy, které jsou zařízeními navržené pro přístup, sběr, analýzu (v vozidle) a kontrolu dat v elektronickém zařízení, aby vyřešily sadu problémů. Tyto vestavěné systémy byly široce používány, zejména v domácí spotřebiče a dnes tato technologie roste v použití při analýze vozidlových dat.

Proč současné řešení nejsou příliš efektivní

Stávající řešení na trhu je použití nízké latence 5G. Používání AI a GPU akcelerace na AWS Wavelength nebo Azure Edge Zone, vozidla OEM mohou offload onboard vozidlových procesorů do cloudu, když je to možné. Tento přístup umožňuje provozu mezi 5G zařízeními a obsahem nebo aplikacemi serverů hostovaných v Wavelength zónách, aby obešly internet, což vede ke snížení variability a ztráty obsahu.

Aby se zajistila optimální přesnost a bohatost datových sad a aby se maximalizovala využitelnost, senzory vestavěné do vozidel se používají ke sběru dat a jejich bezdrátovému přenosu mezi vozidly a centrální cloudovou autoritou, v téměř reálném čase. V závislosti na použitých případech, které se stále více stávají reálnými, jako je pomoc na silnici, ADAS a aktivní hodnocení řidiče a vozidla, potřeba nižší latence a vyšší propustnosti se stala mnohem větší v hledáčku flotil, pojišťoven a dalších společností, které využívají data.

Nicméně, zatímco 5G řeší tento problém do značné míry, náklady na objem dat shromážděných a přenesených do cloudu zůstávají nákladově prohibitive. To činí identifikaci pokročilých vestavěných výpočetních schopností uvnitř vozidla pro edge zpracování co nejefektivnější.

Vzestup komunikace vozidlo-cloud

Abyste zvýšili efektivitu šířky pásma a zmírnili problémy s latencí, je lepší provádět kritické zpracování dat na hranici uvnitř vozidla a sdílet pouze událostmi související informace do cloudu. Vozidlo-hraniční výpočet se stal kritickým pro zajištění, že spojená vozidla mohou fungovat v měřítku, kvůli aplikacím a datům, které jsou blíže zdroji, poskytují rychlejší návrat a dramaticky zlepšují výkon systému.

Technologický pokrok umožnil, aby automobilové vestavěné systémy komunikovaly se senzory, jak uvnitř vozidla, tak i s cloud serverem, účinným a efektivním způsobem. Využívání distribuovaného výpočetního prostředí, které optimalizuje výměnu dat i uložení dat, automobilový IoT zlepšuje časy odezvy a šetří šířku pásma pro rychlý datový zážitek. Integrace této architektury s cloudovou platformou dále pomáhá vytvořit robustní, komplexní komunikační systém pro ekonomicky efektivní obchodní rozhodnutí a efektivní operace. Společně, duo edge cloudu a vestavěné inteligence spojuje hraniční zařízení (senzory vestavěné do vozidla) s IT infrastrukturou, aby umožnilo novou řadu uživatelsky orientovaných aplikací založených na reálném prostředí.

To má širokou škálu aplikací napříč vertikálami, kde lze výsledné poznatky konzumovat a monetizovat OEM. Nejběžnější případ použití je pro aftermarket a údržbu vozidel, kde efektivní algoritmy mohou analyzovat zdraví vozidla v téměř reálném čase, aby navrhly nápravy pro hrozící vozidlové selhání napříč vozidlovými aktivy, jako je motor, olej, baterie, pneumatiky a tak dále. Flotily, které využívají tato data, mohou mít údržbářské týmy připravené k provedení služeb na vozidle, které se vrátí mnohem efektivněji, protože většina diagnostické práce byla provedena v reálném čase.

Kromě toho, pojištění a prodloužené záruky mohou těžit z aktivní analýzy řidičského chování, aby mohly vytvořit tréninkové moduly specifické pro individuální řidičské potřeby na základě skutečné historie a analýzy řidičského chování. Pro flotily, aktivní monitorování vozidla i řidiče může umožnit snížení celkových nákladů na vlastnictví (TCO) pro provozovatele flotil, aby snížili ztráty způsobené krádežemi, zanedbáním a opětovným poskytováním aktivního tréninku řidičům.

Pohon budoucnosti správy flotil

Analytika s umělou inteligencí, využívající IoT, edge computing a cloud, dramaticky mění, jak se provádí správa flotil, činí ji efektivnější a účinnější než kdykoli předtím. Schopnost AI analyzovat velké množství informací z telematických zařízení poskytuje manažerům cenné informace pro zlepšení efektivity flotil, snížení nákladů a optimalizaci produktivity. Od reálné analýzy až po bezpečnost řidičů, AI již mění způsob, jakým se flotily spravují.

Čím více datových sad AI shromažďuje s OEM zpracováním prostřednictvím cloudu, tím lepší předpovědi může učinit. To znamená bezpečnější, intuitivnější automatizovaná vozidla v budoucnosti s přesnějším trasováním a lepšími reálnými diagnostikami vozidel.