Jak AI, IoT a cloud udržují řidiče vozidel ve flotilách v bezpečí dnes

Společnosti, které chtějí modernizovat svá vozidla, mohou využít výhod spojených vozidel, které by mohly tyto technologie učinit novým standardem pro správu flotil. Skutečně, 86 % provozovatelů propojených flotil, kteří byli již dotázáni, hlásí pevný návratnost investic do technologie propojených flotil do jednoho roku prostřednictvím snížení provozních nákladů.

Dále, propojené flotily s pokročilou technologií telematiky nabízejí dnes další výhody v oblasti správy a údržby vozidel. Existují obrovské výhody pro podnikání každé organizace, ale udržování řidičů vozidel ve flotilách v bezpečí je mezi nimi nejdůležitější.

Velká množství dat jsou obtížná na zpracování

To znamená, že vozidla ve flotilách a pojišťovny všechny hledají, jak využít více inteligentních telematických dat. Nicméně, množství dat produkovaných každý den stále roste. V důsledku toho mají tyto podniky více dat než kdykoli předtím k dispozici, aby mohli učinit informovaná obchodní rozhodnutí. Ale, toto obrovské množství dat přináší mnoho nových výzev při zachycení, analýze a zpracování celého množství dat nákladově efektivními prostředky.

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 flotilami se obrací na nové zpracování schopnosti, aby spravovaly a daly smysl tomuto množství dat.

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

Růst komunikace vozidlo-cloud

Pro zvýšení efektivity šířky pásma a zmírnění problémů s latencí je lepší provádět kritické zpracování dat na okraji uvnitř vozidla a sdílet pouze informace související s událostmi s cloudem. Výpočetní zpracování na okraji se stalo kritickým pro zajištění, že propojená vozidla mohou fungovat v měřítku, vzhledem k aplikacím a datům, které jsou blíže k zdroji, poskytují rychlejší návrat a dramaticky zlepšují výkon systému.

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

Pojišťovny a prodloužené záruky mohou těžit z aktivní analýzy chování řidičů, aby mohly vytvořit tréninkové moduly specifické pro individuální potřeby řidičů na základě skutečné historie a analýzy chování. Pro flotily, aktivní monitorování vozidla i řidiče může umožnit snížení celkových nákladů na vlastnictví pro provozovatele flotil, aby snížili ztráty způsobené krádežemi, nedbalostí a opětovným školením řidičů.

Silné výhody při zlepšování bezpečnosti

Jedním z hlavních výhod AI v propojených vozidlech je jeho schopnost zlepšit bezpečnost. Analýzou dat z různých zdrojů, včetně dopravních vzorců, povětrnostních podmínek a chování ostatních řidičů, může AI pomoci řidičům učinit lepší rozhodnutí na silnici, snížit riziko nehod. AI lze také použít k monitorování chování řidičů a upozornění na potenciální rizika, jako je ospalost nebo rozptýlení. Neočekávané události, které se dějí uvnitř vozidel dnes, mohou vést k nehodám. Řidiči mohou vidět něco znepokojivého – dopravní nehodu nebo zraněné zvíře – nebo udělat něco rozptýlujícího, jako je rozlití kávy nebo upuštění mobilního telefonu. Emoce a detekce aktivity mohou detekovat, kdy k tomu dojde, a podniknout bezpečnostní opatření, jako je přechod do autonomního režimu na krátkou dobu a zpomalení, dokud se řidič nemůže zotavit. Pokud nastane nouzová situace, i s řidičem, který je bezvědomý nebo zdravotně postižený, vozidla by měla být schopna zavolat 911 nebo dokonce jet autonomně do nemocnice. Nedostatek pozornosti řidiče je kritický, protože většina dopravních nehod je způsobena lidskou chybou. Pochopení kognitivního stavu řidiče je zásadní.

AI lze také použít ke zlepšení zdraví a pohody v propojených vozidlech. Například AI poháněné systémy mohou monitorovat životní funkce řidičů, jako je srdeční frekvence a krevní tlak, a upozornit je na potenciální zdravotní problémy. AI lze také použít k poskytování řidičům personalizovaných doporučení pro cvičení a výživu, aby jim pomohli udržet zdravý životní styl na silnici.

Celkové zlepšení pro zdravotní účely

Další oblast, kde AI má dopad na zdraví, bezpečnost a pohodu v propojených vozidlech, je v oblasti přístupnosti. AI poháněné systémy lze použít k pomoci řidičům se zdravotním postižením, poskytují jim informace o přístupných trasách a parkovacích místech, stejně jako jim poskytují pomoc při provozu vozidla.

Celkově, použití AI a dat v propojených vozidlech transformuje zkušenost z řízení, zlepšuje bezpečnost a podporuje zdraví a pohodu na silnici. Jakmile se AI technologie bude dále vyvíjet, je pravděpodobné, že uvidíme ještě více inovací v tomto prostoru, což učiní propojené vozidlo bezpečnějším a příjemnějším místem pro pobyt.

Pohon budoucnosti správy flotil

AI poháněná analytika využívající IoT, edge computing a cloud jsou rychle měnící, jak se správa flotil provádí, dělají 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 analýzy v reálném čase až po správu bezpečnosti řidičů, AI již mění způsob, jakým se flotily spravují.

Čím více dat AI shromažďuje s OEM zpracováním prostřednictvím cloudu, tím lepší předpovědi může učinit. To znamená bezpečnější, intuitivnější automatizovaná vozidla v budoucnosti s přesnějšími trasami a lepšími diagnostikami vozidel v reálném čase.