Hvordan AI, Edge Computing, IoT og Cloud dramatisk ændrer køretøjsflådestyring

Som virksomheder søger at modernisere deres køretøjer, kan fordelene ved forbundne køretøjer gøre disse teknologier til den nye standard for flådestyring. Faktisk har 86% af operatører af forbundne flåder, der allerede er blevet spurgt, rapporteret en solid afkast på deres investering i forbundne flådteknologier inden for ét år gennem reducerede driftsomkostninger.

Desuden tilbyder forbundne flåder med avanceret telematikteknologi i dag yderligere fordele i forhold til at styre og vedligeholde køretøjer. En anden undersøgelse viste en 13% reduktion i brændstofomkostninger for de undersøgte virksomheder, samt forbedringer af forebyggende vedligeholdelse. Den viste også en 40% reduktion i hård bremsning, hvilket viser ændringer i kørepræferencer, der både kan bidrage til at forlænge dele og forbedre køresikkerheden.

Store mængder data er svære at bearbejde

Dette betyder, at køretøjsflåder, forsikringsselskaber, vedligeholdelses- og eftermarkedsvirksomheder alle søger at udnytte mere af disse intelligente telematikdata. Imidlertid fortsætter mængden af data, der produceres hver dag, med at vokse. Som resultat heraf har disse virksomheder mere data end nogensinde før til rådighed for at træffe underrettet forretningsbeslutninger. Men denne enorme mængde data medfører også mange nye udfordringer i forhold til at indsamle, fordøje og analysere hele datasættet på en kosteffektiv måde.

For at være virkelig effektive og nyttige skal data spores, styres, renses, sikres og beriges under hele deres rejse for at generere de rigtige indsigt. Virksomheder med køretøjsflåder søger nye bearbejdningsmuligheder for at styre og give mening til disse data.

Indbyggede systemteknologier har været normen

Traditionelle telematiksystemer har afhængigt af indbyggede systemer, der er designet til at få adgang til, indsamle, analysere (i køretøjet) og styre data i elektronisk udstyr, for at løse en række problemer. Disse indbyggede systemer er blevet bredt anvendt, især i husholdningsapparater, og i dag vokser teknologien i anvendelsen af analyse af køretøjsdata.

Hvorfor nuværende løsninger ikke er meget effektive

Den eksisterende løsning på markedet er at bruge den lave forsinkelse af 5G. Ved at bruge AI og GPU-acceleration på AWS Wavelength eller Azure Edge Zone kan køretøjsfabrikanter aflaste køretøjsprocessorer til skyen, når det er muligt. Denne tilgang tillader trafik mellem 5G-enheder og indhold eller applikationsservere, der er hostet i Wavelength-zoner, at omgå internettet, hvilket resulterer i reduceret varians og indholdstab.

For at sikre optimal nøjagtighed og rigdom af datasæt, og for at maksimere brugbarheden, bruges sensorer, der er indbygget i køretøjerne, til at indsamle data og transmittere dem trådløst mellem køretøjer og en central sky-myndighed i næsten realtid. Afhængigt af brugsændringer, der stadig mere er rettet mod realtid, såsom vejassistance, ADAS og aktiv kørsels- og køretøjskoring, er behovet for lavere forsinkelse og højere gennemstrømning blevet meget større for flåder, forsikringsselskaber og andre virksomheder, der udnytter dataene.

Men selvom 5G løser dette til en stor udstrækning, er omkostningerne ved den mængde data, der indsamles og transmitteres til skyen, stadig kostbar. Dette gør det nødvendigt at identificere avancerede indbyggede beregningsmuligheder inde i bilen for at muliggøre effektiv kantbearbejding.

Opstigen af køretøj til sky-kommunikation

For at øge båndbredden og mindske forsinkelsesproblemer er det bedre at udføre kritisk databehandling på kanten inde i køretøjet og kun dele begivenhedsrelateret information til skyen. Kantbearbejding inde i køretøjet er blevet kritisk for at sikre, at forbundne køretøjer kan fungere i stor målestok, på grund af applikationer og data, der er tættere på kilden, og giver en hurtigere omsvøb og dramatisk forbedrer systemets ydeevne.

Teknologiske fremskridt har gjort det muligt for køretøjsindbyggede systemer at kommunikere med sensorer, både inde i køretøjet og på skyserveren, på en effektiv og effektiv måde. Ved at udnytte et distribueret beregningsmiljø, der optimerer dataudveksling såvel som dataopbevaring, forbedrer IoT for køretøjer responstider og sparer båndbredde for en hurtig dataoplevelse. Integration af denne arkitektur med en skybaseret platform hjælper yderligere med at skabe et robust, slut til slut-kommunikationssystem for kosteffektive forretningsbeslutninger og effektive operationer. Samlet set forbinder kant-sky og indbygget intelligens-duoen kantenhederne (sensorer indbygget i køretøjet) til IT-infrastrukturen for at åbne op for en ny række brugerorienterede applikationer baseret på virkelige miljøer.

Dette har en bred vifte af anvendelser på tværs af vertikaler, hvor de resulterende indsigt kan konsumeres og moneteres af fabrikanterne. Den mest åbenlyse anvendelsesmulighed er for eftermarked og køretøjsvedligeholdelse, hvor effektive algoritmer kan analysere køretøjets sundhed i næsten realtid for at foreslå løsninger for forestående køretøjsfejl på tværs af køretøjsaktiver som motor, olie, batteri, dæk og så videre. Flåder, der udnytter disse data, kan have vedligeholdelsesteams klar til at udføre service på et køretøj, der returnerer på en langt mere effektiv måde, da meget af det diagnostiske arbejde er blevet udført i realtid.

Desuden kan forsikring og garantier også have glæde af aktiv kørselsadferdsanalyse, sådan at træningsmoduler kan udarbejdes specifikt for enkeltkørselsbehov baseret på faktisk kørselsadferdshistorik og -analyse. For flåder kan den aktive overvågning af både køretøjet og kørselskarakter kan enable reduceret TCO (total ejeromkostning) for flådeoperatører til at reducere tab på grund af tyveri, stjæling og forsømmelse, mens de samtidig giver aktiv træning til kørerne.

At drive fremtiden for flådestyring

AI-drevne analyser, der udnytter IoT, kantbearbejding og skyen, ændrer hurtigt, hvordan flådestyring udføres, og gør det mere effektivt og effektivt end nogensinde før. Evnen til, at AI kan analysere store mængder informationer fra telematikkenheder, giver ledere værdifuld information til at forbedre flådeeffektiviteten, reducere omkostninger og optimere produktiviteten. Fra realtidsanalyser til kørselsikkerhedsstyring er AI allerede i gang med at ændre, hvordan flåder styres.

Jo flere datasæt, AI indsamler med fabrikantbearbejding via skyen, desto bedre forudsigelser kan den lave. Dette betyder sikrere, mere intuitive automatiserede køretøjer i fremtiden med mere præcise ruter og bedre realtids køretøjsdiagnostik.