Hvordan AI, IoT og skyen holder flådebilførere sikrere i dag

Mens virksomheder søger at modernisere deres køretøjer, kan fordelene ved tilsluttede køretøjer gøre disse teknologier til den nye standard for flådestyring. Faktisk har 86 % af de tilsluttede flådeoperatører, der allerede er blevet undersøgt rapporteret et solidt afkast af deres investering i tilsluttet flådeteknologi inden for et år gennem reducerede driftsomkostninger.

Ydermere tilbyder tilsluttede flåder med avanceret telematikteknologi i dag yderligere fordele med hensyn til styring og vedligeholdelse af køretøjer. Der er enorme fordele ved hver enkelt organisations forretning, men at holde førere af bilflåder sikrere er den vigtigste blandt dem.

Store mængder data er svære at behandle

Det betyder, at bilflåder og forsikringsudbydere alle søger at udnytte flere af disse intelligente telematikdata. Mængden af ​​data, der produceres hver dag, bliver dog ved med at vokse. Som følge heraf har disse virksomheder flere data end nogensinde før til at hjælpe med at træffe informerede forretningsbeslutninger. Men denne enorme mængde data bringer masser af nye udfordringer med at indfange, fordøje og analysere hele dataene på en omkostningseffektiv måde.

For virkelig at være effektive og nyttige skal data spores, administreres, renses, sikres og beriges under hele rejsen for at generere den rigtige indsigt. Virksomheder med flåder henvender sig til nye behandlingsmuligheder for at administrere og give mening med disse data.

Traditionelle telematiksystemer har været afhængige af indlejrede systemer, som er enheder designet til at få adgang til, indsamle, analysere (i køretøjet) og kontrollere data i elektronisk udstyr for at løse en række problemer. Disse indlejrede systemer har været meget brugt, især i husholdningsapparater, og i dag vokser teknologien i brugen af ​​analyse af køretøjsdata.

Fremkomsten af ​​kommunikation fra køretøj til sky

For at øge båndbreddeeffektiviteten og afbøde eventuelle ældre latency-problemer er det bedre at udføre den kritiske databehandling i kanten af ​​køretøjet og kun dele begivenhedsrelateret information til skyen. In-vehicle edge computing er blevet kritisk for at sikre, at tilsluttede køretøjer kan fungere i skala, på grund af at applikationerne og dataene er tættere på kilden, hvilket giver en hurtigere turnaround og drastisk forbedrer systemets ydeevne.

Teknologiske fremskridt har gjort det muligt for indlejrede bilsystemer at kommunikere med sensorer i køretøjet såvel som cloud-serveren på en effektiv og effektiv måde. Ved at udnytte et distribueret computermiljø, der optimerer dataudveksling samt datalagring, forbedrer automotive IoT responstider og sparer båndbredde til en hurtig dataoplevelse. Integrering af denne arkitektur med en cloud-baseret platform hjælper yderligere med at skabe et robust, end-to-end kommunikationssystem til omkostningseffektive forretningsbeslutninger og effektiv drift. Tilsammen forbinder edge-skyen og indlejret intelligens-duoen edge-enhederne (sensorer indlejret i køretøjet) til it-infrastrukturen for at gøre plads til en ny række brugercentrerede applikationer baseret på virkelige miljøer.

Forsikring og udvidede garantier kan drage fordel ved at levere aktiv føreradfærdsanalyse, så der kan udarbejdes træningsmoduler, der er specifikke for individuelle chaufførers behov baseret på faktisk køreadfærdshistorie og -analyse. For flåder kan den aktive overvågning af både køretøjets og chaufførens resultater muliggøre reducerede TCO (total cost of ownership) for flådeoperatører for at reducere tab på grund af tyveri, tyveri og uagtsomhed, samtidig med at chaufførerne igen giver aktiv træning.

Stærke fordele ved at forbedre sikkerheden

En af de primære fordele ved kunstig intelligens i forbundne biler er dens evne til at forbedre sikkerheden. Ved at analysere data fra forskellige kilder, herunder trafikmønstre, vejrforhold og andre bilisters adfærd, kan kunstig intelligens hjælpe chauffører med at træffe bedre beslutninger på vejen, hvilket reducerer risikoen for ulykker. AI kan også bruges til at overvåge bilisters adfærd og advare dem om potentielle risici, såsom døsighed eller distraheret kørsel. Overraskende ting, der sker inde i nutidens køretøjer, kan føre til ulykker. Chauffører kan se noget forstyrrende - en bilulykke eller et dyr, der er skadet af en bil - eller gøre noget, der distraherende, såsom at spilde kaffe eller tabe en mobiltelefon. Følelses- og aktivitetsregistrering kan registrere, når dette sker, og tage sikkerhedsrelaterede handlinger, såsom at gå i autonom tilstand kortvarigt og sænke farten, indtil føreren kan komme sig. Hvis der opstår en nødsituation, selv med en bevidstløs eller uarbejdsdygtig chauffør, bør biler være i stand til at ringe 911 eller endda køre dem autonomt til hospitalet. Førerens uopmærksomhed er kritisk, da langt de fleste bilulykker skyldes menneskelige fejl. At forstå førerens kognitive tilstand er afgørende.

AI kan også bruges til at forbedre sundhed og velvære i forbundne køretøjer. For eksempel kan AI-drevne systemer overvåge bilisters vitale tegn, såsom hjertefrekvens og blodtryk, og advare dem om potentielle helbredsproblemer. AI kan også bruges til at give chauffører personlige anbefalinger til træning og ernæring, der hjælper dem med at opretholde en sund livsstil, mens de er på farten.

Overordnede forbedringer til sundhedsformål

Et andet område, hvor kunstig intelligens har en indvirkning på sundhed, sikkerhed og velvære i tilsluttede biler, er inden for tilgængelighed. AI-drevne systemer kan bruges til at hjælpe chauffører med handicap, give dem information om tilgængelige ruter og parkeringspladser, samt give dem assistance til at betjene køretøjet.

Overordnet set transformerer brugen af ​​kunstig intelligens og data i forbundne biler køreoplevelsen, forbedrer sikkerheden og fremmer sundhed og velvære på vejen. Efterhånden som AI-teknologien fortsætter med at udvikle sig, er det sandsynligt, at vi vil se endnu mere innovation på dette område, hvilket gør den tilsluttede bil til et sikrere og mere behageligt sted at være.

Styrker fremtiden for flådestyring

AI-drevet analyse, der udnytter IoT, edge computing og skyen ændrer hurtigt, hvordan flådestyring udføres, hvilket gør det mere effektivt end nogensinde før. AIs evne til at analysere store mængder information fra telematikenheder giver ledere værdifuld information til at forbedre flådens effektivitet, reducere omkostningerne og optimere produktiviteten. Fra realtidsanalyse til førersikkerhedsstyring er AI allerede ved at ændre måden, flåder administreres på.

Jo flere datasæt AI indsamler med OEM-behandling via skyen, jo bedre forudsigelser kan den lave. Dette betyder sikrere, mere intuitive automatiserede køretøjer i fremtiden med mere nøjagtige ruter og bedre køretøjsdiagnostik i realtid.