Hvordan AI, IoT og Cloud gør køretøjers chauffører sikrere i dag

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 forbundne flådeoperatører allerede rapporteret en solid afkast på deres investering i forbundne flådeteknologier inden for ét år gennem reducerede driftsomkostninger.

Desuden tilbyder forbundne flåder med avanceret telematikteknologi i dag yderligere fordele i forhold til styring og vedligeholdelse af køretøjer. Der er enorme fordele for virksomhedens forretning, men sikkerheden for chaufførerne af køretøjsflåder er først og fremmest.

Store mængder data er svære at behandle

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

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

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 brugen af analyse af køretøjsdata.

Stigen af køretøj til cloud-kommunikation

For at øge båndbreddeffektiviteten og mindske eventuelle legacy-forsinkelsesproblemer er det bedre at udføre kritisk dataprocessering på kanten inden for køretøjet og kun dele begivenhedsrelateret information til cloud. Edge-computing inden for køretøjet er blevet kritisk for at sikre, at forbundne køretøjer kan fungere i stor skala, på grund af applikationer og data, der er tættere på kilden, og giver en hurtigere omsvøb og drastisk forbedrer systemets ydeevne.

Teknologiske fremskridt har gjort det muligt for automotive-indbyggede systemer at kommunikere med sensorer, både inden for køretøjet og cloud-serveren, på en effektiv og effektiv måde. Ved at udnytte et distribueret computermiljø, der optimerer dataudveksling såvel som dataopbevaring, forbedrer automotive IoT-responstider og sparer båndbredde for en hurtig dataoplevelse. Integration af denne arkitektur med en cloud-baseret platform hjælper yderligere med at skabe et robust, end-to-end-kommunikationssystem for kosteffektive forretningsbeslutninger og effektive operationer. Kollektivt forbinder edge-cloud og indbygget intelligens-duoen kantenhederne (sensorer indbygget i køretøjet) til IT-infrastrukturen for at åbne vej for en ny række brugercentreret applikationer baseret på virkelige miljøer.

Forsikring og forlængede garantier kan drage fordel af at give aktiv kørselsadfærdanalyse, sådan at træningsmoduler kan udarbejdes specifikt for enkelte chaufførers behov baseret på faktisk kørselsadfærdshistorik og analyse. For flåder kan den aktive overvågning af både køretøjet og chaufførens score muliggøre reduceret TCO (total omkostning) for flådeoperatører for at reducere tab på grund af tyveri, tyveri og forsømmelse, samtidig med at give aktiv træning til chaufførerne.

Stærke fordele i forbedring af sikkerhed

En af de primære fordele ved AI i forbundne biler er dens evne til at forbedre sikkerheden. Ved at analysere data fra forskellige kilder, herunder trafikmønstre, vejrforhold og andre chaufførers adfærd, kan AI hjælpe chaufførerne med at træffe bedre beslutninger på vejen, hvilket reducerer risikoen for ulykker. AI kan også anvendes til at overvåge chaufførernes adfærd og advare dem om potentielle risici, såsom træthed eller distraheret kørsel. Overraskende ting, der sker inden for i dagens køretøjer, kan føre til ulykker. Chaufførerne kan se noget foruroligende – en bilulykke eller et dyr, der er såret af en bil – eller gøre noget distraherende, såsom at spilde kaffe eller tabe en mobiltelefon. Følelse og aktivitetssammenfald kan registrere, når dette sker, og tage sikkerhedsrelaterede handlinger, såsom at gå i autonom tilstand midlertidigt og sænke farten, indtil chaufføren kan genoprette sig. Hvis en nødsituation opstår, selv med en bevidstløs eller handicappet chauffør, skal bilerne være i stand til at ringe til 911 eller endda køre dem autonomt til hospitalet. Chaufførernes uopmærksomhed er kritisk, da langt de fleste bilulykker skyldes menneskelige fejl. Forståelse af chaufførens kognitive tilstand er afgørende.

AI kan også anvendes til at forbedre sundhed og trivsel i forbundne køretøjer. For eksempel kan AI-drevne systemer overvåge chaufførernes vitale tegn, såsom hjertefrekvens og blodtryk, og advare dem om potentielle sundhedsproblemer. AI kan også anvendes til at give chaufførerne personlige anbefalinger for motion og ernæring, hvilket hjælper dem med at opretholde en sund livsstil, mens de er på vej.

Samlede forbedringer for sundhedsformål

Et andet område, hvor AI har en indvirkning på sundhed, sikkerhed og trivsel i forbundne biler, er i området om tilgængelighed. AI-drevne systemer kan anvendes til at hjælpe chauffører med handicaps, ved at give dem information om tilgængelige ruter og parkeringspladser, samt give dem hjælp til at betjene køretøjet.

Samlet set er brugen af AI og data i forbundne biler under forandring af køreoplevelsen, forbedrer sikkerheden og fremmer sundhed og trivsel på vejen. Da AI-teknologien fortsætter med at udvikle sig, er det sandsynligt, at vi vil se endnu mere innovation på dette område, hvilket gør den forbundne bil til en sikrere og mere behagelig plads at være.

Driver fremtiden for flådestyring

AI-drevne analyser, der udnytter IoT, edge-computing og cloud, ændrer hurtigt, hvordan flådestyring udføres, og gør det mere effektivt og effektivt end nogensinde før. Evnen til at analysere store mængder informationer fra telematikudstyr giver ledere værdifuld information til at forbedre flådeeffektiviteten, reducere omkostninger og optimere produktiviteten. Fra realtidsanalyser til chaufførsikkerhedsstyring er AI allerede under forandring af, hvordan flåder styres.

Jo mere datasæt AI indsamler med OEM-behandling via cloud, jo bedre forudsigelser kan det gøre. Dette betyder sikrere, mere intuitive automatiserede køretøjer i fremtiden med mere præcise ruter og bedre realtidskøretøjsdiagnostik.