Wie AI, Edge Computing, IoT und die Cloud das Fahrzeugflottenmanagement drastisch verändern

Wenn Unternehmen ihre Fahrzeuge modernisieren, können die Vorteile von vernetzten Fahrzeugen diese Technologien zum neuen Standard für das Flottenmanagement machen. Tatsächlich haben 86 % der befragten Betreiber von vernetzten Flotten einen soliden Return on Investment in vernetzter Flottentechnologie innerhalb eines Jahres durch reduzierte Betriebskosten berichtet.

Darüber hinaus bieten vernetzte Flotten mit fortschrittlicher Telematiktechnologie heute zusätzliche Vorteile bei der Verwaltung und Wartung von Fahrzeugen. Eine weitere Studie zeigte eine Reduzierung der Kraftstoffkosten um 13 % für die befragten Unternehmen, sowie Verbesserungen bei der vorbeugenden Wartung. Sie zeigte auch eine Reduzierung des harten Bremsens um 40 %, was auf Änderungen der Fahrverhaltensweisen hinweist, die sowohl zur Langlebigkeit der Teile als auch zur Verbesserung der Fahrersicherheit beitragen können.

Große Mengen an Daten sind schwierig zu verarbeiten

Dies bedeutet, dass Fahrzeugflotten, Versicherungsanbieter, Wartungs- und Nachmarktunternehmen alle danach streben, mehr von diesen intelligenten Telematikdaten zu nutzen. Allerdings wächst die Menge an täglich produzierten Daten ständig. Als Ergebnis haben diese Unternehmen mehr Daten denn je zur Verfügung, um informierte Geschäftsentscheidungen zu treffen. Aber diese enorme Menge an Daten bringt viele neue Herausforderungen bei der Erfassung, Verarbeitung und Analyse der gesamten Daten in einer kosteneffizienten Weise mit sich.

Um wirklich effektiv und nützlich zu sein, müssen Daten auf ihrer gesamten Reise verfolgt, verwaltet, gesäubert, gesichert und angereichert werden, um die richtigen Erkenntnisse zu generieren. Unternehmen mit Fahrzeugflotten wenden sich an neue Verarbeitungsfähigkeiten, um diese Daten zu verwalten und zu verstehen.

Embedded-System-Technologie war die Norm

Traditionelle Telematiksysteme haben auf Embedded-Systeme zurückgegriffen, die dafür ausgelegt sind, Daten in elektronischen Geräten zu acceso, zu sammeln, zu analysieren (im Fahrzeug) und zu steuern, um ein bestimmtes Problem zu lösen. Diese Embedded-Systeme wurden weit verbreitet eingesetzt, insbesondere in Haushaltsgeräten, und die Technologie wächst in der Analyse von Fahrzeugdaten.

Warum die aktuellen Lösungen nicht sehr effizient sind

Die bestehende Lösung auf dem Markt ist die Nutzung der geringen Latenz von 5G. Durch die Verwendung von AI und GPU-Beschleunigung auf AWS Wavelength oder Azure Edge Zone können Fahrzeughersteller die Onboard-Verarbeitung von Fahrzeugprozessoren auf die Cloud auslagern, wenn dies möglich ist. Dieser Ansatz ermöglicht es, den Datenverkehr zwischen 5G-Geräten und Inhalten oder Anwendungsservern, die in Wavelength-Zonen gehostet werden, das Internet zu umgehen, was zu reduzierter Variabilität und geringerem Datenverlust führt.

Um die optimale Genauigkeit und den Reichtum der Datensätze zu gewährleisten und die Nutzbarkeit zu maximieren, werden Sensoren, die in den Fahrzeugen eingebettet sind, verwendet, um die Daten zu sammeln und diese drahtlos zwischen den Fahrzeugen und einer zentralen Cloud-Behörde in Echtzeit zu übertragen. Abhängig von den Anwendungsfällen, die zunehmend Echtzeit-orientiert sind, wie z.B. Straßenhilfe, ADAS und aktive Fahrer- und Fahrzeugscore-Berichterstattung, ist der Bedarf an geringer Latenz und hoher Durchsatz für Flotten, Versicherer und andere Unternehmen, die diese Daten nutzen, deutlich gestiegen.

Allerdings bleibt, während 5G dies zu einem großen Teil löst, die Kosten für den Umfang dieser Daten, die gesammelt und in die Cloud übertragen werden, kostprohibativ. Dies macht es erforderlich, fortschrittliche Embedded-Computer-Fähigkeiten innerhalb des Fahrzeugs für eine effiziente Edge-Verarbeitung zu identifizieren.

Der Aufstieg der Fahrzeug-Cloud-Kommunikation

Um die Bandbreiteneffizienz zu erhöhen und Latenzprobleme zu mindern, ist es besser, die kritische Datenverarbeitung am Rand innerhalb des Fahrzeugs durchzuführen und nur ereignisbezogene Informationen an die Cloud zu übermitteln. Die Edge-Verarbeitung innerhalb des Fahrzeugs ist kritisch, um sicherzustellen, dass vernetzte Fahrzeuge im großen Maßstab funktionieren können, da die Anwendungen und Daten näher an der Quelle sind und eine schnellere Umsetzung und eine drastische Verbesserung der Systemleistung bieten.

Technologische Fortschritte haben es ermöglicht, dass Automotive-Embedded-Systeme effektiv mit Sensoren innerhalb des Fahrzeugs sowie mit dem Cloud-Server kommunizieren. Durch die Nutzung einer verteilten Rechenumgebung, die den Datenaustausch sowie die DatenSpeicherung optimiert, verbessert Automotive IoT die Antwortzeiten und spart Bandbreite für ein schnelles Daten-Erlebnis. Die Integration dieser Architektur mit einer Cloud-basierten Plattform hilft außerdem, ein robustes, durchgängiges Kommunikationssystem für kosteneffiziente Geschäftsentscheidungen und effiziente Betriebe zu schaffen. Kollektiv verbinden die Edge-Cloud und die Embedded-Intelligenz-Duo die Edge-Geräte (Sensoren, die in das Fahrzeug eingebettet sind) mit der IT-Infrastruktur, um eine neue Reihe von benutzerzentrierten Anwendungen basierend auf realen Umgebungen zu ermöglichen.

Dies hat eine breite Palette von Anwendungen über verschiedene Branchen hinweg, wo die resultierenden Erkenntnisse von den OEMs genutzt und monetarisiert werden können. Der offensichtlichste Anwendungsfall ist der Nachmarkt und die Fahrzeugwartung, bei dem effektive Algorithmen den Zustand des Fahrzeugs in Echtzeit analysieren können, um Abhilfe für bevorstehende Fahrzeugausfälle bei Fahrzeugkomponenten wie Motor, Öl, Batterie, Reifen usw. zu schlagen. Flotten, die diese Daten nutzen, können Wartungsteams bereitstellen, um Dienstleistungen an einem Fahrzeug durchzuführen, das auf eine viel effizientere Weise zurückkehrt, da ein Großteil der Diagnosearbeit in Echtzeit durchgeführt wurde.

Darüber hinaus können Versicherungen und erweiterte Garantien durch die Bereitstellung von aktiver Fahrerverhaltensanalyse profitieren, um Schulungsmodule zu erstellen, die auf die individuellen Bedürfnisse der Fahrer basierend auf der tatsächlichen Fahrverhaltensgeschichte und -analyse zugeschnitten sind. Für Flotten kann die aktive Überwachung von Fahrzeug- und Fahrerscores eine reduzierte Gesamtbetriebskosten (TCO) für Flottenbetreiber ermöglichen, um Verluste aufgrund von Diebstahl, Nachlässigkeit und anderen Faktoren zu reduzieren, während gleichzeitig aktives Training für die Fahrer bereitgestellt wird.

Die Zukunft des Flottenmanagements vorantreiben

AI-gestützte Analysen, die IoT, Edge Computing und die Cloud nutzen, verändern rapide, wie das Flottenmanagement durchgeführt wird, und machen es effizienter und effektiver als je zuvor. Die Fähigkeit von AI, große Mengen an Informationen von Telematikgeräten zu analysieren, bietet Managern wertvolle Informationen, um die Flotteneffizienz zu verbessern, Kosten zu reduzieren und die Produktivität zu optimieren. Von Echtzeit-Analysen bis hin zur Fahrersicherheitsverwaltung verändert AI bereits, wie Flotten gemanagt werden.

Je mehr Datensätze AI mit OEM-Verarbeitung über die Cloud sammelt, desto besser können Vorhersagen getroffen werden. Dies bedeutet sicherere, intuitivere automatisierte Fahrzeuge in der Zukunft mit genaueren Routen und besserer Echtzeit-Fahrzeugdiagnose.