Wie KI, Edge-Computing, IoT und die Cloud die Fahrzeugflottenmanagement revolutionieren

Da Unternehmen ihre Fahrzeuge modernisieren möchten, könnten die Vorteile von vernetzten Fahrzeugen diese Technologien zum neuen Standard für die Flottenmanagement machen. Tatsächlich haben 86 % der befragten Betreiber von vernetzten Flotten eine solide Rendite auf ihre Investitionen in vernetzte Flottentechnologie innerhalb eines Jahres durch reduzierte Betriebskosten erzielt.

Darüber hinaus bieten vernetzte Flotten mit fortschrittlicher Telematiktechnologie heute zusätzliche Vorteile bei der Verwaltung und Wartung von Fahrzeugen. Eine weitere Studie zeigte eine 13-prozentige Reduzierung der Kraftstoffkosten für die befragten Unternehmen, sowie Verbesserungen bei der vorbeugenden Wartung. Sie zeigte auch eine 40-prozentige Reduzierung bei scharfem Bremsen, 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 als je zuvor zur Verfügung, um informierte Geschäftsentscheidungen zu treffen. Doch diese enorme Menge an Daten bringt viele neue Herausforderungen bei der Erfassung, Verarbeitung und Analyse der gesamten Daten auf kostengünstige Weise mit sich.

Um wirklich effektiv und nützlich zu sein, müssen Daten während ihrer gesamten Reise verfolgt, verwaltet, bereinigt, 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 ist die Norm

Traditionelle Telematiksysteme haben auf Embedded-Systeme gesetzt, die dafür ausgelegt sind, Daten in elektronischen Geräten zu erfassen, zu sammeln, zu analysieren (im Fahrzeug) und zu steuern, um ein bestimmtes Problem zu lösen. Diese Embedded-Systeme werden weit verbreitet eingesetzt, insbesondere in Haushaltsgeräten, und die Technologie wächst bei 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 KI und GPU-Beschleunigung auf AWS Wavelength oder Azure Edge Zone können Fahrzeughersteller die Onboard-Verarbeitung von Fahrzeugprozessoren in 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, zu umgehen, was zu reduzierter Variabilität und Datenverlust führt.

Um die optimale Genauigkeit und Reichhaltigkeit der Datensätze zu gewährleisten und die Nutzbarkeit zu maximieren, werden Sensoren, die in den Fahrzeugen eingebettet sind, verwendet, um die Daten zu sammeln und 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 Fahrerscore- und Fahrzeugscore-Berichterstattung, ist der Bedarf an geringerer Latenz und höherer Durchsatzrate für Flotten, Versicherer und andere Unternehmen, die diese Daten nutzen, viel größer geworden.

Allerdings bleibt, während 5G dies zu einem großen Teil löst, die für die Erfassung und Übertragung dieser Daten in die Cloud entstehenden Kosten prohibitiv. Dies macht es erforderlich, fortschrittliche Embedded-Computer-Fähigkeiten innerhalb des Fahrzeugs für die Edge-Verarbeitung zu identifizieren, um diese so effizient wie möglich zu ermöglichen.

Der Aufstieg der Fahrzeug-zu-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 in die Cloud zu übertragen. Die Edge-Computing innerhalb des Fahrzeugs ist kritisch, um sicherzustellen, dass vernetzte Fahrzeuge im großen Maßstab funktionieren können, da die Anwendungen und Daten näher am Ursprung liegen, was zu einer schnelleren Umsetzung und einer deutlichen Verbesserung der Systemleistung führt.

Technologische Fortschritte haben es ermöglicht, dass automotive Embedded-Systeme mit Sensoren innerhalb des Fahrzeugs sowie mit dem Cloud-Server auf effektive und effiziente Weise kommunizieren. Durch die Nutzung einer verteilten Rechenumgebung, die den Datenaustausch sowie die DatenSpeicherung optimiert, verbessert die 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 kostengünstige Geschäftsentscheidungen und effiziente Betriebe zu schaffen. Kollektiv verbinden die Edge-Cloud und die eingebettete Intelligenz das Edge-Gerät (Sensoren, die in das Fahrzeug eingebettet sind) mit der IT-Infrastruktur, um den Weg für eine neue Reihe von benutzerzentrierten Anwendungen in Echtzeit-Umgebungen zu ebnen.

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

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

Die Zukunft des Flottenmanagements vorantreiben

KI-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 KI, 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 KI bereits, wie Flotten gemanagt werden.

Je mehr Datensätze KI mit OEM-Verarbeitung via Cloud sammelt, desto bessere Vorhersagen kann sie treffen. Dies bedeutet sicherere, intuitivere automatisierte Fahrzeuge in der Zukunft mit genaueren Routen und besserer Echtzeit-Fahrzeugdiagnose.