Cómo AI, Edge Computing, IoT y la nube están cambiando drásticamente la gestión de flotas de vehículos

Como las empresas buscan modernizar sus vehículos, los beneficios de los vehículos conectados podrían hacer que estas tecnologías se conviertan en el nuevo estándar para la gestión de flotas. De hecho, el 86% de los operadores de flotas conectadas ya han reportado un sólido retorno de la inversión en tecnología de flotas conectadas dentro de un año a través de la reducción de los costos operativos.

Además, las flotas conectadas con tecnología de telemática avanzada ofrecen beneficios adicionales en términos de gestión y mantenimiento de vehículos. Otro estudio ilustró una reducción del 13% en los costos de combustible para las empresas encuestadas, junto con mejoras en el mantenimiento preventivo. También mostró una reducción del 40% en el frenado brusco, lo que indica modificaciones en los hábitos de conducción que podrían contribuir a la longevidad de las piezas y mejorar la seguridad del conductor.

Grandes cantidades de datos son difíciles de procesar

Esto significa que las flotas de vehículos, los proveedores de seguros, las empresas de mantenimiento y las empresas de posventa están buscando aprovechar más de estos datos de telemática inteligentes. Sin embargo, la cantidad de datos producida cada día sigue creciendo. Como resultado, estas empresas tienen más datos que nunca a su disposición para tomar decisiones comerciales informadas. Pero, esta gran cantidad de datos plantea muchos nuevos desafíos en la captura, digestión y análisis de la totalidad de los datos de manera rentable.

Para ser verdaderamente efectivos y útiles, los datos deben ser rastreados, gestionados, limpiados, seguros y enriquecidos a lo largo de su recorrido para generar las ideas correctas. Las empresas con flotas de vehículos están recurriendo a nuevas capacidades de procesamiento para gestionar y dar sentido a estos datos.

La tecnología de sistemas integrados ha sido la norma

Los sistemas de telemática tradicionales han confiado en los sistemas integrados, que son dispositivos diseñados para acceder, recopilar, analizar (en el vehículo) y controlar los datos en el equipo electrónico, para resolver un conjunto de problemas. Estos sistemas integrados han sido ampliamente utilizados, especialmente en los electrodomésticos y hoy en día la tecnología está creciendo en el análisis de los datos del vehículo.

Por qué las soluciones actuales no son muy eficientes

La solución existente en el mercado es utilizar la baja latencia de 5G. Utilizando AI y aceleración de GPU en AWS Wavelength o Azure Edge Zone, los fabricantes de vehículos pueden descargar los procesadores de vehículos a la nube cuando sea factible. Este enfoque permite que el tráfico entre los dispositivos 5G y los servidores de contenido o aplicaciones alojados en zonas de Wavelength omita Internet, lo que resulta en una reducción de la variabilidad y la pérdida de contenido.

Para garantizar la precisión y riqueza óptimas de los conjuntos de datos, y para maximizar la utilidad, se utilizan sensores integrados en los vehículos para recopilar los datos y transmitirlos inalámbricamente, entre los vehículos y una autoridad central en la nube, en tiempo casi real. Dependiendo de los casos de uso que están cada vez más orientados a tiempo real, como la asistencia en el borde de la carretera, ADAS y la puntuación del conductor y la puntuación del vehículo, la necesidad de una latencia más baja y un rendimiento más alto se ha vuelto mucho más grande para las flotas, los aseguradores y otras empresas que aprovechan los datos.

Sin embargo, aunque 5G resuelve esto en gran medida, el costo incurrido por el volumen de estos datos que se recopilan y se transmiten a la nube sigue siendo prohibitivo. Esto hace que sea imperativo identificar capacidades de cómputo integrado avanzadas dentro del vehículo para que el procesamiento de borde ocurra de la manera más eficiente posible.

El auge de la comunicación de vehículo a nube

Para aumentar la eficiencia de ancho de banda y mitigar los problemas de latencia, es mejor realizar el procesamiento de datos críticos en el borde dentro del vehículo y solo compartir información relacionada con eventos a la nube. El cómputo de borde dentro del vehículo se ha vuelto crítico para garantizar que los vehículos conectados puedan funcionar a escala, debido a que las aplicaciones y los datos están más cerca de la fuente, lo que proporciona un tiempo de respuesta más rápido y mejora drásticamente el rendimiento del sistema.

Los avances tecnológicos han hecho posible que los sistemas integrados de automoción comuniquen con sensores, dentro del vehículo y también con el servidor de la nube, de manera efectiva y eficiente. Al aprovechar un entorno de cómputo distribuido que optimiza el intercambio de datos y el almacenamiento de datos, el IoT de automoción mejora los tiempos de respuesta y ahorra ancho de banda para una experiencia de datos rápida. Integrar esta arquitectura con una plataforma basada en la nube ayuda a crear un sistema de comunicaciones robusto y de extremo a extremo para decisiones comerciales rentables y operaciones eficientes. Colectivamente, el dúo de inteligencia integrada y nube de borde conecta los dispositivos de borde (sensores integrados en el vehículo) a la infraestructura de TI para dar paso a una nueva gama de aplicaciones centradas en el usuario basadas en entornos del mundo real.

Esto tiene una amplia gama de aplicaciones en verticales donde las ideas resultantes pueden ser consumidas y monetizadas por los fabricantes de equipos originales. El caso de uso más obvio es para el mantenimiento y la posventa, donde algoritmos efectivos pueden analizar la salud del vehículo en tiempo casi real para sugerir remedios para fallos de vehículos inminentes en activos de vehículos como el motor, el aceite, la batería, los neumáticos, etc. Las flotas que aprovechan estos datos pueden tener equipos de mantenimiento listos para realizar servicios en un vehículo que regresa de una manera mucho más eficiente, ya que gran parte del trabajo de diagnóstico se ha realizado en tiempo real.

Además, los seguros y las garantías extendidas pueden beneficiarse al proporcionar un análisis de comportamiento de conducción activo para que se puedan crear módulos de capacitación específicos para las necesidades individuales de los conductores según su historial y análisis de comportamiento de conducción real. Para las flotas, el monitoreo activo de las puntuaciones del vehículo y del conductor puede permitir una reducción del costo total de propiedad para los operadores de flotas para reducir las pérdidas debido al hurto, el robo y la negligencia, mientras que también proporciona capacitación activa a los conductores.

Impulsando el futuro de la gestión de flotas

Las analíticas impulsadas por AI que aprovechan IoT, cómputo de borde y la nube están cambiando rápidamente la forma en que se realiza la gestión de flotas, haciéndola más eficiente y efectiva que nunca. La capacidad de AI para analizar grandes cantidades de información de los dispositivos de telemática proporciona a los gerentes información valiosa para mejorar la eficiencia de la flota, reducir costos y optimizar la productividad. Desde analíticas en tiempo real hasta la gestión de la seguridad del conductor, AI ya está cambiando la forma en que se gestionan las flotas.

Cuanto más datos recopila AI con el procesamiento de OEM a través de la nube, mejores predicciones puede hacer. Esto significa vehículos automatizados más seguros y más intuitivos en el futuro con rutas más precisas y mejores diagnósticos de vehículos en tiempo real.