Kuinka AI, Edge Computing, IoT ja Pilvi Muokkaavat Radikaalisti Ajoneuvon Laivaston Hallintaa

Kun yritykset pyrkivät modernisoimaan ajoneuvojaan, liitetyjen ajoneuvojen hyödyt voivat tehdä näistä teknologioista uuden standardin laivaston hallinnalle. Todella, 86 %:lla liitetyistä laivaston operaattoreista, joita on jo kyselyt, on raportoitu vankka tuotto heidän sijoituksistaan liitetyssä laivaston teknologiassa vuoden kuluessa vähentämällä operatiivisia kustannuksia.

Lisäksi liitetyt laivastot, joilla on edistynyt telematiikka, tarjoavat tänään lisähyötyjä ajoneuvojen hallinnassa ja ylläpidossa. Toisessa tutkimuksessa havaittiin 13 %:n lasku polttoainekustannuksissa kyselyyn osallistuneilla yrityksillä, ja parannuksia ehkäisevään ylläpitoon. Se osoitti myös 40 %:n laskun voimakkaassa jarrutuksessa, mikä osoittaa muutoksia ajo-tottumuksiin, jotka voivat sekä vaikuttaa osien kestävyyteen että parantaa kuljettajan turvallisuutta.

Suuret määrät dataa ovat vaikeita prosessoida

Tämä tarkoittaa, että ajoneuvolaivastot, vakuutusyhtiöt, huolto- ja jälkimarkkinayritykset etsivät tapoja hyödyntää enemmän tätä älykkästä telematiikka-dataa. Kuitenkin datan määrä, joka tuotetaan joka päivä, jatkuu kasvamistaan. Tämän seurauksena nämä yritykset ovat kosketuksissa enemmän dataa kuin koskaan aiemmin, jotta ne voivat tehdä perustuvia liiketoimintapäätöksiä. Mutta tämä valtava määrä dataa tuo mukanaan paljon uusia haasteita datan kaappaamisessa, sulattamisessa ja analysoimisessa kustannustehokkaalla tavalla.

Jotta data olisi tosiaan tehokas ja hyödyllinen, se on seurattava, hallittava, puhdistettava, turvattava ja rikastettava koko sen matkan ajan, jotta voidaan luoda oikeat oivallukset. Yritykset, joilla on autolaivastot, kääntyvät uusien prosessointikapasiteettien puoleen datan hallitsemiseksi ja merkityksellistämiseksi.

Upotettujen järjestelmien teknologia on ollut normi

Perinteiset telematiikkajärjestelmät ovat riippuneet upotetuista järjestelmistä, jotka ovat laitteita, jotka on suunniteltu pääsyyn, keräämään, analysoimaan (ajoneuvossa) ja ohjaamaan dataa sähköisessä laitteessa, ratkaisemaan joukon ongelmia. Nämä upotetut järjestelmät ovat olleet laajalti käytössä, erityisesti kodinkoneissa, ja nykyään teknologia kasvaa ajoneuvodatan analysoinnissa.

Miksi nykyiset ratkaisut eivät ole erityisen tehokkaita

Olemassa oleva ratkaisu markkinoilla on käyttää 5G:n matalaa viivettä. Käyttämällä AI:ta ja GPU-kiihdytystä AWS Wavelengthilla tai Azure Edge Zonessa, ajoneuvon valmistajat voivat ladata ajoneuvon prosessoreita pilveen, kun se on mahdollista. Tämä lähestymistapa mahdollistaa liikenteen 5G-laitteiden ja sisällön tai sovelluspalvelimien välillä, jotka on isännöity Wavelength-alueilla, ohittaa internetin, mikä johtaa vähemmän muutoksia ja sisällön menetyksiin.

Takaamaan optimaalisen tarkin ja rikkaimman datojen joukon, ja maksimoida käytettävyyden, sensoreita, jotka on upotettu ajoneuvoihin, käytetään keräämään dataa ja lähettämään sitä langattomasti, ajoneuvojen ja keskus-pilvi-viranomaisen välillä, lähes reaaliajassa. Riippuen käyttötapauksista, jotka ovat yhä enenevissä määrin reaaliaikaisia, kuten tienvarsituki, ADAS ja aktiivinen kuljettaja- ja ajoneuvotilanne, tarve alempaan viiveeseen ja suurempaan lähetysnopeuteen on kasvanut paljon laivastojen, vakuutusyhtiöiden ja muiden yritysten keskuudessa, jotka hyödyntävät dataa.

Kuitenkin, vaikka 5G ratkaisee tämän suurelta osin, kustannukset datan määrästä, joka kerätään ja siirretään pilveen, ovat edelleen kustannuksellisia. Tämä tekee siitä välttämätöntä tunnistaa edistyneet upotetut laskentakapasiteetit auton sisällä, jotta reunan prosessointi voi tapahtua mahdollisimman tehokkaasti.

Ajoneuvon ja pilven välisen viestinnän nousu

Kapasiteetin tehokkuuden lisäämiseksi ja viiveongelmien lieventämiseksi on parempi suorittaa kriittinen datan prosessointi reunassa ajoneuvossa ja jakaa vain tapahtumaan liittyvää tietoa pilveen. Ajoneuvon reunan laskenta on tullut kriittiseksi, jotta liitetyt ajoneuvot voivat toimia mittakaavassa, sovellusten ja datan ollessa lähempänä lähdettä, tarjoamalla nopeamman käännöksen ja parantamalla järjestelmän suorituskykyä olennaisesti.

Teknologisen kehityksen ansiosta on mahdollista, että auton upotetut järjestelmät voivat viestiä tehokkaasti sensoreiden kanssa, sekä ajoneuvossa että pilvipalvelimella. Hyödyntämällä hajautettua laskentaympäristöä, joka optimoi datan vaihtoa sekä datan tallennusta, auton IoT parantaa vastausaikoja ja säästää kaistanleveyttä nopean datakokemuksen vuoksi. Tämän arkkitehtuurin integrointi pilvipohjaisen alustan kanssa auttaa myös luomaan vankkaa, kokonaisvaltaista viestintäjärjestelmää kustannustehokkaisiin liiketoimintapäätöksiin ja tehokkaisiin operaatioihin. Yhdessä reunapilvi ja upotettu älykkyys -duo yhdistää reunalaitteet (sensoreita, jotka on upotettu ajoneuvoon) IT-infrastruktuuriin, jotta voidaan tehdä uusi joukko käyttäjäkeskeisiä sovelluksia, jotka perustuvat todellisiin ympäristöihin.

Tämä soveltuu laajasti eri aloille, joissa tulokset voidaan käyttää ja rahdata. Selvin käyttötapaus on jälkimarkkinoiden ja ajoneuvon huollon osalla, jossa tehokkaat algoritmit voivat analysoida ajoneuvon terveyttä lähes reaaliajassa ehdottamaan korjaustoimia ajoneuvon odottamattomille viroille, kuten moottori, öljy, akku, renkaat jne. Laivastot, jotka hyödyntävät tätä dataa, voivat antaa huoltojoukkueille mahdollisuuden suorittaa huoltoa palautuvalla ajoneuvolla tehokkaammin, koska suurin osa diagnostisesta työstä on tehty reaaliajassa.

Lisäksi vakuutusyhtiöt ja laajennetut takuut voivat hyötyä aktiivisesta kuljettajan käyttäytymisen analyysistä, jotta voidaan luoda koulutusohjelmat, jotka on suunniteltu yksilöllisten kuljettajien tarpeisiin perustuen todelliseen ajo-historiaan ja analyysiin. Laivastojen osalta sekä ajoneuvon että kuljettajan aktiivinen seuranta voi mahdollistaa vähennetyn TCO:n (kokonaisomistuskustannuksen) laivaston operaattoreille vähentääksesi tappioita, jotka johtuvat varastelusta, varkauksista ja huolimattomuudesta, samalla tarjoten aktiivista koulutusta kuljettajille.

Laivaston hallinnan tulevaisuuden voimakas kasvu

AI-pohjaiset analytiikat, jotka hyödyntävät IoT:ta, reunan laskentaa ja pilveä, muuttavat nopeasti, miten laivaston hallintaa tehdään, tehden siitä tehokkaamman ja vaikuttavamman kuin koskaan aiemmin. AI:n kyky analysoida suuria määriä tietoa telematiikkalaitteista antaa johtajille arvokkaita tietoja parantamaan laivaston tehokkuutta, vähentämään kustannuksia ja optimoida tuottavuutta. Reaaliaikaisesta analytiikasta kuljettajan turvallisuuden hallintaan, AI on jo muuttamassa tapaa, jolla laivastot hallitaan.

Mitä enemmän tietoja AI kerää OEM-käsittelyllä pilvessä, sitä parempia ennusteita se voi tehdä. Tämä tarkoittaa turvallisempia, intuitiivisempia automaattisia ajoneuvoja tulevaisuudessa, joilla on tarkemmat reitit ja parempi reaaliaikainen ajoneuvodiagnostiikka.