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

Kun yritykset pyrkivät modernisoimaan ajoneuvojaan, yhdistettyjen ajoneuvojen hyödyt voivat tehdä näistä teknologioista uuden standardin laivaston hallinnalle. Todella, 86 %:lla yhdistettyjen laivaston operaattoreista on jo raportoitu vankka tuotto heidän investoinneistaan yhdistettyyn laivaston teknologiaan vuoden kuluessa vähentämällä toimintakustannuksia.

Lisäksi yhdistetyt laivastot, joissa on edistynyt telematiikka, tarjoavat tänä päivänä lisähyötyjä ajoneuvojen hallinnassa ja ylläpidossa. Toisessa tutkimuksessa havaittiin 13 %:n lasku polttoainekustannuksissa haastatelluilla yrityksillä, sekä parannukset ehkäisevään huoltoon. Se osoitti myös 40 %:n laskun karkeaan jarrutukseen, joka voi vaikuttaa osien kestävyyteen ja parantaa kuljettajan turvallisuutta.

Suuret määrät dataa ovat vaikeita prosessoida

Tämä tarkoittaa, että ajoneuvolaivastot, vakuutusyhtiöt, huolto- ja jälkimarkkinayritykset etsivät tapoja hyödyntää enemmän tätä älykkästä telematiikkaa. Kuitenkin päivittäin tuotettu datamäärä kasvaa jatkuvasti. Tämän seurauksena nämä yritykset ovat kosketuksissa enemmän dataa kuin koskaan aiemmin, jotta ne voivat tehdä perustuvia liiketoimintapäätöksiä. Mutta tämä valtava datamäärä tuo mukanaan monia uusia haasteita datan talteen ottamisessa, sulattamisessa ja analysoinnissa kustannustehokkaalla tavalla.

Jotta data olisi todella tehokas ja hyödyllinen, se on seurattava, hallittava, puhdistettava, turvattava ja rikastettava koko sen elinkaaren ajan, jotta voidaan luoda oikeat näkymät. Yritykset, joilla on ajoneuvolaivasto, kääntyvät uusien prosessointikapasiteettien puoleen datan hallitsemiseksi ja ymmärtämiseksi.

Upotetun järjestelmäteknologian on ollut normi

Perinteiset telematiikka järjestelmät ovat riippuvaisia upotetuista järjestelmistä, jotka on suunniteltu pääsyyn, keräämiseen, analysointiin (ajoneuvossa) ja datan hallintaan sähköisessä laitteessa, ratkaisemaan tietyn ongelman joukkoa. Nämä upotetut järjestelmät ovat laajalti käytettyjä, erityisesti kodinkoneissa, ja tänä päivänä teknologia kasvaa ajoneuvodatan analyysissä.

Miksi nykyiset ratkaisut eivät ole erityisen tehokkaita

Olemassa oleva ratkaisu markkinoilla on käyttää 5G:n alhaisen viiveen. 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 Wavelength-alueissa isännöityjen sisältö- tai sovelluspalvelimien välillä ohittaa internetin, mikä johtaa vähemmän muutoksia ja sisällön menetyksiin.

Jotta voidaan varmistaa datan täsmällisyys ja rikkaus, ja maksimoida käytettävyys, ajoneuvoon upotettuja antureita käytetään datan keräämiseen ja lähettämiseen langattomasti, ajoneuvon ja keskuspilvi-viranomaisen välillä, lähes reaaliajassa. Riippuen käyttötavoista, jotka ovat yhä enemmän reaaliaikaisia, kuten tieliikenneavustus, ADAS ja aktiivinen kuljettajan arviointi ja ajoneuvon arviointi, tarve alhaiselle viiveelle ja suurelle lähetysnopeudelle on kasvanut suuresti laivastojen, vakuutusyhtiöiden ja muiden yritysten keskuudessa, jotka hyödyntävät dataa.

Kuitenkin, vaikka 5G ratkaisee tämän suurelta osin, kustannukset datan keräämisestä ja lähettämisestä pilveen ovat edelleen kalliit. Tämä tekee siitä välttämättömän tunnistaa edistyneen upotetun laskentakapasiteetin auton sisällä, jotta reunan prosessointi voisi tapahtua mahdollisimman tehokkaasti.

Ajoneuvon ja pilven välisen viestinnän nousu

Jotta voidaan lisätä kaistanleveyden tehokkuutta ja lieventää viiveongelmia, on parempi suorittaa kriittinen datan prosessointi reunassa ajoneuvossa ja jakaa vain tapahtumaan liittyvää tietoa pilveen. Ajoneuvon reunan laskenta on tullut oleelliseksi, jotta yhdistetyt ajoneuvot voivat toimia laajassa mittakaavassa, sovellusten ja datan ollessa lähempänä lähdettä, tarjoamalla nopeamman käännöksen ja parantamalla järjestelmän suorituskykyä.

Teknologisen kehityksen ansiosta on mahdollista, että auton upotetut järjestelmät voivat viestiä anturien kanssa, sekä ajoneuvossa että pilvipalvelimella, tehokkaalla ja tehokkaalla tavalla. Hyödyntämällä jakautunutta laskentaympäristöä, joka optimoi datan vaihtoa ja tallennusta, auton IoT parantaa vastausaikoja ja säästää kaistanleveyttä nopean datakokemuksen vuoksi. Tämän arkkitehtuurin integrointi pilvipohjaisen alustan kanssa auttaa luomaan vankkaa, kokonaisvaltaista viestintäjärjestelmää kustannustehokkaisiin liiketoimintapäätöksiin ja tehokkaisiin operaatioihin. Yhteensä reunapilvi ja upotettu älykkyys pari yhdistää reunalaite (anturit, jotka on upotettu ajoneuvoon) IT-infrastruktuuriin, jotta voidaan luoda uusi joukko käyttäjäkeskeisiä sovelluksia, jotka perustuvat todellisiin ympäristöihin.

Tämän sovellusten laaja valikoima on eri pystysuorilla, joissa tulokset voidaan käyttää ja rahdata. Selvin käyttötapa on jälkimarkkinoiden ja ajoneuvon huollon osalta, jossa tehokkaat algoritmit voivat analysoida ajoneuvon terveyttä lähes reaaliajassa ja ehdottaa korjaustoimia ajoneuvon odottamattomille virheille, kuten moottorin, öljyn, akun ja renkaiden osalta. Laivastot, jotka hyödyntävät tätä dataa, voivat valmistautua huoltoon palautuvalla ajoneuvolla, koska suurin osa diagnostisesta työstä on tehty jo reaaliajassa.

Lisäksi vakuutusyhtiöt ja laajennetut takuut voivat hyötyä aktiivisesta kuljettajan käyttäytymisen analyysistä, jotta voidaan luoda koulutusohjelmia, jotka on suunniteltu yksittäisten kuljettajien tarpeisiin heidän todellisen ajokäyttäytymisensä ja analyysin perusteella. Laivastoille aktiivinen seuranta sekä ajoneuvon että kuljettajan arviointi voi mahdollistaa vähentää laivaston omistamisen kokonaiskustannuksia (TCO) laivaston operaattoreille, vähentää tappioita, jotka johtuvat varastamisesta, varkaudesta ja laimatuudesta, ja tarjota 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 tehokkaampaa ja vaikuttavampaa kuin koskaan aiemmin. AI:n kyky analysoida suuria tietomääriä telematiikka laitteista antaa johtajille arvokkaita tietoja, joilla voidaan parantaa laivaston tehokkuutta, vähentää kustannuksia ja optimoida tuottavuutta. Reaaliaikaisista analytiikkaa kuljettajan turvallisuuden hallintaan, AI on jo muuttamassa, miten laivastot hoidetaan.

Mitä enemmän dataa AI kerää valmistajan prosessoinnista pilven kautta, sitä parempia ennusteita se voi tehdä. Tämä tarkoittaa turvallisempia, intuitiivisempia automaattisia ajoneuvoja tulevaisuudessa, joilla on tarkemmat reitit ja paremmat reaaliaikaiset ajoneuvodiagnostiikat.