Miten tekoäly, reunalaskenta, IoT ja pilvi muuttavat ajoneuvokaluston hallintaa radikaalisti

Kun yritykset pyrkivät modernisoimaan ajoneuvojaan, yhdistettyjen ajoneuvojen hyödyt voivat tehdä näistä teknologioista uuden standardin ajoneuvokaluston hallinnalle. Tutkimukseen vastanneista verkottuneen ajoneuvokaluston operaattoreista 86 % raportoi hyvän tuoton verkottuneen kaluston teknologiaan tekemälleen investoinnille vuoden kuluessa vähentämällä toimintakustannuksia.

Lisäksi yhdistetyt ajoneuvokalustot, 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 vähenemän äkkijarrutuksissa, joka voi vaikuttaa osien kestävyyteen ja parantaa kuljettajan turvallisuutta.

Suuret määrät dataa ovat vaikeita prosessoida

Tämä tarkoittaa, että ajoneuvokalustot, 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 tietoon 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 ajoneuvokalusto, kääntyvät uusien prosessointikapasiteettien puoleen datan hallitsemiseksi ja ymmärtämiseksi.

Sulautetut järjestelmät ovat olleet vakiokäytäntö

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 siirtää ajoneuvon prosessorien laskentakuormaa 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 keskitetyn pilvipalvelun 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 ajoneuvokalustojen, 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 reunaprosessointi 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 reunalaskenta on tullut oleelliseksi, jotta yhdistetyt ajoneuvot voivat toimia laajassa mittakaavassa, sovellusten ja datan ollessa lähempänä lähdettä, tarjoamalla nopeamman käsittelyn 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.

Tällä on laaja valikoima sovelluksia eri toimialoilla, joilla ajoneuvovalmistajat voivat hyödyntää tuloksia ja luoda niistä liiketoimintaa. 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. Ajoneuvokalustot, 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. Ajoneuvokalustoille aktiivinen seuranta sekä ajoneuvon että kuljettajan arviointi voi mahdollistaa vähentää ajoneuvokaluston omistamisen kokonaiskustannuksia (TCO) ajoneuvokaluston operaattoreille, vähentää tappioita, jotka johtuvat varastamisesta, varkaudesta ja laiminlyönneistä, ja tarjota aktiivista koulutusta kuljettajille.

Ajoneuvokaluston hallinnan tulevaisuuden voimakas kasvu

AI-pohjaiset analytiikat, jotka hyödyntävät IoT:ta, reunalaskentaa ja pilveä, muuttavat nopeasti, miten ajoneuvokaluston 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 ajoneuvokaluston tehokkuutta, vähentää kustannuksia ja optimoida tuottavuutta. Reaaliaikaisista analytiikkaa kuljettajan turvallisuuden hallintaan, AI on jo muuttamassa, miten ajoneuvokalustot 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.