企業が車両を近代化しようとするにつれ、接続された車両の利点は、これらのテクノロジーをフリート管理の新しい標準にする可能性があります。実際、すでに調査された接続されたフリート運営者の86%は、報告していますが、1年以内に接続されたフリートテクノロジーへの投資で確実な投資収益率を得ているということです。さらに、今日の高度なテレマティクス技術を備えた接続されたフリートは、車両の管理とメンテナンスにおいて追加の利点を提供します。各組織のビジネスには多大な利点がありますが、車両フリートの運転手をより安全に保つことが最も重要です。大量のデータは処理が難しいこれは、車両フリートと保険提供者がすべて、このインテリジェントなテレマティクスデータを活用しようとしていることを意味します。ただし、毎日生成されるデータの量は増え続けています。結果として、これらのビジネスには、情報に基づいたビジネス上の決定を下すために、以前よりも多くのデータが利用可能になりました。しかし、この大量のデータは、コスト効率の良い方法でデータをキャプチャ、消化、分析するという新しい課題をもたらします。実際に効果的で有用であるためには、データを追跡、管理、クリーン化、セキュア化、および分析する必要があります。フリートを所有する企業は、このデータを管理し、意味を理解するために新しい処理能力に頼っています。従来のテレマティクスシステムは、車両内の電子機器のデータにアクセス、収集、分析（車両内）、制御するように設計されたデバイスである組み込みシステムに依存してきました。これらの組み込みシステムは、特に家電製品で広く使用されてきましたが、今日、車両データを分析するためのテクノロジーは成長しています。車両とクラウドの通信の台頭帯域幅の効率を高め、レガシーの待ち時間の問題を軽減するために、重要なデータ処理を車両内のエッジで実行し、イベント関連情報のみをクラウドに共有する方がよいです。車両内のエッジコンピューティングは、接続された車両が大規模に機能できるようにするために重要になってきました。アプリケーションとデータがソースに近いため、ターンアラウンドが速く、システムのパフォーマンスが大幅に改善されます。テクノロジーの進歩により、自動車用組み込みシステムが車両内のセンサーおよびクラウドサーバーと効果的に効率的に通信できるようになりました。データ交換とデータストレージを最適化する分散コンピューティング環境を活用することで、自動車IoTはレスポンスタイムを改善し、スムーズなデータ体験のために帯域幅を節約します。クラウドベースのプラットフォームとこのアーキテクチャを統合することで、さらにコスト効率の良いビジネス上の決定と効率的な運用のための堅牢なエンドツーエンドの通信システムが作成されます。まとめて、エッジクラウドと組み込みインテリジェンスのデュオは、エッジデバイス（車両に組み込まれたセンサー）をITインフラストラクチャに接続し、リアルな環境に基づいた新しいユーザーセントリックアプリケーションの道を開きます。保険と延長保証は、ドライバーの行動を分析することで、ドライバーのニーズに合わせたトレーニングモジュールを作成できます。フリートの場合、車両とドライバーの両方を積極的に監視することで、フリート運営者の総所有コスト（TCO）を削減できます。盗難、盗難、怠慢さによる損失を減らし、さらにドライバーに積極的なトレーニングを提供できます。安全性の向上における強力な利点接続された車両におけるAIの主な利点の1つは、安全性を向上させる能力です。さまざまなソースからのデータを分析することで、AIは、交通パターン、天気条件、および他のドライバーの行動に基づいて、ドライバーが道路でより良い決定を下すのに役立ち、事故のリスクを軽減できます。AIはまた、ドライバーの行動を監視し、眠気や運転中の注意散漫などの潜在的なリスクに注意を促すことができます。驚くべき出来事が今日の車両内で起こることがあり、事故につながる可能性があります。ドライバーは、車の事故や車に轢かれた動物などの心配なものを見て、コーヒーをこぼしたり携帯電話を落としたりするなどの気を散らすことをすることがあります。感情や活動の検出は、これが起こったときに検出して、安全に関連するアクションを取ることができます。たとえば、自動運転モードに入って、ドライバーが回復するまで減速します。緊急事態が発生した場合、意識のないまたは身体的に不自由なドライバーでも、車は911に電話したり、病院まで自動運転で運転したりすることができます。ドライバーの注意散漫は重要です。車の事故のほとんどは人間のミスによるものだからです。ドライバーの認知状態を理解することは非常に重要です。AIはまた、接続された車両における健康とウェルビーイングを向上させるために使用できます。たとえば、AIを搭載したシステムは、ドライバーのバイタルサインを監視し、心拍数や血圧などの潜在的な健康上の問題に注意を促すことができます。AIはまた、ドライバーに、運動や栄養についての個別の推奨事項を提供するために使用できます。ドライバーは道路上で健康的なライフスタイルを維持するのに役立ちます。健康目的の全体的な改善接続された車両における健康、安全、ウェルビーイングの分野でAIが影響を与えているもう1つの分野は、車両のアクセシビリティの分野です。AIを搭載したシステムは、ドライバーにアクセス可能なルートや駐車スペースに関する情報を提供し、車両の操作を支援するために使用できます。全体として、接続された車両におけるAIとデータの使用は、運転の体験を変え、安全性を向上させ、道路上での健康とウェルビーイングを促進しています。AIテクノロジーがさらに進化するにつれて、この分野でさらに多くの革新が見られる可能性があり、接続された車両はより安全で楽しい場所になるでしょう。フリート管理の将来を推進するAIを搭載した分析は、IoT、エッジコンピューティング、クラウドを活用して、フリート管理の実行方法を急速に変化させ、以前よりも効率的で効果的になっています。テレマティクスデバイスからの大量の情報を分析するAIの能力により、フリートの効率を改善し、コストを削減し、生産性を最適化するための貴重な情報が管理者に提供されます。リアルタイム分析からドライバーの安全管理まで、AIはすでにフリートが管理される方法を変えています。AIがOEM処理を介してクラウドから収集するデータセットが多いほど、予測がより正確になります。つまり、将来的には、より安全で直感的な自動運転車両が実現し、ルートがより正確で、リアルタイムの車両診断が向上します。
企業が車両を近代化しようとするにつれ、接続された車両の利点は、これらのテクノロジーをフリート管理の新しい標準にすることができます。実際、86%の接続されたフリートオペレーターは、接続されたフリートテクノロジーへの投資で1年以内に確実な投資収益を報告しています。これは、運用コストの削減によるものです。さらに、先進的なテレマティクス技術を備えた接続されたフリートは、車両の管理とメンテナンスにおいて追加の利点を提供します。別の調査によると、調査対象の企業では、燃料コストが13%削減され、予防的なメンテナンスが改善されたことが示されています。また、激しいブレーキングが40%削減されたことも示されており、運転習慣の改善が部品の寿命を延ばし、運転者の安全性を向上させる可能性があります。大量のデータは処理が難しいこれは、車両フリート、保険提供者、メンテナンスおよびアフターマーケット企業が、より多くのこのスマートテレマティクスデータを活用しようとしていることを意味します。ただし、毎日生成されるデータの量は増え続けています。結果として、これらの企業は、より情報に基づいたビジネス上の決定を下すために、以前よりも多くのデータを利用できるようになりました。しかし、この大量のデータは、費用対効果の高い方法でデータをキャプチャ、消化、分析するという多くの新しい課題をもたらします。データが真正に効果的で有用になるためには、データが生成される場所から始めて、適切な洞察を生成するために、追跡、管理、クレンジング、セキュリティ、エンリッチメントが必要です。自動車フリートを所有する企業は、このデータを管理し、理解するために、新しい処理機能を利用しています。組み込みシステムテクノロジーが通常である従来のテレマティクスシステムは、電子機器のデータにアクセス、収集、分析（車両内）、制御するように設計されたデバイスである組み込みシステムに依存して、特定の問題を解決してきました。これらの組み込みシステムは、広く使用されており、特に家電製品で使用されてきましたが、現在、車両データの分析における使用が増えています。現在のソリューションがあまり効率的でない理由市場にある既存のソリューションは、5Gの低遅延を使用することです。車両メーカーは、AWS WavelengthまたはAzure Edge ZoneでAIとGPUアクセラレーションを使用して、可能な場合に車載プロセッサをクラウドにオフロードできます。このアプローチにより、5GデバイスとWavelengthゾーンにホストされているコンテンツまたはアプリケーションサーバーの間のトラフィックがインターネットをバイパスするため、変動とコンテンツの損失が減少します。データセットの精度と豊富さを最適化し、使いやすさを最大化するために、車両に組み込まれたセンサーは、データを収集して、車両と中央のクラウド管理局の間で近实時間でワイヤレスで転送します。道路側支援、ADAS、運転者スコアおよび車両スコアの報告などのリアルタイム指向のユースケースが増えてくると、フリート、保険会社、その他の会社では、低遅延と高スループットの必要性が大幅に増加しています。ただし、5Gがこれを大幅に解決していますが、クラウドに収集および転送されるデータの量のコストは、依然としてプロハイブです。これにより、エッジ処理が可能な車両内の高度な組み込みコンピューティング能力を特定することが不可欠になります。車両からクラウドへの通信の台頭帯域幅の効率を高め、遅延の問題を軽減するために、重要なデータ処理を車両内のエッジで実行し、イベント関連情報のみをクラウドに共有する方がよいです。車両内のエッジコンピューティングは、接続された車両が大規模に機能するために不可欠になりました。アプリケーションとデータはソースに近いため、より迅速なターンアラウンドを提供し、システムのパフォーマンスを大幅に改善します。技術の進歩により、自動車用組み込みシステムが、車両内およびクラウドサーバーのセンサーと効果的に通信できるようになりました。データの交換とストレージを最適化する分散コンピューティング環境を利用することで、自動車IoTは応答時間を短縮し、迅速なデータ体験のために帯域幅を節約します。クラウドベースのプラットフォームとこのアーキテクチャを統合することで、さらに、費用対効果の高いビジネス上の決定と効率的な運用のための堅牢なエンドツーエンドの通信システムが作成されます。エッジクラウドと組み込みインテリジェンスのデュオは、センサー（車両に組み込まれたセンサー）をITインフラストラクチャに接続して、現実世界の環境に基づく新しいユーザー中心のアプリケーションの道を開きます。これは、OEMが結果として得られる洞察を消費および商業化できる、垂直的な範囲にわたる幅広いアプリケーションがあります。最も明らかなユースケースは、アフターマーケットおよび車両メンテナンスで、効果的なアルゴリズムがエンジン、オイル、バッテリー、タイヤなどの車両アセットの健全性を近実時間で分析して、車両故障の対策を示すことです。データを活用するフリートは、診断作業の多くが実時間で実行されているため、車両が戻ってきたときにメンテナンスチームがサービスを実行できるように、より効率的な方法でメンテナンスを行うことができます。さらに、保険および延長保証は、実際の運転履歴と分析に基づいて個々の運転者のニーズに特化したトレーニングモジュールを提供することで、活発な運転者行動分析の利点を得ることができます。フリートの場合、車両と運転者のスコアの活発な監視により、フリートオペレーターは盗難、盗難、怠慢さによる損失を減らし、運転手に活発なトレーニングを提供することで、総所有コスト（TCO）を削減できます。フリート管理の未来を推進するAIを活用した分析により、IoT、エッジコンピューティング、クラウドがフリート管理の方法を急速に変化させ、以前よりも効率的で効果的なものにしています。テレマティクスデバイスからの大量の情報を分析するAIの能力により、フリートの効率を向上させ、コストを削減し、生産性を最適化するための貴重な情報がマネージャーに提供されます。リアルタイム分析から運転者の安全性管理まで、AIはすでにフリートの管理方法を変えています。OEM処理を介してクラウドでAIが収集するデータセットが増えるほど、予測がより正確になります。これは、将来、より安全で、より直観的で、自動化された車両が実現し、より正確なルートとより優れたリアルタイム車両診断が可能になることを意味します。