AI、エッジコンピューティング、IoT、クラウドが車両フリート管理を劇的に変革する

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、フリート管理の新しい標準になる可能性があります。実際、86％の接続されたフリート運営者は、接続されたフリート技術への投資で1年以内に投資収益率を確保し、運用コストを削減しています。

さらに、先進的なテレマティクス技術を搭載し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、運転習慣の改善により部品の寿命が延び、運転者の安全性が向上することも示されています。

大量のデータを処理するのは難しい

これは、車両フリート、保険会社、メンテナンスとアフターマーケット企業が、より多くのインテリジェントなテレマティクスデータを利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、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取得、分析、処理するという新たな課題をもたらします。

データを真正に効果的かつ有用にするには、データを追跡、管理、洗浄、保護、そして強化する必要があります。自動車フリートを所有する企業は、新しい処理能力を利用してこのデータを管理し、理解しようとしています。

組み込みシステム技術は常識だった

従来のテレマティクスシステムは、問題を解決するために、データにアクセス、収集、分析（車内）、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おり、現在、車両データを分析するための技術として成長しています。

現在の解決策は非常に効率的ではない

市場にある既存の解決策は、5Gの低遅延を利用することです。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、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間のトラフィックがインターネットをバイパスし、可変性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確保し、利用可能性を最大化するために、車両に組み込まれたセンサーを使用してデータを収集し、車両と中央のクラウド当局の間で近乎リアルタイムで無線で送信します。道路側支援、ADAS、運転者スコアと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るにつれ、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する一方で、クラウドに収集および送信されるデータの量に対するコストは、依然として課題です。これは、車両内でのエッジ処理を可能にするために、車両内に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です。

車両とクラウドの通信の台頭

帯域幅の効率を高め、遅延を軽減するには、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良いでしょう。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不可欠になりました。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。

技術の進歩により、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。分散コンピューティング環境を利用してデータ交換とデータ保存を最適化することで、自動車IoTは応答時間を短縮し、スムーズなデータ体験のための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、コスト効率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、エッジデバイス（車両内のセンサー）をITインフラストラクチャーに接続し、リアルワールド環境に基づく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。

これには、OEMが消費して収益化できるインサイトを生成できる、アフターマーケットと車両メンテナンスなどの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、車両のヘルスを近乎リアルタイムで分析して、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予定外の故障に対する対策を提案できる、アフターマーケットと車両メンテナンスです。フリートはこのデータを利用して、メンテナンスチームが車両が戻ってきたときにサービスを実行するための準備を整えることができます。多くの診断作業はすでにリアルタイムで実行されているため、より効率的な方法で実行できます。

さらに、保険と延長保証は、運転者行動分析を提供することで利益を得ることができます。運転者の実際の運転行動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開発できます。フリートは、車両と運転者の両方のスコアをアクティブに監視することで、損失、盗難、怠慢さによる総所有コストを削減できます。さらに、運転者へのアクティブトレーニングを提供することもできます。

フリート管理の将来を支える

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を以前より効率的で効果的に行えるようになりました。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、フリートマネージャーは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を入手できます。リアルタイム分析から運転者の安全管理まで、AIはすでにフリート管理の方法を変えています。

AIがクラウド経由でOEM処理で収集するデータセットが増えるほど、より優れた予測が可能になります。これにより、将来的にはより安全で直感的な自動運転車両が実現し、より正確なルートとリアルタイムの車両診断が可能になります。