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、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。