AI, 에지 컴퓨팅, IoT 및 클라우드가 차량 관리를 획기적으로 재구성하는 방법

기업이 차량을 현대화하려고 할 때 연결된 차량의 이점은 이러한 기술을 차량 관리의 새로운 표준으로 만들 수 있습니다. 실제로, 이미 조사한 커넥티드 플릿 운영자의 86%는 XNUMX년 이내에 커넥티드 차량 기술에 대한 확실한 투자 수익을 보고했습니다. 운영 비용 절감을 통해.

또한 오늘날 고급 텔레매틱스 기술로 연결된 차량은 차량 관리 및 유지 관리 측면에서 추가적인 이점을 제공합니다. 또 다른 연구에서는 연료 비용이 13% 감소한 것으로 나타났습니다. 예방 유지 보수 개선과 함께 설문 조사 대상 기업을 위해. 또한 거친 제동이 40% 감소하여 부품 수명에 기여하고 운전자 안전을 향상시킬 수 있는 운전 습관의 수정을 보여주었습니다.

대량의 데이터 처리가 어렵다

이는 차량 함대, 보험 제공자, 유지보수 및 애프터마켓 회사가 모두 이 지능형 텔레매틱스 데이터를 더 많이 활용하기를 원한다는 것을 의미합니다. 그러나 매일 생산되는 데이터의 양은 계속해서 증가하고 있습니다. 결과적으로 이러한 기업은 정보에 입각한 비즈니스 결정을 내리는 데 도움이 되는 그 어느 때보다 많은 데이터를 보유하고 있습니다. 그러나 이 방대한 양의 데이터는 전체 데이터를 비용 효율적인 방식으로 캡처, 소화 및 분석하는 데 많은 새로운 과제를 안겨줍니다.

진정으로 효과적이고 유용하려면 올바른 인사이트를 생성하기 위한 여정 전반에 걸쳐 데이터를 추적, 관리, 정리, 보안 및 보강해야 합니다. 자동차 차량을 보유한 회사는 이 데이터를 관리하고 이해하기 위해 새로운 처리 기능으로 전환하고 있습니다.

임베디드 시스템 기술은 표준이 되었습니다.

전통적인 텔레매틱스 시스템은 일련의 문제를 해결하기 위해 전자 장비의 데이터에 액세스, 수집, 분석(차량 내) 및 제어하도록 설계된 장치인 임베디드 시스템에 의존해 왔습니다. 이러한 임베디드 시스템은 특히 가전 제품에서 널리 사용되어 왔으며 오늘날 차량 데이터를 분석하는 기술이 성장하고 있습니다.

현재 솔루션이 그다지 효율적이지 않은 이유

시장의 기존 솔루션은 5G의 낮은 지연 시간을 사용하는 것입니다. 차량 OEM은 AWS Wavelength 또는 Azure Edge Zone에서 AI 및 GPU 가속을 사용하여 가능한 경우 온보드 차량 프로세서를 클라우드로 오프로드할 수 있습니다. 이 접근 방식을 사용하면 5G 장치와 Wavelength 구역에서 호스팅되는 콘텐츠 또는 애플리케이션 서버 간의 트래픽이 인터넷을 우회하여 변동성과 콘텐츠 손실이 줄어듭니다.

데이터 세트의 최적의 정확성과 풍부함을 보장하고 사용성을 극대화하기 위해 차량에 내장된 센서를 사용하여 데이터를 수집하고 차량과 중앙 클라우드 기관 간에 거의 실시간으로 무선으로 전송합니다. 도로변 지원, ADAS, 능동적 운전자 점수 및 차량 점수 보고와 같이 점점 더 실시간 지향적인 사용 사례에 따라 낮은 대기 시간과 높은 처리량에 대한 필요성이 차량, 보험사 및 기타 회사에 훨씬 더 중요해졌습니다. 자료.

그러나 5G가 이 문제를 상당 부분 해결하지만 이 데이터의 양을 수집하고 클라우드로 전송하는 데 드는 비용은 여전히 ​​엄청납니다. 따라서 에지 처리가 가능한 한 효율적으로 발생하려면 자동차 내부의 고급 임베디드 컴퓨팅 기능을 식별하는 것이 필수적입니다.

차량 대 클라우드 통신의 부상

대역폭 효율성을 높이고 대기 시간 문제를 완화하려면 차량 내 에지에서 중요한 데이터 처리를 수행하고 이벤트 관련 정보만 클라우드에 공유하는 것이 좋습니다. 차량 내 에지 컴퓨팅은 연결된 차량이 대규모로 작동할 수 있도록 하는 데 중요해졌습니다. 애플리케이션과 데이터가 소스에 더 가까워져 더 빠른 처리 시간을 제공하고 시스템 성능을 크게 향상시키기 때문입니다.

기술 발전으로 자동차 내장형 시스템은 효과적이고 효율적인 방식으로 차량 내부 및 클라우드 서버 내에서 센서와 통신할 수 있게 되었습니다. 데이터 교환 및 데이터 저장을 최적화하는 분산 컴퓨팅 환경을 활용하는 자동차 IoT는 신속한 데이터 경험을 위해 응답 시간을 개선하고 대역폭을 절약합니다. 이 아키텍처를 클라우드 기반 플랫폼과 통합하면 비용 효율적인 비즈니스 의사 결정 및 효율적인 운영을 위한 강력한 종단 간 통신 시스템을 만드는 데 더욱 도움이 됩니다. 종합적으로, 에지 클라우드와 임베디드 인텔리전스 듀오는 에지 장치(차량에 내장된 센서)를 IT 인프라에 연결하여 실제 환경을 기반으로 하는 새로운 범위의 사용자 중심 애플리케이션을 위한 길을 만듭니다.

이것은 OEM이 결과 통찰력을 소비하고 수익화할 수 있는 수직 분야 전반에 걸쳐 광범위한 응용 프로그램을 가지고 있습니다. 가장 확실한 사용 사례는 엔진, 오일, 배터리, 타이어 등과 같은 차량 자산 전체에서 임박한 차량 고장에 대한 해결책을 제안하기 위해 효과적인 알고리즘이 거의 실시간으로 차량의 상태를 분석할 수 있는 애프터마켓 및 차량 유지 관리입니다. 이 데이터를 활용하는 함대는 대부분의 진단 작업이 실시간으로 수행되었기 때문에 훨씬 더 효율적인 방식으로 반환되는 차량에서 서비스를 수행할 준비가 된 유지 보수 팀을 가질 수 있습니다.

또한 보험 및 연장 보증은 실제 운전 행동 이력 및 분석을 기반으로 개별 운전자 요구에 맞는 교육 모듈을 작성할 수 있도록 능동적 운전자 행동 분석을 제공함으로써 이점을 얻을 수 있습니다. 차량의 경우 차량 및 운전자 점수를 모두 능동적으로 모니터링하면 차량 운영자가 도난, 절도 및 과실로 인한 손실을 줄이고 운전자에게 적극적인 교육을 다시 제공할 수 있도록 TCO(총 소유 비용)를 줄일 수 있습니다.

차량 관리의 미래 지원

IoT, 에지 컴퓨팅 및 클라우드를 활용하는 AI 기반 분석은 차량 관리 수행 방식을 빠르게 변화시켜 그 어느 때보다 효율적이고 효과적으로 만들고 있습니다. 텔레매틱스 장치에서 대량의 정보를 분석하는 AI의 기능은 관리자에게 차량 효율성을 개선하고 비용을 절감하며 생산성을 최적화할 수 있는 귀중한 정보를 제공합니다. 실시간 분석에서 운전자 안전 관리에 이르기까지 AI는 이미 차량 관리 방식을 바꾸고 있습니다.

AI가 클라우드를 통해 OEM 처리로 수집하는 데이터 세트가 많을수록 더 나은 예측을 할 수 있습니다. 이것은 더 정확한 경로와 더 나은 실시간 차량 진단을 통해 미래에 더 안전하고 직관적인 자동화 차량을 의미합니다.