AI, 에지 컴퓨팅, IoT 및 클라우드가 차량 운송 관리를劇적으로変化시키는 방법

기업들이 차량을 현대화하려는 시도와 함께, 연결된 차량의 이점은 이러한 기술을 운송 관리의 새로운 표준으로 만들 수 있습니다. 실제로, 연결된 운송 운송업체의 86%는 이미 연결된 운송 기술에 투자한 후 1년 내에 운영 비용을 줄이는 것을 포함하여 투자 반환을 보고했습니다.

さらに, 고급 테레매틱스 기술을 갖춘 연결된 운송업체는 차량 관리 및 유지 보수 측면에서 추가적인 이점을 제공합니다. 또한 한 연구에서는 조사된 기업에서 연료 비용이 13% 줄어든 것으로 나타났으며, 예방 유지 보수에도 개선되었습니다. 또한, 급격한 제동이 40% 줄어든 것으로 나타났으며, 이는 부품 수명의 향상과 운전자의 안전을 높이는 데 기여할 수 있습니다.

大量의 데이터를 처리하기 어렵다

이것은 차량 운송업체, 보험 제공업체, 유지 보수 및 애프터마켓 업체가 모두 이러한 지능형 테레매틱스 데이터를 활용하려고 하고 있습니다. 그러나 매일 생산되는 데이터의 양은 계속 증가하고 있습니다. 결과적으로, 이러한 비즈니스는 정보에 기반한 비즈니스 결정을 내리기 위해 이전보다 더 많은 데이터를 사용할 수 있습니다. 그러나, 이러한大量의 데이터는 비용 효율적인 방식으로 데이터를 캡처, 디지스트, 분석하는 새로운 도전을 가져옵니다.

데이터를真正로 효과적이고 유용하게 하려면, 데이터를 추적, 관리, 정리, 보안 및 강화해야 합니다. 자동차 운송업체는 이러한 데이터를 관리하고 이해하기 위해 새로운 처리 능력을 사용하고 있습니다.

임베디드 시스템 기술이 표준이 되었다

전통적인 테레매틱스 시스템은 임베디드 시스템에 의존해 왔습니다. 임베디드 시스템은 전자 장치에서 데이터에 접근, 수집, 분석 및 제어하기 위한 장치입니다. 이러한 임베디드 시스템은 널리 사용되어 왔으며, 특히 가전제품에서 사용되었습니다. 오늘날, 이 기술은 차량 데이터 분석에서 성장하고 있습니다.

현재 솔루션이 효율적이지 않은 이유

시장에서 기존 솔루션은 5G의 낮은 지연 시간을 사용하는 것입니다. 차량 제조업체는 AWS Wavelength 또는 Azure Edge Zone에서 AI 및 GPU 가속을 사용하여 차량의 온보드 프로세서를 클라우드에 오프로드할 수 있습니다. 이 접근 방식은 5G 장치와 Wavelength 영역에 호스팅된 콘텐츠 또는 애플리케이션 서버 간의 트래픽을 인터넷을 우회하도록 허용하여 가변성과 콘텐츠 손실을 줄입니다.

데이터셋의 정확도와 풍부함을 보장하고 사용성을 최대화하기 위해, 차량 내에埋め込まれた 센서를 사용하여 데이터를 수집하고 무선으로 전송합니다. 차량과 중앙 클라우드 당국 간의 실시간 데이터 전송이 필요합니다. 도로 보조, ADAS 및 운전 점수 보고와 같은 사용 사례가 실시간으로 진행되기 때문에, 지연 시간과 처리량의需求이 크게 증가했습니다.

그러나, 5G가 이 문제를 어느 정도 해결하더라도, 클라우드에 수집 및 전송되는 데이터의 볼륨에 대한 비용은 여전히 비용 효율적이지 않습니다. 이는 차량 내에서 에지 처리를 효율적으로 수행하기 위한 고급 임베디드 컴퓨팅 능력을 식별하는 것이 필수적입니다.

차량에서 클라우드 통신의 부상

대역폭 효율성을 높이고 지연 시간 문제를 완화하기 위해, 차량 내의 에지에서 임계 데이터 처리를 수행하고 이벤트 관련 정보만 클라우드에 공유하는 것이 좋습니다. 차량 내 에지 컴퓨팅은 연결된 차량이 대규모로 작동할 수 있도록 하기 위해 중요합니다. 응용 프로그램과 데이터가 원천에 가까워지면 처리 시간이 더 빠르고 시스템의 성능이 크게 향상됩니다.

기술의 발전으로 인해 자동차 임베디드 시스템은 차량 내의 센서와 클라우드 서버와 효과적으로 통신할 수 있게 되었습니다. 분산 컴퓨팅 환경을 사용하여 데이터 교환과 데이터 저장을 최적화하면, 자동차 IoT는 응답 시간을 개선하고 데이터 경험을 위해 대역폭을 절약할 수 있습니다. 이 아키텍처를 클라우드 기반 플랫폼과 통합하면 비즈니스 결정을 내리기 위한 강력한 엔드투엔드 통신 시스템을 만들 수 있습니다. 에지 클라우드와 임베디드 인텔리전스의 듀오는 에지 장치(차량 내에埋め込まれた 센서)를 IT 인프라에 연결하여 실제 환경을 기반으로 하는 새로운 사용자 중심 애플리케이션을 만들 수 있습니다.

이것은 결과적으로 소비되고 수익화될 수 있는 통찰력을 제공하는 다양한 애플리케이션을 가집니다. 가장 명백한 사용 사례는 차량 유지 보수 및 애프터마켓에서 효과적인 알고리즘이 차량의 건강을 실시간으로 분석하여 차량 고장에 대한 조치를 제안할 수 있습니다. 이러한 데이터를 사용하는 운송업체는 차량이 돌아올 때 유지 보수 팀이 서비스를 수행할 수 있도록 할 수 있습니다.

또한, 보험 및 확장 보증은 운전자의 행동을 분석하여 운전자의 실제 운전 기록과 분석을 기반으로 개인별 교육 모듈을 개발할 수 있습니다. 운송업체는 차량과 운전자의 점수를 실시간으로 모니터링하여 총 소유 비용을 줄일 수 있으며, 또한 운전자의 교육을 제공할 수 있습니다.

운송 관리의 미래를 강화하다

AI 기반 분석을 사용하여 IoT, 에지 컴퓨팅, 클라우드를 활용하면 운송 관리가 이전보다 더 효율적이고 효과적으로 수행될 수 있습니다. 테레매틱스 장치에서 얻은大量의 정보를 분석하여 운송업체가 운송 효율성을 개선하고 비용을 줄이고 생산성을 최적화할 수 있습니다. 실시간 분석에서 운전 안전 관리까지, AI는 이미 운송업체가 운송을 관리하는 방식을 변경하고 있습니다.

AI가 클라우드를 통해 OEM 처리를 통해 더 많은 데이터셋을 수집할수록, 더 나은 예측을 할 수 있습니다. 이것은 미래에 더 안전하고 직관적인 자동 운전 차량을 의미하며, 더 정확한 경로와 실시간 차량 진단을 제공할 수 있습니다.