Hvordan AI, Edge Computing, IoT og Skyen dramatisk omdefinerer Flåtestyring

Som selskaper søker å modernisere sine kjøretøy, kan fordelene med tilkoblede kjøretøy gjøre disse teknologiene til den nye standarden for flåtestyring. I virkeligheten har 86% av tilkoblede flåteoperatører allerede rapportert en solid avkastning på investeringen i tilkoblet flåteteknologi innen ett år gjennom reduserte driftskostnader.

Videre, tilkoblede flåter med avansert telematikk-teknologi tilbyr i dag ytterligere fordeler når det gjelder å håndtere og vedlikeholde kjøretøy. En annen studie viste en 13% reduksjon i drivstoffkostnader for undersøkte bedrifter, samt forbedringer av forebyggende vedlikehold. Den viste også en 40% reduksjon i hard bremsing, som kan bidra til å forbedre kjøreegenskaper og forbedre sikkerheten for sjåførene.

Store mengder data er vanskelige å prosessere

Dette betyr at kjøretøyflåter, forsikringsselskaper, vedlikehold og ettermarkedsselskaper alle søker å utnytte mer av denne intelligente telematikkdataen. Imidlertid øker mengden data som produseres hver dag. Som et resultat har disse bedriftene mer data enn noensinne til rådighet for å fatte informerte forretningsbeslutninger. Men denne enorme mengden data medfører mange nye utfordringer i å fange, fordøye og analysere hele datamengden på en kostnadseffektiv måte.

For å virkelig være effektive og nyttige, må dataene spores, håndteres, renses, sikres og berikkes gjennom hele deres reise for å generere riktige innsikter. Selskaper med bilflåter søker etter nye prosesseringsmuligheter for å håndtere og gi mening til disse dataene.

Integrerte systemteknologier har vært normen

Tradisjonelle telematikksystemer har avhengig av integrerte systemer, som er enheter designet for å få tilgang til, samle inn, analysere (i kjøretøyet) og kontrollere data i elektronisk utstyr, for å løse en rekke problemer. Disse integrerte systemene har vært vidt brukt, spesielt i husholdningsapparater, og i dag vokser teknologien i bruken av å analysere kjøretøydata.

Hvorfor eksisterende løsninger ikke er svært effektive

Den eksisterende løsningen på markedet er å bruke lav latency i 5G. Ved å bruke AI og GPU-akselerasjon på AWS Wavelength eller Azure Edge Zone, kan kjøretøy-OEM-er avlaste ombord kjøretøyprosessorer til skyen når det er mulig. Dette tillater trafikk mellom 5G-enheter og innhold eller applikasjonsservere som er vertet i Wavelength-soner, å gå utenom internettet, noe som resulterer i redusert variasjon og innholdstap.

For å sikre optimal nøyaktighet og rikdom av datasett, og for å maksimere bruken, brukes sensorer som er innbygget i kjøretøyene til å samle inn data og overføre dem trådløst, mellom kjøretøy og en sentral sky-myndighet, i nær sanntid. Avhengig av bruksområdene som stadig blir mer sanntidsorienterte, som veihjelp, ADAS og aktiv sjåfør-score og kjøretøy-score-rapportering, har behovet for lavere latency og høyere gjennomstrømming blitt mye større i fokus for flåter, forsikringsselskaper og andre selskaper som utnytter dataene.

Imidlertid, mens 5G løser dette til en viss grad, er kostnadene forbundet med volumet av data som samles inn og overføres til skyen, fortsatt kostnadskrevende. Dette gjør det nødvendig å identifisere avanserte integrerte beregningsmuligheter inne i bilen for å kunne prosessere dataene så effektivt som mulig.

Oppblomstringen av kjøretøy-til-sky-kommunikasjon

For å øke båndbreddeffektiviteten og mildne latency-problemer, er det bedre å utføre kritisk dataprosessering på kanten innenfor kjøretøyet og bare dele hendelsesrelatert informasjon til skyen. Innkjøretøy-kantprosessering har blitt kritisk for å sikre at tilkoblede kjøretøy kan fungere i stor skala, på grunn av at applikasjonene og dataene er nærmere kilden, og gir en raskere omgang og forbedrer systemets ytelse dramatisk.

Teknologiske fremgang har gjort det mulig for bil-integrerte systemer å kommunisere med sensorer, både innenfor kjøretøyet og sky-serveren, på en effektiv og effektiv måte. Ved å utnytte en distribuert datamiljø som optimaliserer datautveksling samt data lagring, forbedrer bil-IoT responstidene og sparer båndbredde for en rask dataopplevelse. Å integrere denne arkitekturen med en sky-basert plattform hjelper videre til å skape et robust, sluttløst kommunikasjonssystem for kostnadseffektive forretningsbeslutninger og effektive operasjoner. Samlet sett, kobler sky-kant og integrert intelligens-duoen sammen kant-enhetene (sensorer innbygget i kjøretøyet) til IT-infrastrukturen for å åpne opp for en ny rekke bruker-orienterte applikasjoner basert på sanntids-miljøer.

Dette har en bred rekke av anvendelser på tvers av vertikaler hvor resulterende innsikter kan konsumeres og moneteres av OEM-er. Den mest åpenbare bruksområdet er for ettermarked og kjøretøy-vedlikehold hvor effektive algoritmer kan analysere kjøretøyets helbred i nær sanntid for å foreslå remedier for forestående kjøretøy-feil over kjøretøy-aktiva som motor, olje, batteri, dekk og så videre. Flåter som utnytter disse dataene kan ha vedlikeholdslag klare til å utføre tjenester på et kjøretøy som returnerer på en langt mer effektiv måte siden mye av diagnostikkarbeidet har blitt utført i sanntid.

I tillegg kan forsikring og utvidede garantier dra nytte av å tilby aktiv sjåfør-atferd-sanalyse så at treningsmoduler kan utarbeides spesifikt for enkelt-sjåfør-behov basert på faktisk kjøre-atferd-historikk og analyse. For flåter kan den aktive overvåkingen av både kjøretøyet og sjåfør-scorene kunne muliggjøre redusert TCO (total kostnadseffekt) for flåte-operatører for å redusere tap på grunn av tyveri, tyveri og forsømmelse, samt å tilby aktiv opplæring til sjåførene.

Drivkraften for fremtidens flåtestyring

AI-drevne analyser som utnytter IoT, kantprosessering og skyen endrer raskt hvordan flåtestyring utføres, og gjør det mer effektivt og effektivt enn noensinne. Evnen til AI til å analysere store mengder informasjon fra telematikkenheter gir ledere verdifull informasjon for å forbedre flåte-effektiviteten, redusere kostnadene og optimalisere produktiviteten. Fra sanntids-analyser til sjåfør-sikkerhetsstyring, er AI allerede i ferd med å endre hvordan flåter styres.

Jo flere datasett AI samler inn med OEM-prosessering via skyen, jo bedre prediksjoner kan det gjøre. Dette betyr sikrere, mer intuitive automatiserte kjøretøy i fremtiden med mer nøyaktige ruter og bedre sanntids-kjøretøy-diagnostikk.