Jak AI, Edge Computing, IoT i Chmura Zmieniają Zarządzanie Flotą Pojazdów

Ponieważ firmy szukają sposobów na modernizację swoich pojazdów, korzyści z połączonych pojazdów mogą sprawić, że te technologie staną się nowym standardem dla zarządzania flotą. W rzeczywistości 86% operatorów flot połączonych, którzy już zostali przesłuchani, zgłosiło solidną stopę zwrotu z inwestycji w technologie flotowe w ciągu jednego roku dzięki zmniejszonym kosztom operacyjnym.

Ponadto, połączone floty z zaawansowaną technologią telematyczną oferują dziś dodatkowe korzyści w zakresie zarządzania i utrzymania pojazdów. Inne badanie wykazało 13% redukcję kosztów paliwa dla badanych firm, wraz z poprawą konserwacji prewencyjnej. Wykazało również 40% redukcję gwałtownego hamowania, co może przyczynić się do zmiany nawyków jazdy, co może przyczynić się do zwiększenia żywotności części i poprawy bezpieczeństwa kierowców.

Duże ilości danych są trudne do przetworzenia

Oznacza to, że floty pojazdów, ubezpieczyciele, firmy konserwacyjne i firmy aftermarket szukają sposobów na wykorzystanie większej ilości tych inteligentnych danych telematycznych. Jednak ilość danych wytwarzanych każdego dnia nieustannie rośnie. W rezultacie te firmy mają więcej danych niż kiedykolwiek wcześniej, aby pomóc w podejmowaniu decyzji biznesowych. Ale ta ogromna ilość danych powoduje wiele nowych wyzwań w zakresie przechwytywania, analizy i przetwarzania całości danych w sposób efektywny pod względem kosztów.

Aby być naprawdę skutecznym i użytecznym, dane muszą być śledzone, zarządzane, oczyszczone, zabezpieczone i wzbogacone w trakcie ich podróży, aby generować odpowiednie spostrzeżenia. Firmy z flotami samochodowymi zwracają się ku nowym możliwościom przetwarzania, aby zarządzać i zrozumieć te dane.

Technologia systemów wbudowanych była normą

Tradycyjne systemy telematyczne opierały się na systemach wbudowanych, które są urządzeniami zaprojektowanymi do dostępu, zbierania, analizy (w pojeździe) i kontrolowania danych w urządzeniach elektronicznych, aby rozwiązać określony zestaw problemów. Te systemy wbudowane były powszechnie stosowane, szczególnie w urządzeniach gospodarstwa domowego, a dziś ta technologia rośnie w zakresie analizy danych pojazdów.

Dlaczego obecne rozwiązania nie są zbyt wydajne

Istniejące rozwiązanie na rynku polega na wykorzystaniu niskiej latencji 5G. Wykorzystując AI i przyspieszenie GPU na AWS Wavelength lub Azure Edge Zone, producenci OEM mogą odciążyć procesory pokładowe pojazdu do chmury, gdy jest to możliwe. Podejście to pozwala na ruch między urządzeniami 5G a serwerami zawartości lub aplikacji hostowanymi w strefach Wavelength, omijając internet, co skutkuje zmniejszoną zmiennością i utratą zawartości.

Aby zapewnić optymalną dokładność i bogactwo zbiorów danych oraz maksymalizować ich przydatność, sensory wbudowane w pojazdach są wykorzystywane do zbierania danych i przesyłania ich bezprzewodowo, między pojazdami a centralną władzą chmury, w czasie rzeczywistym. W zależności od przypadków użycia, które stają się coraz bardziej zorientowane na czas rzeczywisty, takie jak pomoc drogowa, ADAS i aktywny wynik kierowcy i wynik pojazdu, potrzeba niższej latencji i większego przepustu stała się znacznie większa dla flot, ubezpieczycieli i innych firm wykorzystujących te dane.

Jednakże, podczas gdy 5G rozwiązuje ten problem w dużej mierze, koszt poniesiony za ilość danych zbieranych i przesyłanych do chmury pozostaje zbyt wysoki. To sprawia, że jest konieczne zidentyfikowanie zaawansowanej wbudowanej możliwości obliczeniowej wewnątrz samochodu, aby przetwarzanie brzegowe mogło nastąpić w sposób jak najbardziej wydajny.

Wzrost komunikacji pojazd-chmura

Aby zwiększyć wydajność pasma i złagodzić problemy z opóźnieniami, lepiej jest przeprowadzać krytyczne przetwarzanie danych na brzegu wewnątrz pojazdu i udostępniać tylko informacje związane z zdarzeniami do chmury. Obliczenia krawędziowe w pojeździe stały się kluczowe, aby zapewnić, że połączone pojazdy mogą funkcjonować na dużą skalę, ze względu na aplikacje i dane, które są bliżej źródła, zapewniając szybszy obrót i znacznie poprawiając wydajność systemu.

Postępy technologiczne umożliwiły systemom wbudowanym w branży motoryzacyjnej skuteczną komunikację z czujnikami, zarówno w pojeździe, jak i na serwerze chmury, w sposób efektywny. Wykorzystując rozproszoną środowiskę obliczeniową, która optymalizuje wymianę danych oraz przechowywanie danych, IoT w motoryzacji poprawia czasy odpowiedzi i oszczędza pasmo na rzecz szybkiego doświadczenia z danymi. Integracja tej architektury z platformą opartą na chmurze pomaga ponadto tworzyć solidny, kompletny system komunikacji dla efektywnych decyzji biznesowych i operacyjnych. Wszystko to łączy urządzenia krawędzi (czujniki wbudowane w pojazd) z infrastrukturą IT, aby umożliwić nowy zakres aplikacji ukierunkowanych na użytkownika, opartych na środowiskach rzeczywistych.

To ma szeroki zakres zastosowań w różnych branżach, gdzie wynikające z tego spostrzeżenia mogą być konsumowane i komercjalizowane przez producentów OEM. Najbardziej oczywisty przypadek użycia jest dla aftermarketu i konserwacji pojazdów, gdzie skuteczne algorytmy mogą analizować stan pojazdu w czasie rzeczywistym, aby sugerować rozwiązania dla nadchodzących awarii pojazdów wśród aktywów pojazdów, takich jak silnik, olej, bateria, opony itp. Floty wykorzystujące te dane mogą mieć zespoły konserwacyjne gotowe do wykonania usługi na pojeździe, który wraca w znacznie bardziej efektywny sposób, ponieważ wiele pracy diagnostycznej zostało wykonane w czasie rzeczywistym.

Ponadto, ubezpieczenia i gwarancje mogą skorzystać na analizie aktywnego zachowania kierowców, aby stworzyć moduły szkoleniowe dostosowane do indywidualnych potrzeb kierowców na podstawie rzeczywistej historii i analizy zachowania. Dla flot, aktywne monitorowanie zarówno pojazdu, jak i wyników kierowców może umożliwić zmniejszenie całkowitego kosztu posiadania (TCO) dla operatorów flot, aby zmniejszyć straty wynikające z kradzieży, nieuczciwości i zaniedbania, jednocześnie zapewniając aktywne szkolenia dla kierowców.

Napędzanie przyszłości zarządzania flotą

Analityka oparta na AI, wykorzystująca IoT, obliczenia krawędziowe i chmurę, szybko zmieniają sposób, w jaki zarządzanie flotą jest wykonywane, czyniąc je bardziej efektywnym i skutecznym niż kiedykolwiek wcześniej. Możliwość AI do analizy dużych ilości informacji z urządzeń telematycznych zapewnia menedżerom cenne informacje, aby poprawić efektywność floty, zmniejszyć koszty i zoptymalizować produktywność. Od analizy w czasie rzeczywistym do zarządzania bezpieczeństwem kierowców, AI już zmienia sposób, w jaki floty są zarządzane.

Im więcej zbiorów danych AI zbiera za pomocą przetwarzania OEM przez chmurę, tym lepsze przewidywania może dokonywać. To oznacza bezpieczniejsze, bardziej intuicyjne pojazdy automatyczne w przyszłości z bardziej dokładnymi trasami i lepszą diagnostyką pojazdów w czasie rzeczywistym.