Como IA, Edge Computing, IoT e a nuvem estão reformulando drasticamente o gerenciamento de frota de veículos

À medida que as empresas procuram modernizar seus veículos, os benefícios dos veículos conectados podem tornar essas tecnologias o novo padrão para o gerenciamento de frotas. De fato, 86% dos operadores de frota conectados já pesquisados relataram um sólido retorno sobre seu investimento em tecnologia de frota conectada em um ano através de custos operacionais reduzidos.

Além disso, frotas conectadas com tecnologia telemática avançada oferecem hoje benefícios adicionais em termos de gerenciamento e manutenção de veículos. Outro estudo ilustrou uma redução de 13% nos custos de combustível para as empresas pesquisadas, além de melhorias na manutenção preventiva. Ele também mostrou uma redução de 40% nas frenagens bruscas, mostrando modificações nos hábitos de direção que podem contribuir para a longevidade das peças e melhorar a segurança do motorista.

Grandes quantidades de dados são difíceis de processar

Isso significa que frotas de veículos, provedores de seguros, empresas de manutenção e pós-venda estão procurando aproveitar mais esses dados telemáticos inteligentes. No entanto, a quantidade de dados produzidos todos os dias continua crescendo. Como resultado, essas empresas têm mais dados do que nunca à sua disposição para ajudar a tomar decisões de negócios informadas. Porém, essa vasta quantidade de dados traz muitos novos desafios para capturar, digerir e analisar a totalidade dos dados de maneira econômica.

Para serem realmente eficazes e úteis, os dados devem ser rastreados, gerenciados, limpos, protegidos e enriquecidos ao longo de sua jornada para gerar os insights certos. As empresas com frotas automotivas estão recorrendo a novos recursos de processamento para gerenciar e dar sentido a esses dados.

A tecnologia de sistemas embarcados tem sido a norma

Os sistemas telemáticos tradicionais contam com sistemas embarcados, que são dispositivos projetados para acessar, coletar, analisar (no veículo) e controlar dados em equipamentos eletrônicos, para resolver um conjunto de problemas. Esses sistemas embarcados têm sido amplamente utilizados, principalmente em eletrodomésticos e hoje a tecnologia está crescendo no uso de análise de dados veiculares.

Por que as soluções atuais não são muito eficientes

A solução existente no mercado é utilizar a baixa latência do 5G. Usando a aceleração de IA e GPU no AWS Wavelength ou no Azure Edge Zone, os OEMs de veículos podem descarregar processadores de veículos integrados para a nuvem quando possível. Essa abordagem permite que o tráfego entre dispositivos 5G e servidores de conteúdo ou aplicativos hospedados em zonas de comprimento de onda ignore a Internet, resultando em variabilidade reduzida e perda de conteúdo.

Para garantir a máxima precisão e riqueza de conjuntos de dados e maximizar a usabilidade, sensores embutidos nos veículos são usados ​​para coletar os dados e transmiti-los sem fio, entre os veículos e uma autoridade de nuvem central, quase em tempo real. Dependendo dos casos de uso que estão se tornando cada vez mais orientados para o tempo real, como assistência na estrada, ADAS e pontuação ativa do motorista e relatórios de pontuação do veículo, a necessidade de menor latência e alto rendimento tornou-se muito maior em foco para frotas, seguradoras e outras empresas que utilizam os dados.

No entanto, embora o 5G resolva isso em grande parte, o custo incorrido para o volume desses dados coletados e transmitidos para a nuvem permanece proibitivo. Isso torna imperativo identificar a capacidade avançada de computação incorporada dentro do carro para que o processamento de ponta ocorra da maneira mais eficiente possível.

A ascensão do veículo para comunicação em nuvem

Para aumentar a eficiência da largura de banda e mitigar problemas de latência, é melhor conduzir o processamento de dados críticos na borda do veículo e compartilhar apenas informações relacionadas a eventos na nuvem. A computação de borda no veículo tornou-se crítica para garantir que os veículos conectados possam funcionar em escala, devido aos aplicativos e dados estarem mais próximos da fonte, proporcionando um retorno mais rápido e melhorando drasticamente o desempenho do sistema.

Os avanços tecnológicos possibilitaram que os sistemas embarcados automotivos se comuniquem com os sensores, tanto dentro do veículo quanto no servidor em nuvem, de maneira eficaz e eficiente. Aproveitando um ambiente de computação distribuído que otimiza a troca de dados, bem como o armazenamento de dados, a IoT automotiva melhora os tempos de resposta e economiza largura de banda para uma experiência de dados rápida. A integração dessa arquitetura com uma plataforma baseada em nuvem ajuda ainda mais a criar um sistema de comunicações robusto e completo para decisões de negócios econômicas e operações eficientes. Coletivamente, a nuvem de ponta e a dupla de inteligência integrada conectam os dispositivos de ponta (sensores embutidos no veículo) à infraestrutura de TI para abrir caminho para uma nova gama de aplicativos centrados no usuário com base em ambientes do mundo real.

Isso tem uma ampla gama de aplicações em verticais onde os insights resultantes podem ser consumidos e monetizados pelos OEMs. O caso de uso mais óbvio é para pós-venda e manutenção de veículos, onde algoritmos eficazes podem analisar a integridade do veículo quase em tempo real para sugerir soluções para falhas iminentes de veículos em ativos como motor, óleo, bateria, pneus e assim por diante. As frotas que utilizam esses dados podem ter equipes de manutenção prontas para realizar o serviço em um veículo que retorna de maneira muito mais eficiente, pois grande parte do trabalho de diagnóstico é realizado em tempo real.

Além disso, o seguro e as garantias estendidas podem se beneficiar ao fornecer uma análise ativa do comportamento do motorista, de modo que os módulos de treinamento possam ser elaborados especificamente para as necessidades individuais do motorista, com base no histórico e análise reais do comportamento de direção. Para frotas, o monitoramento ativo das pontuações do veículo e do motorista pode permitir a redução do TCO (custo total de propriedade) para os operadores de frota reduzirem as perdas devido a furto, roubo e negligência, ao mesmo tempo em que fornecem treinamento ativo aos motoristas.

Impulsionando o futuro do gerenciamento de frota

A análise baseada em IA que aproveita a IoT, a computação de ponta e a nuvem está mudando rapidamente a forma como o gerenciamento de frota é realizado, tornando-o mais eficiente e eficaz do que nunca. A capacidade da IA ​​de analisar grandes quantidades de informações de dispositivos telemáticos fornece aos gerentes informações valiosas para melhorar a eficiência da frota, reduzir custos e otimizar a produtividade. Da análise em tempo real ao gerenciamento da segurança do motorista, a IA já está mudando a maneira como as frotas são gerenciadas.

Quanto mais conjuntos de dados a IA coletar com processamento OEM por meio da nuvem, melhores previsões ela poderá fazer. Isso significa veículos automatizados mais seguros e intuitivos no futuro, com rotas mais precisas e melhores diagnósticos de veículos em tempo real.