Como a IA, o Edge Computing, o IoT e a Nuvem estão Redefinindo drasticamente a Gestão de Frotas de Veículos

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

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

Grandes quantidades de dados são difíceis de processar

Isso significa que as frotas de veículos, os provedores de seguros, as empresas de manutenção e pós-venda estão todos procurando aproveitar mais desses dados de telemática inteligentes. No entanto, a quantidade de dados produzida 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. Mas, essa vasta quantidade de dados traz muitos novos desafios em capturar, digerir e analisar a totalidade dos dados de forma eficaz em termos de custo.

Para ser realmente eficaz e útil, os dados devem ser rastreados, gerenciados, limpos, seguros e enriquecidos ao longo de sua jornada para gerar as informações certas. As empresas com frotas de veículos estão recorrendo a novas capacidades de processamento para gerenciar e dar sentido a esses dados.

A tecnologia de sistemas embarcados é a norma

Os sistemas de telemática tradicionais confiaram nos 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 foram amplamente utilizados, especialmente em eletrodomésticos e, hoje, a tecnologia está crescendo no uso da análise de dados de veículos.

Por que as soluções atuais não são muito eficientes

A solução existente no mercado é usar a baixa latência da 5G. Usando IA e aceleração de GPU em AWS Wavelength ou Azure Edge Zone, os fabricantes de veículos podem descarregar os processadores de veículos para a nuvem quando for viável. Essa abordagem permite que o tráfego entre dispositivos 5G e servidores de conteúdo ou aplicativos hospedados em zonas de Wavelength bypassa a internet, resultando em redução da variabilidade e perda de conteúdo.

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

No entanto, embora a 5G resolva isso em grande parte, o custo incorrido para o volume desses dados coletados e transmitidos para a nuvem permanece proibitivo em termos de custo. Isso torna imperativo identificar capacidades de computação embarcada avançadas dentro do carro para que o processamento de borda ocorra de forma tão eficiente quanto possível.

O surgimento da comunicação veículo-nuvem

Para aumentar a eficiência da largura de banda e mitigar os problemas de latência, é melhor realizar o processamento de dados críticos na borda dentro do veículo e compartilhar apenas informações relacionadas a eventos com a nuvem. O processamento de borda dentro do veículo se tornou crítico para garantir que os veículos conectados possam funcionar em escala, devido às aplicações e dados estarem mais próximos da fonte, proporcionando um retorno mais rápido e melhorando drasticamente o desempenho do sistema.

Os avanços tecnológicos tornaram possível para os sistemas embarcados automotivos se comunicarem com sensores, dentro do veículo, bem como com o servidor de nuvem, de forma eficaz e eficiente. Aproveitando um ambiente de computação distribuída que otimiza a troca de dados, bem como o armazenamento de dados, o IoT automotivo melhora os tempos de resposta e economiza largura de banda para uma experiência de dados rápida. Integrar essa arquitetura com uma plataforma baseada em nuvem ajuda ainda mais a criar um sistema de comunicação robusto e de ponta a ponta para decisões de negócios eficazes e operações eficientes. Coletivamente, o duo de inteligência embarcada e nuvem de borda conecta os dispositivos de borda (sensores embutidos no veículo) à infraestrutura de TI para dar origem a uma nova gama de aplicações centradas no usuário baseadas em ambientes do mundo real.

Isso tem uma ampla gama de aplicações em verticais onde as informações resultantes podem ser consumidas e monetizadas pelos fabricantes de veículos. O caso de uso mais óbvio é para o pós-venda e manutenção de veículos, onde algoritmos eficazes podem analisar a saúde do veículo em tempo quase real para sugerir remédios para falhas de veículos iminentes em ativos de veículos como motor, óleo, bateria, pneus, etc. As frotas que utilizam esses dados podem ter equipes de manutenção prontas para realizar serviços em um veículo que retorna de uma maneira muito mais eficiente, pois grande parte do trabalho de diagnóstico foi realizado em tempo real.

Além disso, os seguros e garantias estendidas podem se beneficiar fornecendo análise de comportamento de direção ativo para que módulos de treinamento possam ser elaborados específicos para as necessidades individuais de cada motorista com base na história e análise do comportamento de direção real. Para as frotas, o monitoramento ativo de ambos, veículo e pontuação do motorista, pode habilitar a redução do custo total de propriedade para os operadores de frotas para reduzir perdas devido a furto, roubo e negligência, enquanto fornece treinamento ativo para os motoristas.

Impulsionando o futuro da gestão de frotas

A análise impulsionada por IA, aproveitando o IoT, o processamento de borda e a nuvem, está rapidamente mudando a forma como a gestão de frotas é realizada, tornando-a mais eficiente e eficaz do que nunca. A capacidade da IA de analisar grandes quantidades de informações de dispositivos de telemática fornece aos gerentes informações valiosas para melhorar a eficiência da frota, reduzir custos e otimizar a produtividade. Desde a análise em tempo real até a gestão de segurança do motorista, a IA já está mudando a forma como as frotas são gerenciadas.

Quanto mais conjuntos de dados a IA coleta com processamento de OEM via a nuvem, melhores são as previsões que ela pode fazer. Isso significa veículos automatizados mais seguros, mais intuitivos no futuro, com rotas mais precisas e melhores diagnósticos de veículos em tempo real.