Cum AI, calculul de margine, IoT și Cloud-ul redefinesc dramatic managementul flotei de vehicule

Pe măsură ce companiile își modernizează vehiculele, beneficiile vehiculelor conectate ar putea face ca aceste tehnologii să devină noua normă pentru managementul flotelor. Într-adevăr, 86% dintre operatorii de flote conectate chestionați au raportat o revenire solidă a investițiilor în tehnologia flotelor conectate în decurs de un an prin reducerea costurilor operaționale.

Mai mult, flotele conectate cu tehnologie avansată de telematică oferă astăzi beneficii suplimentare în ceea ce privește gestionarea și întreținerea vehiculelor. Un alt studiu a ilustrat o reducere de 13% a costurilor cu combustibilul pentru întreprinderile chestionate, împreună cu îmbunătățiri ale întreținerii preventive. Acesta a arătat, de asemenea, o reducere de 40% a frânării brutale, demonstrând modificări ale obiceiurilor de condus care ar putea contribui atât la durata de viață a pieselor, cât și la îmbunătățirea siguranței șoferilor.

Cantități mari de date sunt dificil de procesat

Acest lucru înseamnă că flotele de vehicule, furnizorii de asigurări, companiile de întreținere și aftermarket sunt toate interesate să valorifice mai mult aceste date telematice inteligente. Cu toate acestea, cantitatea de date produse în fiecare zi continuă să crească. Ca urmare, aceste întreprinderi au mai multe date decât oricând la dispoziția lor pentru a lua decizii comerciale informate. Dar, această cantitate imensă de date aduce multe provocări noi în ceea ce privește capturarea, digerarea și analiza întregii cantități de date într-un mod rentabil.

Pentru a fi cu adevărat eficient și util, datele trebuie urmărite, gestionate, curățate, securizate și îmbogățite pe tot parcursul lor pentru a genera insight-uri corecte. Companiile cu flote auto se îndreaptă spre noi capacități de procesare pentru a gestiona și a da sens acestor date.

Tehnologia sistemelor înglobate a fost norma

Sistemele telematice tradiționale s-au bazat pe sisteme înglobate, care sunt dispozitive proiectate pentru a accesa, colecta, analiza (în vehicul) și controla datele în echipamente electronice, pentru a rezolva o serie de probleme. Aceste sisteme înglobate au fost utilizate pe scară largă, mai ales în aparatele de uz casnic și astăzi tehnologia este în creștere în analiza datelor vehiculului.

De ce soluțiile actuale nu sunt foarte eficiente

Soluția existentă pe piață este de a utiliza latența scăzută a rețelei 5G. Utilizând AI și accelerarea GPU pe AWS Wavelength sau Azure Edge Zone, producătorii de vehicule pot descărca procesorii de bord ai vehiculului către cloud atunci când este fezabil. Acest abordaj permite traficului între dispozitivele 5G și serverele de conținut sau aplicații găzduite în zonele Wavelength să ocolească internetul, ceea ce duce la reducerea variabilității și a pierderii de conținut.

Pentru a asigura acuratețea și bogăția optimă a seturilor de date și pentru a maximiza utilizabilitatea, senzorii înglobați în vehicule sunt utilizați pentru a colecta datele și a le transmite wireless, între vehicule și o autoritate centrală cloud, în timp real. În funcție de cazurile de utilizare care devin din ce în ce mai orientate către timp real, cum ar fi asistența rutieră, ADAS și raportarea activă a scorurilor șoferilor și a vehiculelor, nevoia de latență scăzută și de debit ridicat a devenit mult mai mare pentru flote, asigurători și alte companii care valorifică datele.

Cu toate acestea, în timp ce 5G rezolvă parțial această problemă, costul generat de volumul de date colectate și transmise către cloud rămâne prohibitiv din punct de vedere al costurilor. Acest lucru face ca este imperativ să se identifice capacități avansate de calcul înglobat în interiorul vehiculului pentru a se putea face procesarea de margine în mod eficient.

Apariția comunicării vehicul-cloud

Pentru a crește eficiența benzii și a reduce problemele de latență, este mai bine să se efectueze procesarea critică a datelor la margine, în interiorul vehiculului, și să se partajeze doar informațiile legate de evenimente către cloud. Calculul de margine în vehicul a devenit critic pentru a asigura că vehiculele conectate pot funcționa la scară, datorită faptului că aplicațiile și datele sunt mai aproape de sursă, oferind un timp de răspuns mai rapid și îmbunătățind drastic performanța sistemului.

Progresele tehnologice au făcut posibilă comunicarea sistemelor înglobate auto cu senzorii, atât în interiorul vehiculului, cât și cu serverul cloud, într-un mod eficient. Utilizând un mediu de calcul distribuit care optimizează schimbul de date și stocarea datelor, IoT-ul auto îmbunătățește timpul de răspuns și economisește lățimea de bandă pentru o experiență de date rapidă. Integrarea acestei arhitecturi cu o platformă cloud-based ajută, de asemenea, la crearea unui sistem de comunicare robust și de la capăt la capăt pentru decizii comerciale rentabile și operațiuni eficiente. În mod colectiv, duo-ul de cloud de margine și inteligență înglobată conectează dispozitivele de margine (senzorii înglobați în vehicul) la infrastructura IT pentru a face loc unui nou set de aplicații centrate pe utilizator, bazate pe medii din lumea reală.

Acest lucru are o gamă largă de aplicații în verticale în care insight-urile rezultate pot fi consumate și monetizate de către producătorii de echipamente originale. Cel mai evident caz de utilizare este pentru aftermarket și întreținerea vehiculului, unde algoritmii eficienți pot analiza starea vehiculului în timp real pentru a sugera remedii pentru defectele iminente ale activelor vehiculului, cum ar fi motorul, uleiul, bateria, anvelopele etc. Flotele care valorifică aceste date pot avea echipe de întreținere pregătite să efectueze servicii pe un vehicul care se întoarce într-un mod mult mai eficient, deoarece o mare parte din lucrările de diagnosticare au fost efectuate în timp real.

În plus, asigurările și garanțiile pot beneficia de analiza activă a comportamentului șoferilor, astfel încât modulele de instruire pot fi create în funcție de nevoile individuale ale șoferilor, pe baza istoricului și analizei comportamentului de condus. Pentru flote, monitorizarea activă atât a vehiculului, cât și a scorurilor șoferilor, poate permite reducerea costurilor totale de proprietate (TCO) pentru operatorii de flote, pentru a reduce pierderile cauzate de furt, neglijență și alte cauze, oferind, în același timp, instruire activă șoferilor.

Punerea în mișcare a viitorului managementului flotelor

Analitica bazată pe AI, care valorifică IoT, calculul de margine și cloud-ul, schimbă rapid modul în care se efectuează managementul flotelor, făcându-l mai eficient și mai eficace ca niciodată. Capacitatea AI de a analiza cantități mari de informații de la dispozitivele telematice oferă managerilor informații valoroase pentru a îmbunătăți eficiența flotelor, a reduce costurile și a optimiza productivitatea. De la analitica în timp real la managementul siguranței șoferilor, AI already schimbă modul în care sunt gestionate flotele.

Cu cât AI colectează mai multe seturi de date cu procesare OEM prin cloud, cu atât poate face previziuni mai bune. Acest lucru înseamnă vehicule automate mai sigure, mai intuitive în viitor, cu rute mai precise și diagnostice de vehicul în timp real mai precise.