Как искусственный интеллект, периферийные вычисления, Интернет вещей и облачные технологии коренным образом меняют управление парком транспортных средств

Поскольку компании стремятся модернизировать свои транспортные средства, преимущества подключенных транспортных средств могут сделать эти технологии новым стандартом для управления автопарком. Фактически, 86% уже опрошенных операторов подключенного автопарка имеют сообщили о солидной окупаемости своих инвестиций в технологии подключенного автопарка в течение одного года. за счет снижения эксплуатационных расходов.

Кроме того, объединенные автопарки с передовыми телематическими технологиями сегодня предлагают дополнительные преимущества с точки зрения управления и обслуживания транспортных средств. Другое исследование продемонстрировало снижение затрат на топливо на 13%. для опрошенных предприятий, наряду с улучшением профилактического обслуживания. Он также показал снижение резкого торможения на 40%, продемонстрировав изменения в привычках вождения, которые могут способствовать как увеличению срока службы деталей, так и повышению безопасности водителя.

Большие объемы данных трудно обрабатывать

Это означает, что автопарки, страховые компании, компании по техническому обслуживанию и послепродажному обслуживанию стремятся использовать больше этих интеллектуальных телематических данных. Однако количество данных, производимых каждый день, продолжает расти. В результате в распоряжении этих предприятий больше данных, чем когда-либо, что помогает принимать обоснованные бизнес-решения. Но этот огромный объем данных создает множество новых проблем при сборе, обработке и анализе всех данных экономически эффективным способом.

Чтобы данные были по-настоящему эффективными и полезными, их необходимо отслеживать, управлять, очищать, защищать и обогащать на протяжении всего пути, чтобы получать правильные сведения. Компании с автомобильным парком обращаются к новым возможностям обработки, чтобы управлять этими данными и анализировать их.

Технология встроенных систем стала нормой

Традиционные телематические системы опирались на встроенные системы, которые представляют собой устройства, предназначенные для доступа, сбора, анализа (в автомобиле) и управления данными в электронном оборудовании для решения ряда проблем. Эти встроенные системы широко используются, особенно в бытовой технике, и сегодня технология анализа данных о транспортных средствах растет.

Почему текущие решения не очень эффективны

Существующее на рынке решение заключается в использовании низкой задержки 5G. Используя ускорение искусственного интеллекта и графического процессора в AWS Wavelength или Azure Edge Zone, OEM-производители транспортных средств могут, когда это возможно, выгружать бортовые процессоры транспортных средств в облако. Этот подход позволяет трафику между устройствами 5G и серверами контента или приложений, размещенными в зонах Wavelength, обходить Интернет, что приводит к снижению изменчивости и потере контента.

Чтобы обеспечить оптимальную точность и полноту наборов данных, а также максимальное удобство использования, датчики, встроенные в транспортные средства, используются для сбора данных и их беспроводной передачи между транспортными средствами и центральным облачным центром практически в режиме реального времени. В зависимости от вариантов использования, которые все больше ориентируются на работу в режиме реального времени, таких как помощь на дороге, ADAS и оценка активного водителя и отчетность об оценке транспортного средства, потребность в более низкой задержке и высокой пропускной способности стала намного больше в центре внимания автопарков, страховых компаний и других компаний, использующих данные.

Однако, несмотря на то, что 5G в значительной степени решает эту проблему, затраты, связанные с объемом этих данных, которые собираются и передаются в облако, остаются непомерно высокими. Поэтому крайне важно определить передовые встроенные вычислительные возможности внутри автомобиля, чтобы обработка периферийных устройств происходила максимально эффективно.

Подъем автомобиля к облачной связи

Чтобы повысить эффективность использования полосы пропускания и уменьшить задержки, лучше проводить обработку критически важных данных на границе транспортного средства и передавать в облако только связанную с событиями информацию. Пограничные вычисления в автомобиле стали критически важными для обеспечения того, чтобы подключенные транспортные средства могли работать в масштабе, поскольку приложения и данные находятся ближе к источнику, что обеспечивает более быстрый оборот и значительно повышает производительность системы.

Технологические достижения позволили автомобильным встроенным системам взаимодействовать с датчиками внутри автомобиля, а также с облачным сервером эффективным и действенным образом. Используя распределенную вычислительную среду, которая оптимизирует обмен данными, а также их хранение, автомобильный Интернет вещей сокращает время отклика и экономит полосу пропускания для быстрой обработки данных. Интеграция этой архитектуры с облачной платформой дополнительно помогает создать надежную сквозную систему связи для экономичных бизнес-решений и эффективных операций. В совокупности периферийное облако и встроенный интеллектуальный дуэт соединяют периферийные устройства (датчики, встроенные в транспортное средство) с ИТ-инфраструктурой, чтобы освободить место для нового диапазона ориентированных на пользователя приложений, основанных на реальных средах.

Это имеет широкий спектр приложений по вертикали, где OEM-производители могут использовать и монетизировать полученную информацию. Наиболее очевидным вариантом использования является послепродажное обслуживание и техническое обслуживание транспортных средств, где эффективные алгоритмы могут анализировать состояние транспортного средства практически в режиме реального времени, чтобы предлагать средства для устранения надвигающихся отказов транспортных средств, таких как двигатель, масло, аккумулятор, шины и т. д. Автопарки, использующие эти данные, могут иметь бригады техобслуживания, готовые выполнять обслуживание транспортного средства, которое возвращается гораздо более эффективно, поскольку большая часть диагностической работы выполняется в режиме реального времени.

Кроме того, страхование и расширенные гарантии могут быть полезны за счет активного анализа поведения водителя, чтобы учебные модули могли быть составлены с учетом индивидуальных потребностей водителя на основе фактического опыта вождения и анализа. Что касается автопарков, то активный мониторинг оценок как транспортных средств, так и водителей может позволить снизить совокупную стоимость владения (TCO) для операторов автопарков, чтобы сократить потери из-за краж, краж и небрежности, а также обеспечить активное обучение водителей.

Обеспечение будущего управления автопарком

Аналитика на основе искусственного интеллекта с использованием Интернета вещей, периферийных вычислений и облачных технологий быстро меняет способы управления автопарком, делая его более эффективным и действенным, чем когда-либо. Способность ИИ анализировать большие объемы информации от телематических устройств предоставляет менеджерам ценную информацию для повышения эффективности парка, снижения затрат и оптимизации производительности. От аналитики в реальном времени до управления безопасностью водителей ИИ уже меняет способ управления автопарком.

Чем больше наборов данных ИИ собирает с помощью OEM-обработки через облако, тем более точные прогнозы он может делать. Это означает, что в будущем появятся более безопасные, интуитивно понятные автоматизированные транспортные средства с более точными маршрутами и улучшенной диагностикой транспортных средств в режиме реального времени.