Как AI, Edge Computing, IoT и Облако Кардинально Изменяют Управление Парком Транспортных Средств

Когда компании стремятся модернизировать свои транспортные средства, преимущества подключенных транспортных средств могут сделать эти технологии новым стандартом для управления парком. Фактически, 86% операторов подключенных парков, уже опрошенных, отчитались о солидной отдаче от инвестиций в технологию подключенного парка в течение одного года за счет снижения операционных затрат.

Более того, подключенные парки с передовой технологией телематики сегодня предлагают дополнительные преимущества в плане управления и обслуживания транспортных средств. Другое исследование продемонстрировало снижение расхода топлива на 13% для опрошенных компаний, а также улучшение профилактического обслуживания. Оно также показало снижение резкого торможения на 40%, что указывает на изменения в привычках вождения, которые могут способствовать продлению срока службы деталей и улучшению безопасности водителей.

Большие объемы данных трудно обрабатывать

Это означает, что парки транспортных средств, страховые компании, компании по обслуживанию и после продажи всех стремятся использовать больше этих интеллектуальных данных телематики. Однако количество данных, производимых каждый день, продолжает расти. В результате эти компании имеют больше данных, чем когда-либо, чтобы принимать обоснованные бизнес-решения. Но этот огромный объем данных создает множество новых проблем в захвате, переваривании и анализе всего объема данных в экономически эффективной форме.

Чтобы быть действительно эффективными и полезными, данные должны быть отслежены, управляемы, очищены, защищены и обогащены на протяжении всего их пути, чтобы генерировать правильные идеи. Компании с автомобильными парками обращаются к новым возможностям обработки, чтобы управлять и понимать эти данные.

Технология встроенных систем была нормой

Традиционные системы телематики полагались на встроенные системы, которые являются устройствами, предназначенными для доступа, сбора, анализа (в транспортном средстве) и управления данными в электронном оборудовании, для решения набора проблем. Эти встроенные системы широко используются, особенно в бытовой технике, и сегодня технология растет в использовании для анализа данных транспортных средств.

Почему текущие решения не очень эффективны

Существующее решение на рынке – использовать низкую задержку 5G. Используя ИИ и ускорение GPU на AWS Wavelength или Azure Edge Zone, производители транспортных средств могут передавать процессоры, установленные на борту транспортного средства, в облако, когда это возможно. Этот подход позволяет трафику между устройствами 5G и серверами контента или приложений, размещенными в зонах Wavelength, обходить интернет, что приводит к снижению изменчивости и потери контента.

Чтобы обеспечить оптимальную точность и богатство наборов данных, и чтобы максимизировать их полезность, используются датчики, встроенные в транспортные средства, для сбора данных и передачи их беспроводным способом между транспортными средствами и центральной облачной властью в режиме реального времени. В зависимости от случаев использования, которые все чаще становятся ориентированными на реальное время, такими как помощь на дороге, ADAS и активный рейтинг водителя и рейтинг транспортного средства, необходимость в более низкой задержке и высокой пропускной способности стала намного более важной для парков, страховых компаний и других компаний, использующих эти данные.

Однако, хотя 5G решает эту проблему в значительной степени, стоимость, понесенная за объем этих данных, собираемых и передаваемых в облако, остается запретительно высокой. Это делает необходимым определение передовых возможностей встроенной обработки внутри автомобиля для эффективной обработки на краю.

Рост коммуникации между транспортным средством и облаком

Чтобы увеличить эффективность пропускной способности и смягчить проблемы задержки, лучше проводить критическую обработку данных на краю внутри транспортного средства и передавать только информацию, связанную с событиями, в облако. Обработка на краю внутри транспортного средства стала критически важной, чтобы обеспечить, что подключенные транспортные средства могут функционировать в масштабе, благодаря тому, что приложения и данные находятся ближе к источнику, обеспечивая более быстрый оборот и значительно улучшая производительность системы.

Технологические достижения сделали возможным для автомобильных встроенных систем общаться с датчиками, как внутри транспортного средства, так и с облачным сервером, эффективным и эффективным образом. Используя распределенную среду вычислений, которая оптимизирует обмен данными, а также хранение данных, автомобильная IoT улучшает время ответа и экономит пропускную способность для быстрого опыта работы с данными. Интеграция этой архитектуры с облачной платформой进一步 помогает создать прочную, комплексную систему коммуникации для экономически эффективных бизнес-решений и эффективных операций. Коллективно, дуэт краевого облака и встроенного интеллекта соединяет устройства на краю (датчики, встроенные в транспортное средство) с ИТ-инфраструктурой, чтобы сделать возможным новый ряд приложений, ориентированных на пользователя, на основе реальных сред.

Это имеет широкий спектр применения в различных областях, где полученные идеи могут быть потреблены и монетизированы производителями. Самый очевидный случай использования – для после продажи и обслуживания транспортных средств, где эффективные алгоритмы могут анализировать состояние транспортного средства в режиме реального времени, чтобы предложить меры для предотвращения неисправностей транспортных средств по различным активам, таким как двигатель, масло, батарея, шины и т. д. Парки, использующие эти данные, могут иметь команды обслуживания, готовые выполнить сервис на транспортном средстве, которое возвращается в гораздо более эффективной форме, поскольку большая часть диагностической работы была выполнена в реальном времени.

Кроме того, страхование и продление гарантий могут извлечь выгоду, обеспечивая активный анализ поведения водителя, чтобы модули обучения могли быть составлены в соответствии с индивидуальными потребностями водителей на основе фактической истории и анализа вождения. Для парков активный мониторинг как транспортного средства, так и рейтинга водителя может обеспечить снижение общей стоимости владения (TCO) для операторов парка, чтобы снизить потери из-за хищения, кражи и халатности, а также обеспечить активное обучение водителям.

Энергетика будущего управления парком

Аналитика, основанная на ИИ, использующая IoT, обработку на краю и облако, быстро меняет, как выполняется управление парком, делая его более эффективным и эффективным, чем когда-либо. Способность ИИ анализировать большие объемы информации из устройств телематики обеспечивает менеджерам ценную информацию для улучшения эффективности парка, снижения затрат и оптимизации производительности. От аналитики в реальном времени до управления безопасностью водителей ИИ уже меняет, как управляются парки.

Чем больше наборов данных ИИ собирает с помощью обработки производителей через облако, тем лучше он может делать прогнозы. Это означает более безопасные, более интуитивные автоматические транспортные средства в будущем с более точными маршрутами и лучшей диагностикой транспортных средств в реальном времени.