Hur AI, Edge Computing, IoT och Molnet dramatiskt förändrar fordonsparkshantering

När företag vill modernisera sina fordon kan fördelarna med anslutna fordon göra dessa tekniker till den nya standarden för fordonsparkshantering. Faktum är att 86% av anslutna fordonsparkoperatörer som redan har undersökts har rapporterat en solid avkastning på sin investering i ansluten fordonsparksteknologi inom ett år genom minskade driftskostnader.

Dessutom erbjuder anslutna fordonspark med avancerad telematikteknik idag ytterligare fördelar när det gäller att hantera och underhålla fordon. En annan studie visade en 13% minskning av bränslekostnader för de undersökta företagen, tillsammans med förbättringar av förebyggande underhåll. Den visade också en 40% minskning av häftig inbromsning, vilket visar ändringar i körbeteende som kan bidra till att förlänga livslängden på delar och förbättra förarsäkerheten.

Stora mängder data är svåra att bearbeta

Detta betyder att fordonspark, försäkringsgivare, underhålls- och eftermarknadsföretag alla försöker utnyttja mer av denna intelligenta telematikdata. Men mängden data som produceras varje dag fortsätter att växa. Som ett resultat har dessa företag mer data än någonsin tidigare till sitt förfogande för att fatta informerade affärsbeslut. Men denna väldiga mängd data medför många nya utmaningar när det gäller att fånga, smälta och analysera hela datamängden på ett kostnadseffektivt sätt.

För att verkligen vara effektiv och användbar måste data spåras, hanteras, rensas, säkras och berikas under hela dess resa för att generera rätt insikter. Företag med fordonsflottor vänder sig till nya bearbetningsförmågor för att hantera och göra sig av med denna data.

Infälld systemteknik har varit normen

Traditionella telematiksystem har förlitat sig på infällda system, som är enheter som är utformade för att komma åt, samla in, analysera (i fordonet) och kontrollera data i elektronisk utrustning, för att lösa ett uppsättning problem. Dessa infällda system har använts i stor utsträckning, särskilt i hushållsapparater och idag växer tekniken i användningen av analys av fordondata.

Varför nuvarande lösningar inte är särskilt effektiva

Den befintliga lösningen på marknaden är att använda den låga latensen för 5G. Genom att använda AI och GPU-acceleration på AWS Wavelength eller Azure Edge Zone kan fordonstillverkare avlasta ombordprocessorer till molnet när det är möjligt. Detta tillvägagångssätt möjliggör trafik mellan 5G-enheter och innehålls- eller applikationsservrar som finns i Wavelength-zoner för att kringgå internet, vilket resulterar i minskad variabilitet och innehållsförlust.

För att säkerställa den optimala noggrannheten och rikedom av datamängder och för att maximera användbarheten, används sensorer som är infällda i fordonen för att samla in data och överföra den trådlöst, mellan fordon och en central molnmyndighet, i nära realtid. Beroende på användningsfallen som blir alltmer inriktade på realtidsorientering, såsom vägkantsassistans, ADAS och aktiv förarpoäng och fordonspoängsrapportering, har behovet av lägre latens och hög genomströmning blivit mycket större i fokus för fordonspark, försäkringsgivare och andra företag som utnyttjar data.

Men medan 5G löser detta till stor del, kvarstår den kostnad som uppstår för den volym av data som samlas in och överförs till molnet förblir kostnadsförbjudande. Detta gör det nödvändigt att identifiera avancerad infälld beräkningsförmåga inuti fordonet för att kantbearbetning ska kunna ske så effektivt som möjligt.

Uppgången av fordon-till-moln-kommunikation

För att öka bandbreddsverkningsgraden och mildra latensproblem är det bättre att utföra den kritiska databearbetningen vid kanten inuti fordonet och endast dela händelsrelaterad information till molnet. In-vehicle edge computing har blivit avgörande för att säkerställa att anslutna fordon kan fungera i stor skala, på grund av att applikationerna och data finns närmare källan, vilket ger en snabbare omsättning och förbättrar systemets prestanda dramatiskt.

Tekniska framsteg har gjort det möjligt för fordonsinfällda system att kommunicera med sensorer, både inuti fordonet och molnservrar, på ett effektivt och effektivt sätt. Genom att utnyttja en distribuerad beräkningsmiljö som optimerar datautbyte samt datalagring, förbättrar fordons-IoT svarstider och sparar bandbredd för en snabb dataupplevelse. Att integrera denna arkitektur med en molnbaserad plattform hjälper ytterligare till att skapa ett robust, änd-till-änd-kommunikationssystem för kostnadseffektiva affärsbeslut och effektiva driftsprocesser. Sammantaget ansluter kantmoln och infälld intelligensduon kantenheter (sensorer infällda i fordonet) till IT-infrastrukturen för att bana väg för en ny rad användarcentrerade applikationer baserade på verkliga miljöer.

Detta har en stor mängd tillämpningar över vertikaler där resulterande insikter kan konsumeras och monetiseras av fordonstillverkarna. Det mest uppenbara användningsfallet är för eftermarknad och fordonunderhåll, där effektiva algoritmer kan analysera fordonets hälsa i nära realtid för att föreslå åtgärder för förestående fordonshaverier över fordonstillgångar som motor, olja, batteri, däck och så vidare. Fordonspark som utnyttjar denna data kan ha underhållsteam redo att utföra service på ett fordon som returnerar på ett mycket effektivare sätt, eftersom en stor del av diagnostikarbetet har utförts i realtid.

Dessutom kan försäkring och förlängda garantier dra nytta av aktiv förarbetenedeanalys så att utbildningsmoduler kan ritas upp specifikt för enskilda förarbehov baserat på faktisk körbeteendehistorik och analys. För fordonspark kan den aktiva övervakningen av både fordon och förarskala aktivera minskad TCO (total ägandekostnad) för fordonsparkoperatörer för att minska förluster på grund av stöld, försumlighet och vårdslöshet, samtidigt som de tillhandahåller aktiv utbildning till förarna.

Att driva fordonsparkshanteringens framtid

AI-drivna analyser som utnyttjar IoT, kantbearbetning och molnet förändrar snabbt hur fordonsparkshantering utförs, vilket gör den mer effektiv och effektiv än någonsin. Förmågan hos AI att analysera stora mängder information från telematikenheter ger chefer värdefull information för att förbättra fordonsparkseffektivitet, minska kostnader och optimera produktivitet. Från realtidsanalyser till förarsäkerhetsledning, förändrar AI redan sättet som fordonspark hanteras på.

Ju fler datamängder AI samlar in med fordonstillverkarens bearbetning via molnet, desto bättre förutsägelser kan den göra. Detta betyder säkrare, mer intuitiva automatiserade fordon i framtiden med mer exakta rutter och bättre realtidsfordonsdiagnostik.