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

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

Dessutom erbjuder anslutna fordon 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, samt förbättringar av förebyggande underhåll. Den visade också en 40% minskning av hård bromsning, vilket visar på ändringar i körbeteende som kan bidra till både delarnas livslängd och förbättra förarsäkerheten.

Stora mängder data är svåra att bearbeta

Detta innebär att fordonspark, försäkringsgivare, underhålls- och eftermarknadsföretag alla vill 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 enorma mängd data medför många nya utmaningar när det gäller att samla in, analysera och bearbeta all data på ett kostnadseffektivt sätt.

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

Inbäddad systemteknik har varit standard

Traditionella telematiksystem har förlitat sig på inbäddade 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 antal problem. Dessa inbäddade system har varit allmänt använda, särskilt i hushållsapparater och idag växer tekniken i användningen av att analysera fordondata.

Varför nuvarande lösningar inte är särskilt effektiva

Den befintliga lösningen på marknaden är att använda den låga latensen hos 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 maximal noggrannhet och rikedom hos datamängder, och för att maximera användbarheten, används sensorer som är inbäddade i fordonen för att samla in data och överföra den trådlöst, mellan fordon och en central molnmyndighet, i nära realtid. Beroende på användningsfallen som alltmer blir realtidsorienterade, såsom vägkantsassistans, ADAS och aktiv förarscore och fordonsscore-rapportering, 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 en stor del, kvarstår den kostnad som uppstår för den volym av data som samlas in och överförs till molnet fortfarande som en kostnadsprohibitorisk faktor. Detta gör det nödvändigt att identifiera avancerad inbäddad beräkningsförmåga inuti fordonet för att kantbearbetning ska kunna ske så effektivt som möjligt.

Uppgången av fordon-till-moln-kommunikation

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

Tekniska framsteg har gjort det möjligt för fordonsinbäddade 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 svarstiderna och sparar bandbredd för en snabb dataupplevelse. Att integrera denna arkitektur med en molnbaserad plattform hjälper ytterligare till att skapa ett robust, slut-till-slut-kommunikationssystem för kostnadseffektiva affärsbeslut och effektiva driftsprocesser. Kollektivt ansluter kantmoln och inbäddad intelligensduon kantenheter (sensorer inbäddade inuti 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 fordonssvikt 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 återvänder på ett mycket mer effektivt sätt, eftersom en stor del av det diagnostiska arbetet har utförts i realtid.

Dessutom kan försäkringar och förlängda garantier dra nytta av aktiv förarbetenedeanalys så att utbildningsmoduler kan skapas specifikt för enskilda förarbehov baserat på faktisk körbeteendehistorik och analys. För fordonspark kan den aktiva övervakningen av både fordon och förarscore kunna möjliggöra minskad TCO (total ägandekostnad) för fordonsparkoperatörer för att minska förluster på grund av stöld, bedrägeri och oaktsamhet, samtidigt som de ger aktiv utbildning till förarna.

Att driva framtiden för fordonsparkshantering

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 förarsäkerhetsshantering förändrar AI redan hur fordonspark hanteras.

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