AI, Edge Computing, IoT และ Cloud กำลังเปลี่ยนแปลงการจัดการรถยนต์แบบฟลีทอย่างมาก

เมื่อบริษัทต่างๆ มองหาวิธีการที่จะทันสมัยรถยนต์ของตนเอง ความสามารถของรถยนต์ที่เชื่อมต่อกันอาจทำให้เทคโนโลยีเหล่านี้กลายเป็นมาตรฐานใหม่สำหรับการจัดการฟลีท ในความเป็นจริงแล้ว 86% ของผู้ให้บริการฟลีทที่เชื่อมต่อกันซึ่งได้รับการสำรวจแล้วรายงานว่ามีผลตอบแทนจากการลงทุนในเทคโนโลยีฟลีทที่เชื่อมต่อกันภายในหนึ่งปี ผ่านการลดต้นทุนการดำเนินงาน

นอกจากนี้ ฟลีทที่เชื่อมต่อกันพร้อมเทคโนโลยีเทเลมาติกส์ที่ทันสมัยยังให้ประโยชน์เสริมในการจัดการและบำรุงรักษารถยนต์ การศึกษาอื่นแสดงให้เห็นว่ามีการลดค่าใช้จ่ายในการใช้น้ำมันเชื้อเพลิง 13% สำหรับธุรกิจที่สำรวจ รวมทั้งการปรับปรุงการบำรุงรักษาเชิงป้องกัน นอกจากนี้ยังแสดงให้เห็นว่ามีการลดการเบรกอย่างรุนแรง 40% ซึ่งแสดงถึงการเปลี่ยนแปลงนิสัยการขับขี่ที่สามารถช่วยให้ชิ้นส่วนมีอายุการใช้งานยาวนานขึ้นและปรับปรุงความปลอดภัยของคนขับ

ข้อมูลจำนวนมากยากต่อการประมวลผล

นี่หมายความว่ารถยนต์ฟลีท ผู้ให้บริการประกัน บริษัทบำรุงรักษาและบริษัทหลังการขายทั้งหมดต้องการใช้ข้อมูลเทเลมาติกส์ที่ชาญฉลาดมากขึ้น อย่างไรก็ตาม ปริมาณข้อมูลที่ผลิตทุกวันเพิ่มขึ้นเรื่อยๆ ดังนั้นธุรกิจเหล่านี้จึงมีข้อมูลมากกว่าที่เคยเพื่อช่วยในการตัดสินใจทางธุรกิจที่มีข้อมูลครบถ้วน แต่ปริมาณข้อมูลที่มากนี้ก็ทำให้เกิดความท้าทายใหม่ๆ ในการเก็บข้อมูล ประมวลผล และวิเคราะห์ข้อมูลทั้งหมดในลักษณะที่คุ้มต้นทุน

เพื่อให้ข้อมูลมีประสิทธิภาพและเป็นประโยชน์จริงๆ ข้อมูลจะต้องถูกติดตาม จัดการ ล้างข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง รักษาความปลอดภัย และเพิ่มข้อมูลที่มีค่าตลอดการเดินทางเพื่อสร้างข้อมูลเชิงลึกที่ถูกต้อง บริษัทที่มีรถยนต์ฟลีทกำลังหันไปใช้ความสามารถในการประมวลผลข้อมูลใหม่ๆ เพื่อจัดการและเข้าใจข้อมูลนี้

เทคโนโลยีระบบฝังตัวเป็นมาตรฐาน

ระบบเทเลมาติกส์แบบดั้งเดิมพึ่งพาเทคโนโลยีระบบฝังตัว ซึ่งเป็นอุปกรณ์ที่ออกแบบมาเพื่อเข้าถึง รวบรวม วิเคราะห์ (ภายในรถยนต์) และควบคุมข้อมูลในอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ เพื่อแก้ปัญหาเหล่านี้ เทคโนโลยีระบบฝังตัวได้ถูกใช้กันอย่างแพร่หลาย โดยเฉพาะในเครื่องใช้ในบ้าน และปัจจุบันเทคโนโลยีนี้กำลังเติบโตในการใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลรถยนต์

เหตุใดวิธีแก้ปัญหาปัจจุบันจึงไม่มีประสิทธิภาพมากนัก

วิธีแก้ปัญหาที่มีอยู่ในตลาดคือการใช้ความหน่วงต่ำของ 5G โดยใช้ AI และการเร่งความเร็ว GPU บน AWS Wavelength หรือ Azure Edge Zone ผู้ผลิตรถยนต์สามารถโหลดข้อมูลจากเครื่องประมวลผลบนรถยนต์ไปยังคลาวด์ได้เมื่อเป็นไปได้ วิธีนี้ช่วยให้การจราจรระหว่างอุปกรณ์ 5G และเซิร์ฟเวอร์ข้อมูลหรือแอปพลิเคชันที่โฮสต์ในโซน Wavelength ข้ามอินเทอร์เน็ตได้ ส่งผลให้ความแปรผันและขาดข้อมูลลดลง

เพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลมีความถูกต้องและสมบูรณ์ และเพื่อเพิ่มความสามารถในการใช้งานให้สูงสุด เซ็นเซอร์ที่ฝังอยู่ในรถยนต์ถูกใช้เพื่อรวบรวมข้อมูลและส่งสัญญาณไร้สายระหว่างรถยนต์และคลาวด์กลางในเวลาที่ใกล้เคียงกับเวลาจริง ขึ้นอยู่กับกรณีการใช้งานที่มีการเปลี่ยนแปลงเป็นแบบเรียลไทม์ เช่น การช่วยเหลือในกรณีฉุกเฉิน ระบบช่วยเหลือผู้ขับ (ADAS) และการรายงานคะแนนผู้ขับและคะแนนรถยนต์ ความต้องการความหน่วงต่ำและปริมาณการรับส่งข้อมูลสูงได้กลายเป็นจุดสนใจหลักสำหรับฟลีท ผู้ให้บริการประกัน และบริษัทอื่นๆ ที่ใช้ข้อมูลนี้

อย่างไรก็ตาม แม้ว่า 5G จะแก้ปัญหานี้ได้มาก แต่ต้นทุนที่เกิดขึ้นจากปริมาณข้อมูลที่รวบรวมและส่งไปยังคลาวด์ยังคงเป็นต้นทุนที่สูงมาก ทำให้เป็นสิ่งจำเป็นที่จะต้องระบุความสามารถในการประมวลผลฝังตัวที่ทันสมัยภายในรถยนต์เพื่อให้การประมวลผลข้อมูลที่มีประสิทธิภาพมากที่สุด

การเพิ่มขึ้นของการสื่อสารระหว่างรถยนต์และคลาวด์

เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการรับส่งข้อมูลและลดปัญหาความหน่วง ควรประมวลผลข้อมูลสำคัญภายในรถยนต์ที่จุดสิ้นสุด (เอดจ์) และแบ่งปันข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับเหตุการณ์ไปยังคลาวด์ การประมวลผลข้อมูลที่จุดสิ้นสุดภายในรถยนต์กลายเป็นสิ่งสำคัญในการทำให้รถยนต์ที่เชื่อมต่อกันทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ เนื่องจากแอปพลิเคชันและข้อมูลอยู่ใกล้กับแหล่งที่มา ทำให้สามารถตอบสนองได้เร็วขึ้นและปรับปรุงประสิทธิภาพของระบบโดยรวม

ความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีทำให้ระบบฝังตัวในรถยนต์สามารถสื่อสารกับเซ็นเซอร์ภายในรถยนต์และเซิร์ฟเวอร์คลาวด์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ การใช้สภาพแวดล้อมการประมวลผลแบบกระจายที่เพิ่มประสิทธิภาพการแลกเปลี่ยนข้อมูลและการจัดเก็บข้อมูล ทำให้ระบบ IoT ในรถยนต์สามารถตอบสนองได้เร็วขึ้นและประหยัดแบนด์วิธสำหรับการส่งสัญญาณข้อมูลที่รวดเร็ว การรวมโครงสร้างนี้เข้ากับแพลตฟอร์มคลาวด์ยังช่วยสร้างระบบสื่อสารที่ครอบคลุมและเชื่อมโยงระหว่างอุปกรณ์จุดสิ้นสุด (เซ็นเซอร์ที่ฝังอยู่ในรถยนต์) และโครงสร้างพื้นฐาน IT เพื่อเปิดทางให้กับแอปพลิเคชันใหม่ๆ ที่มุ่งเน้นไปที่ผู้ใช้และอาศัยสภาพแวดล้อมจริง

สิ่งนี้มีการใช้งานที่หลากหลายในแนวตั้งหลายแห่งที่ข้อมูลเชิงลึกที่ได้รับสามารถถูกนำไปใช้และสร้างรายได้โดยผู้ผลิตรถยนต์ ตัวอย่างที่ชัดเจนที่สุดคือการบำรุงรักษาและการขายหลังการขาย โดยที่อัลกอริทึมที่มีประสิทธิภาพสามารถวิเคราะห์สุขภาพของรถยนต์ในเวลาที่ใกล้เคียงกับเวลาจริงเพื่อแนะนำการแก้ไขปัญหาที่อาจเกิดขึ้นกับทรัพย์สินของรถยนต์ เช่น เครื่องยนต์ น้ำมัน แบตเตอรี่ ล้อ และอื่นๆ ฟลีทที่ใช้ข้อมูลนี้สามารถมีทีมบำรุงรักษาที่พร้อมสำหรับการบริการรถยนต์ที่กลับมาในลักษณะที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น เนื่องจากงานวิเคราะห์หลายอย่างได้ถูกดำเนินการในเวลาจริงแล้ว

นอกจากนี้ การประกันภัยและรับประกันส่วนขยายสามารถได้รับประโยชน์จากการวิเคราะห์พฤติกรรมผู้ขับขี่อย่างแข็งขัน เพื่อให้สามารถสร้างโมดูลการฝึกอบรมที่เฉพาะเจาะจงสำหรับความต้องการของผู้ขับขี่แต่ละคนตามประวัติและวิเคราะห์พฤติกรรมการขับขี่ที่แท้จริง สำหรับฟลีท การติดตามผู้ขับขี่และคะแนนรถยนต์อย่างแข็งขันสามารถช่วยให้ผู้ให้บริการฟลีทลดต้นทุนรวมในการเป็นเจ้าของ (TCO) และลดความสูญเสียที่เกิดจากการทุจริต การขโมย และการละเลย ในขณะเดียวกันก็ให้การฝึกอบรมที่แข็งขันแก่ผู้ขับขี่

การขับเคลื่อนอนาคตของการจัดการฟลีท

การวิเคราะห์โดยใช้ AI ที่ใช้ IoT การประมวลผลข้อมูลที่จุดสิ้นสุดและคลาวด์กำลังเปลี่ยนแปลงวิธีการจัดการฟลีทอย่างรวดเร็ว ทำให้การบริหารจัดการฟลีทมีประสิทธิภาพและประสิทธิผลมากกว่าที่เคยเป็นมา ความสามารถของ AI ในการวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากจากอุปกรณ์เทเลมาติกส์ทำให้ผู้จัดการมีข้อมูลที่มีคุณค่าในการปรับปรุงประสิทธิภาพของฟลีท ลดต้นทุน และเพิ่มผลผลิต ตั้งแต่การวิเคราะห์แบบเรียลไทม์ไปจนถึงการบริหารจัดการความปลอดภัยของผู้ขับขี่ AI กำลังเปลี่ยนแปลงวิธีการจัดการฟลีทอยู่แล้ว

เมื่อ AI รวบรวมข้อมูลมากขึ้นพร้อมกับการประมวลผลของ OEM ผ่านคลาวด์ AI จะสามารถทำนายได้ดีขึ้น ซึ่งหมายถึงรถยนต์แบบอัตโนมัติที่ปลอดภัยและใช้งานง่ายมากขึ้นในอนาคต โดยมีเส้นทางที่แม่นยำและระบบวินิจฉัยรถยนต์แบบเรียลไทม์ที่ดีขึ้น