Nasıl AI, Edge Computing, IoT ve Bulut Araç Filo Yönetimini Dramatik Bir Şekilde Değiştiriyor

Şirketler araçlarını modernleştirmeye çalışırken, bağlı araçların faydaları bu teknolojileri filo yönetiminde yeni standart haline getirebilir. Aslında, bağlı filo operatörlerinin %86’sı already bağlı filo teknolojisine yatırım yaparak bir yıl içinde operasyonel maliyetleri azaltarak yatırım_getirilerini rapor etti.

Ayrıca, günümüzde ileri telematik teknolojisine sahip bağlı filolar, araçların yönetimi ve bakımı açısından ek faydalar sunar. Başka bir çalışmada, anket yapılan işletmeler için %13’lük bir yakıt maliyeti azaltılmasıyla birlikte, önleyici bakım iyileşmeleri de gösterildi. Ayrıca, sürüş alışkanlıklarının hem parça ömrüne hem de sürücü güvenliğine katkıda bulunabileceği şekilde sert frenlemelerde %40’lık bir azalma gösterildi.

Büyük miktarda veri işlenmeyi zorlaştırıyor

Bu, araç filoları, sigorta sağlayıcıları, bakım ve sonra pazar şirketlerinin tümünün bu akıllı telematik verilerini daha fazla kullanmaya çalıştığı anlamına geliyor. Ancak, her gün üretilen veri miktarı sürekli artıyor. Sonuç olarak, bu işletmeler, bilinçli iş kararları almak için daha önce hiç olmadığı kadar çok veriye sahip. Ancak, bu büyük miktarda veri, verilerin tümünü maliyet etkin bir şekilde yakalamak, sindirmek ve analiz etmek konusunda yeni zorluklar getiriyor.

Verilerin gerçekten etkili ve yararlı olabilmesi için, izlenmeleri, yönetilmeleri, temizlenmeleri, güvence altına alınmaları ve zenginleştirilmeleri gerekiyor. Otomotiv filolarına sahip şirketler, bu verileri yönetmek ve anlamak için yeni işleme olanaklarına başvuruyor.

Gömülü sistemler teknolojisi norm haline geldi

Geleneksel telematik sistemleri, sorunları çözmek için tasarlanmış, veri erişimini, toplama, analiz (araç içi) ve kontrolünü sağlayan gömülü sistemlere dayanıyordu. Bu gömülü sistemler, özellikle ev aletlerinde yaygın olarak kullanılmış ve günümüzde araç verilerini analiz etmede kullanılan bir teknoloji haline geldi.

Mevcut çözümler neden çok verimli değil

Piyasadaki mevcut çözüm, 5G’nin düşük gecikmesini kullanmaktır. AI ve GPU hızlandırmasıyla AWS Wavelength veya Azure Edge Zone’da, araç üreticileri, araç içi işlemcileri bulut üzerinden boşaltabilir. Bu yaklaşım, 5G cihazları ve Wavelength bölgelerinde barındırılan içerik veya uygulama sunucuları arasındaki trafiğin interneti atlamasını sağlar, bu da değişkenliği ve içerik kaybını azaltır.

Veri setlerinin optimum doğruluğu ve zenginliğini sağlamak ve kullanılabilirliğini en üst düzeye çıkarmak için, araçlara gömülü sensörler veri toplamak ve bunları araçlar ve merkezi bir bulut otoritesi arasında near real-time olarak kablosuz olarak iletmek için kullanılır. Yolda yardım, ADAS ve aktif sürücü puanı ve araç puanı raporlama gibi gerçek zamanlı odaklı hale gelen kullanım durumlarına bağlı olarak, düşük gecikme ve yüksek bant genişliği ihtiyacı, filolar, sigorta şirketleri ve veriyi kullanan diğer şirketler için çok daha büyük bir odak haline geldi.

Ancak, 5G bu sorunu büyük ölçüde çözdüğü halde, bu verilerin toplanması ve buluta iletilmesi için oluşan maliyet hala çok yüksektir. Bu, aracın içinde advanced gömülü hesaplama yeteneğinin belirlenmesini ve kenar işlemesinin mümkün olduğunca verimli bir şekilde gerçekleşmesini zorunlu kılar.

Araçtan buluta iletişim yükseliyor

Bant genişliği verimliliğini artırmak ve gecikme sorunlarını azaltmak için, kritik veri işlemenin aracın içinde kenarında yapılması ve yalnızca olaya ilişkin bilgilerin buluta paylaşılması daha iyidir. Araç içi kenar hesaplama, bağlı araçların ölçeklenebilir bir şekilde çalışabilmesi için kritik hale geldi, çünkü uygulamalar ve veriler kaynağa daha yakın, daha hızlı bir dönüş sağlıyor ve sistem performansını önemli ölçüde iyileştiriyor.

Teknolojik ilerlemeler, otomotiv gömülü sistemlerinin, araç içi sensörlerle ve bulut sunucusuyla etkili ve verimli bir şekilde iletişim kurmasını mümkün kıldı. Dağıtılmış bir hesap ortamı kullanarak veri alışverişi ve veri depolamasını optimize eden otomotiv IoT, yanıt sürelerini iyileştirir ve hızlı bir veri deneyimi için bant genişliğini tasarruf eder. Bu mimariyi bir bulut tabanlı platformla entegre etmek, maliyet etkin iş kararları ve verimli operasyonlar için güçlü, uçtan uca bir iletişim sistemini oluşturmaya yardımcı olur. Kenar bulutu ve gömülü zeka ikilisi, kenar cihazlarını (araçlara gömülü sensörleri) IT altyapısına bağlayarak, gerçek dünya ortamlarına dayalı yeni bir dizi kullanıcı odaklı uygulamaya yol açar.

Bu, sonuçların tüketilebileceği ve para kazanabileceği birçok dikey uygulama alanı sunar. En açık kullanım durumu, etkili algoritmaların araç sağlığını near real-time olarak analiz ederek, araç varlıklarında gibi motor, yağ, pil, lastik gibi araç varlıklarında oluşabilecek arızaları önlemek için öneriler sunabileceği bakım ve araç bakımıdır. Bu verileri kullanan filolar, aracın geri dönmesi halinde daha verimli bir şekilde bakım ekibini hazırlayabilir, çünkü çoğu teşhis çalışması gerçek zamanlı olarak zaten yapılmış olur.

Ayrıca, sigorta ve uzatılmış garanti, aktif sürücü davranış analizi sağlayarak, sürücülere özel eğitim modülleri oluşturulabilir. Filolar için, hem araç hem de sürücü puanlarının aktif olarak izlenmesi, operatörlerin toplam sahip olma maliyetini (TCO) azaltmasına, hırsızlık, ihmal ve dikkatsizlik nedeniyle oluşan kayıpları azaltmasına ve sürücülere tekrar eğitim vermesine olanak tanır.

Filo yönetiminin geleceğini güçlendirme

AI destekli analizler, IoT, kenar hesaplama ve bulut kullanarak filo yönetimini daha önce hiç olmadığı kadar etkili ve verimli bir şekilde gerçekleştirmektedir. Telematik cihazlardan gelen büyük miktarda bilginin AI tarafından analiz edilmesi, yöneticilere filo verimliliğini artırmak, maliyetleri azaltmak ve üretkenliği optimize etmek için değerli bilgiler sağlar. Gerçek zamanlı analitikten sürücü güvenliği yönetimine, AI already filo yönetimini değiştiriyor.

AI, bulut üzerinden OEM işleme ile daha fazla veri toplandıkça, daha iyi tahminler yapabilir. Bu, gelecekte daha güvenli, daha sezgisel otomatik araçlar anlamına gelir, daha doğru rotalar ve daha iyi gerçek zamanlı araç teşhisleri ile birlikte.