AI, Nesnelerin İnterneti ve Bulut Nasıl Filo Araç Sürücülerini Bugün Daha Güvenli Hale Getiriyor

Şirketler araçlarını modernleştirmeye çalışırken, bağlı araçların faydaları, bu teknolojileri filo yönetiminde yeni standart haline getirebilir. Aslında, already anket yapılan %86’lık bağlı filo operatörleri, bağlı filo teknolojilerine yatırımının sağlam bir geri dönüşünü bir yıl içinde raporlamışlardır, operasyonel maliyetleri azaltarak.

Ayrıca, gelişmiş telematik teknolojisine sahip bağlı filolar, araçların yönetimi ve bakımı açısından ek faydalar sunar. Her organizasyonun işine büyük faydalar vardır, ancak araç filosu sürücülerini güvende tutmak başlıcaları arasındadır.

Büyük miktarda veri işlenmesini zorlaştırıyor

Bu, araç filoları ve sigorta sağlayıcılarının akıllı telematik verilerini daha fazla kullanmaya çalıştıkları anlamına geliyor. Ancak, her gün üretilen veri miktarı sürekli artıyor. Sonuç olarak, bu işletmeler, bilgilendirilmiş iş kararları almak için şimdiye kadar hiç olmadığı kadar çok veriye sahip. Ancak, bu büyük miktarda veri, verilerin tamamını maliyet etkin bir şekilde yakalamak, sindirmek ve analiz etmek için yeni zorluklar getiriyor.

Gerçekten etkili ve yararlı olmak için, veriler takip edilmeli, yönetilmeli, temizlenmeli, güvence altına alınmalı ve yolculukları boyunca zenginleştirilmelidir. Filosu olan şirketler, bu verileri yönetmek ve anlamak için yeni işleme yeteneklerine başvuruyor.

Geleneksel telematik sistemleri, sorunları çözmek için tasarlanmış cihazlar olan gömülü sistemlere dayanıyordu, bunlar, araç içi veri erişimini, toplama, analizini ve kontrolünü sağlıyordu. Bu gömülü sistemler, özellikle ev aletlerinde yaygın olarak kullanılmış ve bugün araç verilerini analiz etmede kullanılan teknoloji büyümeye devam ediyor.

Araçtan buluta iletişim yükselişi

Bant genişliği verimliliğini artırmak ve eski gecikme sorunlarını hafifletmek için, kritik veri işlemenin aracın içinde yapılmasının ve yalnızca olaya ilişkin bilgilerin buluta aktarılmasının daha iyi olacağı düşünülüyor. Araç içi kenar hesaplama, bağlı araçların ölçeklenebilir şekilde çalışmasını sağlamak için kritik hale geldi, çünkü uygulamalar ve veriler kaynağa daha yakındı, daha hızlı bir dönüş sağlıyor ve sistemin performansını büyük ölçüde iyileştiriyordu.

Teknolojik ilerlemeler, otomotiv gömülü sistemlerin, aracın içindeki sensörlerle ve bulut sunucusuyla etkili ve verimli bir şekilde iletişim kurmasını sağladı. Dağıtılmış bir hesaplama ortamını optimize eden veri değişimi ve veri depolaması, otomotiv IoT, yanıt sürelerini iyileştirir ve hızlı bir veri deneyimi için bant genişliğini korur. Bu mimariyi bir bulut tabanlı platformla entegre etmek, maliyet etkin iş kararları ve verimli operasyonlar için güçlü, uçtan uca iletişim sistemlerinin oluşturulmasına yardımcı olur. Toplu olarak, kenar bulutu ve gömülü zeka ikilisi, kenar cihazlarını (aracın içindeki sensörlere) IT altyapısına bağlar ve gerçek dünya ortamlarına dayalı yeni bir dizi kullanıcı odaklı uygulamaya yol açar.

Sigorta ve genişletilmiş garanti, sürücülere aktif sürüş davranış analizi sağlayarak, gerçek sürüş davranış geçmişine ve analizine dayalı olarak bireysel sürücü ihtiyaçlarına özgü eğitim modülleri oluşturabilir. Filolar için, hem aracın hem de sürücünün aktif olarak izlenmesi, filo operatörlerinin toplam sahip olma maliyetini (TCO) azaltmasına, hırsızlık, ihmalkarlık ve dikkatsizlikten kaynaklanan kayıpları azaltmasına ve sürücülere aktif eğitim sağlamasına olanak tanır.

Güvenliği iyileştirmede güçlü faydalar

Bağlı araçlardaki AI’ın birincil faydalarından biri, güvenliği iyileştirebilmesidir. AI, trafik kalıpları, hava koşulları ve diğer sürücülerin davranışları gibi çeşitli kaynaklardan verileri analiz ederek, sürücülere yolda daha iyi kararlar vermesine yardımcı olabilir, böylece kazaların riskini azaltabilir. AI, sürücülerin davranışlarını izlemek ve sürücülere potansiyel risklere karşı uyarmak için de kullanılabilir, örneğin uykululuk veya dikkatsiz sürüş. Bugün araçların içinde meydana gelen şaşırtıcı olaylar kazalara neden olabilir. Sürücüler bir araba kazası veya bir araba tarafından yaralanan bir hayvan gibi rahatsız edici bir şey görebilir veya bir mobil telefon düşürmek gibi dikkati dağıtan bir şey yapabilir. Duygu ve aktivite algılama, bu gibi durumlarda algılayabilir ve güvenlik ile ilgili eylemler gerçekleştirebilir, örneğin kısa bir süre için otonom moda geçebilir ve sürücü toparlanana kadar yavaşlayabilir. Acil bir durum ortaya çıkarsa, hatta bilinçsiz veya engelli bir sürücü ile, araçlar 911’i arayabilir veya sürücüyü otomatik olarak hastaneye sürerek yardıma çağırabilir. Sürücü dikkatsizliği kritiktir, çünkü çoğu araba kazası insan hatasından kaynaklanmaktadır. Sürücünün bilişsel durumunu anlamak çok önemlidir.

AI, bağlı araçlarda sağlık ve refahı iyileştirmek için de kullanılabilir. Örneğin, AI destekli sistemler, sürücülerin kalp atış hızını ve kan basıncını izleyerek, sürücülere potansiyel sağlık sorunlarına karşı uyarı verebilir. AI, sürücülere egzersiz ve beslenme için kişiselleştirilmiş öneriler sunarak, sürücülere yolculuk sırasında sağlıklı bir yaşam tarzı sürdürmesine yardımcı olabilir.

Genel sağlık amaçları için iyileştirmeler

AI, bağlı araçlardaki sağlık, güvenlik ve refah alanında başka bir alanda da etkili oluyor: erişilebilirlik. AI destekli sistemler, sürücülere erişilebilir rotalar ve park alanları hakkında bilgi sağlayarak, sürücülere aracın çalıştırılmasında yardım ederek engelli sürücülere yardımcı olabilir.

Genel olarak, bağlı araçlardaki AI ve veri kullanımı, sürüş deneyimini dönüştürüyor, güvenliği iyileştiriyor ve yolda sağlık ve refahı teşvik ediyor. AI teknolojisi devam ettikçe, bu alanda daha da fazla inovasyon göreceğimiz muhtemeldir, bağlı aracı daha güvenli ve daha keyifli bir yer haline getirecektir.

Filo yönetiminin geleceğini güçlendirme

AI destekli analizler, Nesnelerin İnterneti, kenar hesaplama ve bulutu kullanarak, filo yönetimini daha verimli ve etkili hale getiriyor. Telematik cihazlardan büyük miktarda bilgi analiz etme yeteneği, yöneticilere filo verimliliğini artırmak, maliyetleri azaltmak ve üretkenliği optimize etmek için değerli bilgiler sağlar. Gerçek zamanlı analizlerden 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, daha doğru rotalar ve daha iyi gerçek zamanlı araç teşhisleri anlamına gelir.