Як AI, Edge Computing, IoT та Хмара Кардинально Змінюють Управління Автомобільними Флотами

Коли компанії намагаються модернізувати свої транспортні засоби, переваги підключених транспортних засобів можуть зробити ці технології новим стандартом для управління флотом. Насправді, 86% операторів підключених флотів, які вже були опитані, звітують про солідну віддачу від інвестицій у технологію підключеного флоту протягом року завдяки зменшенню операційних витрат.

Крім того, підключені флоти з передовими технологіями телематики сьогодні пропонують додаткові переваги щодо управління та обслуговування транспортних засобів. Інше дослідження продемонструвало 13% зниження витрат на паливо для опитаних підприємств, разом із покращеннями профілактичного обслуговування. Воно також показало 40% зниження різкого гальмування, що свідчить про зміни у водійських звичках, які можуть якісно вплинути на довговічність деталей, так і покращити безпеку водіїв.

Велика кількість даних важка для обробки

Це означає, що автомобільні флоти, страхові компанії, компанії з обслуговування та післяпродажного обслуговування всіх шукають можливість використовувати більше цих інтелектуальних даних телематики. Однак кількість даних, що виробляється щодня, продовжує зростати. В результаті ці підприємства мають більше даних, ніж будь-коли раніше, щоб допомогти приймати обґрунтовані бізнес-рішення. Але ця величезна кількість даних приносить багато нових проблем у захопленні, обробці та аналізі всього обсягу даних у вартісному порядку.

Щоб бути справді ефективними та корисними, дані повинні бути відстежені, керовані, очищені, захищені та збагачені протягом всього шляху, щоб генерувати правильні висновки. Компанії з автомобільними флотами звертаються до нових можливостей обробки, щоб керувати та давати зрозуміти цим даним.

Технологія вбудованих систем була нормою

Традиційні системи телематики спирались на вбудовані системи, які є пристроями, призначеними для доступу, збору, аналізу (в транспортному засобі) та контролю даних у електронному обладнанні, щоб вирішити ряд проблем. Ці вбудовані системи були широко використані, особливо в побутових приладах, а сьогодні технологія зростає у використанні для аналізу даних транспортних засобів.

Чому поточні рішення не дуже ефективні

Існуюче рішення на ринку – використовувати низьку затримку 5G. Використовуючи AI та прискорення GPU на AWS Wavelength або Azure Edge Zone, виробники автомобілів можуть вивантажувати процесори транспортних засобів у хмару, коли це доцільно. Цей підхід дозволяє трафіку між пристроями 5G та серверами вмісту або застосунків, розміщених у зонах Wavelength, оминати Інтернет, що призводить до зменшення змінності та втрати вмісту.

Щоб забезпечити оптимальну точність та багатство наборів даних, а також максимізувати їхню придатність, сенсори, вбудовані у транспортні засоби, використовуються для збору даних та передачі їх бездротовим способом між транспортними засобами та центральною хмарною владою в режимі几乎 реального часу. В залежності від випадків використання, які все частіше стають орієнтованими на реальний час, такими як допомога на дорозі, ADAS та активна оцінка водіїв і звітність про оцінку транспортних засобів, потреба у нижчій затримці та високій пропускній здатності стала значно більшою для флотів, страхових компаній та інших підприємств, які використовують дані.

Однак, хоча 5G вирішує цю проблему частково, витрати на об’єм даних, які збираються та передаються у хмару, залишаються недоцільними. Це робить необхідним визначення передових можливостей вбудованого обчислення всередині автомобіля для ефективного проведення обробки на краю.

Зростання комунікації між транспортним засобом та хмарою

Щоб збільшити ефективність смуги пропускання та пом’якшити проблеми затримки, краще проводити критичну обробку даних на краю всередині транспортного засобу та передавати тільки інформацію, пов’язану з подіями, до хмари. Обробка на краю всередині транспортного засобу стала критичною для забезпечення того, щоб підключені транспортні засоби могли функціонувати у масштабі, через те, що застосування та дані знаходяться ближче до джерела, забезпечуючи швидшу обробку та суттєво покращуючи продуктивність системи.

Технологічні досягнення зробили можливим для автомобільних вбудованих систем спілкуватися з сенсорами, як всередині транспортного засобу, так і з хмарним сервером, ефективним та ефективним чином. Використовуючи розподілену обчислювальну середовище, яке оптимізує обмін даними, а також зберігання даних, автомобільна IoT покращує час реакції та економить смугу пропускання для швидкого досвіду даних. Інтегрування цієї архітектури з хмарною платформою далі допомагає створити надійну, повну систему комунікації для вартісних бізнес-рішень та ефективних операцій. Колективно, дует краю хмари та вбудованої інтелектуальності з’єднує пристрої краю (сенсори, вбудовані у транспортний засіб) з інфраструктурою ІТ, щоб зробити можливим новий ряд користувацьких застосунків, заснованих на реальних середовищах.

Це має широкий спектр застосувань у вертикалях, де отримані висновки можуть бути спожиті та монетизовані виробниками. Найочевидніший випадок використання – для післяпродажного обслуговування та технічного обслуговування, де ефективні алгоритми можуть аналізувати стан транспортного засобу у майже реальному часі, щоб запропонувати заходи для попередження відмов транспортних засобів по активам, таким як двигун, олія, батарея, шини тощо. Флоти, які використовують ці дані, можуть мати команди технічного обслуговування, готові виконувати послуги на транспортному засобі, який повертається у значно більш ефективному порядку, оскільки більша частина діагностичної роботи була виконана в реальному часі.

Крім того, страхування та розширені гарантії можуть виграти від активного аналізу поведінки водіїв, щоб створити навчальні модулі, конкретні для індивідуальних потреб водіїв, на основі фактичної історії та аналізу поведінки водіння. Для флотів активний моніторинг як транспортного засобу, так і оцінки водіїв може дозволити зменшити загальні витрати на володіння (TCO) для операторів флотів, зменшити втрати через розкрадання, крадіжку та недбалість, а також надати активне навчання водіям.

Пowering майбутнього управління флотом

Аналітика, що використовує AI, IoT, обробку на краю та хмару, швидко змінює спосіб виконання управління флотом, роблячи його більш ефективним та ефективним, ніж будь-коли раніше. Спроможність AI аналізувати великі об’єми інформації з пристроїв телематики забезпечує менеджерів цінною інформацією для покращення ефективності флоту, зменшення витрат та оптимізації продуктивності. Від аналітики в реальному часі до управління безпекою водіїв AI вже змінює спосіб управління флотами.

Чим більше наборів даних AI збирає за допомогою обробки виробників через хмару, тим краще прогнози воно може зробити. Це означає безпечніші, більш інтуїтивні автоматизовані транспортні засоби у майбутньому з більш точними маршрутами та кращою діагностикою транспортних засобів у реальному часі.