Làm thế nào AI, Edge Computing, IoT & Cloud đang thay đổi hoàn toàn Quản lý đội xe

Khi các công ty tìm cách hiện đại hóa xe của mình, lợi ích của xe kết nối có thể làm cho những công nghệ này trở thành tiêu chuẩn mới cho quản lý đội xe. Trên thực tế, 86% các nhà điều hành đội xe kết nối đã được khảo sát đã báo cáo một khoản đầu tư vững chắc vào công nghệ đội xe kết nối trong vòng một năm thông qua giảm chi phí hoạt động.

Hơn nữa, các đội xe kết nối với công nghệ telematics tiên tiến ngày nay cung cấp các lợi ích bổ sung trong việc quản lý và bảo trì xe. Một nghiên cứu khác cho thấy giảm 13% chi phí nhiên liệu cho các doanh nghiệp được khảo sát, cùng với cải thiện bảo trì phòng ngừa. Nó cũng cho thấy giảm 40% phanh mạnh, cho thấy sự thay đổi trong thói quen lái xe có thể góp phần vào tuổi thọ của phụ tùng và cải thiện an toàn của lái xe.

Lượng dữ liệu lớn khó xử lý

Điều này có nghĩa là các đội xe, nhà cung cấp bảo hiểm, công ty bảo trì và sau thị trường đều đang tìm cách khai thác nhiều hơn dữ liệu telematics thông minh này. Tuy nhiên, lượng dữ liệu được tạo ra mỗi ngày vẫn不断 tăng. Kết quả là, những doanh nghiệp này có nhiều dữ liệu hơn bao giờ hết để giúp đưa ra quyết định kinh doanh thông minh. Nhưng, lượng dữ liệu khổng lồ này cũng mang lại nhiều thách thức mới trong việc thu thập, phân tích và xử lý toàn bộ dữ liệu một cách hiệu quả về chi phí.

Để thực sự hiệu quả và hữu ích, dữ liệu phải được theo dõi, quản lý, làm sạch, bảo mật và phong phú trong suốt quá trình của nó để tạo ra những thông tin chính xác. Các công ty có đội xe ô tô đang chuyển sang các khả năng xử lý mới để quản lý và hiểu dữ liệu này.

Công nghệ hệ thống nhúng đã trở thành tiêu chuẩn

Các hệ thống telematics truyền thống đã dựa vào công nghệ hệ thống nhúng, là các thiết bị được thiết kế để truy cập, thu thập, phân tích (trong xe) và kiểm soát dữ liệu trong thiết bị điện tử, để giải quyết một tập hợp các vấn đề. Những hệ thống nhúng này đã được sử dụng rộng rãi, đặc biệt là trong các thiết bị gia dụng và ngày nay công nghệ này đang phát triển trong việc phân tích dữ liệu xe.

Tại sao các giải pháp hiện tại không hiệu quả

Giải pháp hiện tại trên thị trường là sử dụng độ trễ thấp của 5G. Sử dụng AI và tăng tốc GPU trên AWS Wavelength hoặc Azure Edge Zone, các OEM xe có thể offload bộ xử lý trên xe lên đám mây khi có thể. Cách tiếp cận này cho phép lưu lượng truy cập giữa các thiết bị 5G và máy chủ nội dung hoặc ứng dụng được lưu trữ trong các khu vực Wavelength bỏ qua internet, dẫn đến giảm biến đổi và mất nội dung.

Để đảm bảo độ chính xác và phong phú tối ưu của tập dữ liệu, cũng như tối đa hóa khả năng sử dụng, các cảm biến được nhúng trong xe được sử dụng để thu thập dữ liệu và truyền nó không dây, giữa xe và một cơ quan đám mây trung tâm, gần như thời gian thực. Tùy thuộc vào các trường hợp sử dụng ngày càng trở nên định hướng thời gian thực như hỗ trợ đường bộ, ADAS và phân tích điểm số lái xe và điểm số xe hoạt động, nhu cầu về độ trễ thấp và thông lượng cao đã trở nên lớn hơn trong trọng tâm cho các đội xe, công ty bảo hiểm và các công ty khác tận dụng dữ liệu.

Tuy nhiên, trong khi 5G giải quyết vấn đề này đến một mức độ lớn, chi phí phát sinh cho khối lượng dữ liệu được thu thập và truyền đến đám mây vẫn còn tốn kém. Điều này làm cho việc xác định khả năng tính toán nhúng tiên tiến bên trong xe để xử lý biên xảy ra một cách hiệu quả nhất.

Sự trỗi dậy của giao tiếp xe với đám mây

Để tăng hiệu suất băng thông và giảm thiểu các vấn đề về độ trễ, tốt hơn là thực hiện xử lý dữ liệu quan trọng tại biên trong xe và chỉ chia sẻ thông tin liên quan đến sự kiện với đám mây. Xử lý biên trong xe đã trở nên quan trọng để đảm bảo rằng các xe kết nối có thể hoạt động ở quy mô lớn, do các ứng dụng và dữ liệu được gần hơn với nguồn, cung cấp thời gian phản hồi nhanh hơn và cải thiện đáng kể hiệu suất của hệ thống.

Các tiến bộ công nghệ đã làm cho nó có thể cho các hệ thống nhúng ô tô giao tiếp với các cảm biến, trong xe cũng như máy chủ đám mây, một cách hiệu quả và hiệu quả. Sử dụng môi trường tính toán phân tán tối ưu hóa trao đổi dữ liệu cũng như lưu trữ dữ liệu, IoT ô tô cải thiện thời gian phản hồi và tiết kiệm băng thông cho một trải nghiệm dữ liệu nhanh chóng. Tích hợp kiến trúc này với một nền tảng dựa trên đám mây giúp tạo ra một hệ thống giao tiếp mạnh mẽ, từ đầu đến cuối, cho các quyết định kinh doanh hiệu quả và hoạt động hiệu quả. Tổng hợp, cặp đám mây biên và trí tuệ nhúng kết nối các thiết bị biên (các cảm biến được nhúng trong xe) với cơ sở hạ tầng CNTT để tạo điều kiện cho một loạt các ứng dụng hướng đến người dùng dựa trên môi trường thực tế.

Điều này có một loạt các ứng dụng trên các lĩnh vực dọc nơi các thông tin chi tiết có thể được tiêu thụ và kiếm tiền bởi các OEM. Trường hợp sử dụng rõ ràng nhất là cho thị trường sau và bảo trì xe, nơi các thuật toán hiệu quả có thể phân tích sức khỏe của xe gần như thời gian thực để đề xuất các biện pháp khắc phục cho các sự cố xe sắp xảy ra trên các tài sản xe như động cơ, dầu, ắc quy, lốp và như vậy. Các đội xe tận dụng dữ liệu này có thể có các đội bảo trì sẵn sàng thực hiện dịch vụ trên xe khi nó quay lại một cách hiệu quả hơn vì phần lớn công việc chẩn đoán đã được thực hiện trong thời gian thực.

Ngoài ra, bảo hiểm và bảo hành có thể được hưởng lợi bằng cách cung cấp phân tích hành vi lái xe tích cực để các mô-đun đào tạo có thể được tạo ra cụ thể cho nhu cầu của từng lái xe dựa trên lịch sử và phân tích hành vi lái xe thực tế. Đối với các đội xe, việc theo dõi tích cực cả xe và điểm số lái xe có thể cho phép giảm TCO (tổng chi phí sở hữu) cho các nhà điều hành đội xe để giảm tổn thất do trộm cắp, đánh cắp và bất cẩn trong khi lại cung cấp đào tạo tích cực cho các lái xe.

Đẩy mạnh tương lai của quản lý đội xe

Phân tích AI dựa trên IoT, tính toán biên và đám mây đang nhanh chóng thay đổi cách quản lý đội xe được thực hiện, khiến nó trở nên hiệu quả và hiệu quả hơn bao giờ hết. Khả năng của AI trong việc phân tích lượng lớn thông tin từ các thiết bị telematics cung cấp cho các nhà quản lý thông tin quý giá để cải thiện hiệu suất đội xe, giảm chi phí và tối ưu hóa năng suất. Từ phân tích thời gian thực đến quản lý an toàn lái xe, AI đã đang thay đổi cách các đội xe được quản lý.

Càng nhiều tập dữ liệu AI thu thập với xử lý OEM qua đám mây, AI càng có thể đưa ra dự đoán tốt hơn. Điều này có nghĩa là các xe tự động an toàn hơn, trực quan hơn trong tương lai với các tuyến đường chính xác hơn và chẩn đoán xe thời gian thực tốt hơn.