Wie künstliche Intelligenz, Edge Computing, IoT und die Cloud das Flottenmanagement verändern

Nutzen Sie eine verteilte Computerumgebung, die den Datenaustausch und die Datenspeicherung optimiert, um Bandbreite für ein schnelles Datenerlebnis zu sparen.

Die Vorteile vernetzter Autos könnten zum neuen Standard im Flottenmanagement werden, insbesondere wenn Unternehmen ihre Fahrzeuge modernisieren möchten. Tatsächlich geben 86 % der vernetzten Flottenbetreiber an, dass ihre Investition in vernetzte Flottentechnologie durch reduzierte Betriebskosten innerhalb eines Jahres eine erhebliche Kapitalrendite erzielt hat.

Vernetzte Flotten nutzen fortschrittliche Telematiktechnologie, um zusätzliche Vorteile für die Verwaltung und Wartung von Fahrzeugen zu bieten. Eine andere Studie zeigte eine Reduzierung der Kraftstoffkosten um 13 % bei gleichzeitiger Verbesserung der vorbeugenden Wartung. Es zeigte sich auch eine Reduzierung der Notbremsungen um 40 %, was darauf hindeutet, dass eine Änderung der Fahrgewohnheiten sowohl dazu beitragen kann, die Lebensdauer der Komponenten zu verlängern als auch die Sicherheit des Fahrers zu verbessern.

Eine große Datenmenge ist schwer zu handhaben

Flottenflotten, Versicherungsgesellschaften und Kundendienstunternehmen sind alle bestrebt, eine intelligentere Telematik-Datenverarbeitung zu nutzen. Allerdings wächst die Menge der generierten Daten immer weiter. Dadurch verfügen diese Unternehmen über mehr Daten als je zuvor, um fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen. Der Umgang mit so vielen Daten stellt neue Herausforderungen für die kostengünstige Erfassung, Verarbeitung und Analyse aller Informationen dar.

Um die richtigen Erkenntnisse zu gewinnen, müssen Daten während des gesamten Prozesses verfolgt, verwaltet, bereinigt, geschützt und angereichert werden, damit sie wirklich effektiv und nützlich sind. Daher suchen Betreiber von Fahrzeugflotten nach neuen Lösungen, um diese Daten zu verarbeiten und zu verstehen.

Embedded-System-Technologie ist zur Norm geworden

Traditionelle Telematiksysteme basieren auf eingebetteten Systemen, die darauf ausgelegt sind, Daten von elektronischen Geräten abzurufen, zu sammeln, zu analysieren (onboard) und zu steuern, um eine Reihe von Problemen zu lösen. Insbesondere in Haushaltsgeräten sind eingebettete Systeme bereits weit verbreitet und der Trend, diese Technologie zur Analyse von Fahrzeugdaten einzusetzen, nimmt zu.

Bestehende Lösungen auf dem Markt nutzen die geringe Latenz von 5G. Mithilfe der KI- und GPU-Beschleunigung auf AWS Wavelength oder Azure Edge Zone können Automobil-OEMs Automobilprozessoren nach Möglichkeit in die Cloud verlagern. Dieser Ansatz ermöglicht es dem Datenverkehr zwischen 5G-Geräten und Inhalts- oder Anwendungsservern, die im Wellenlängenbereich gehostet werden, das Internet zu umgehen und so Variabilität und Inhaltsverluste zu reduzieren.

Um eine optimale Genauigkeit und Fülle des Datensatzes zu gewährleisten und die Benutzerfreundlichkeit zu maximieren, werden im Fahrzeug eingebettete Sensoren verwendet, um die Daten zu sammeln und sie drahtlos zwischen dem Fahrzeug und einer zentralen Cloud-Agentur zu übertragen, und das alles nahezu in Echtzeit. Mit einer wachsenden Zahl echtzeitorientierter Anwendungsfälle wie Pannenhilfe, ADAS, aktive Fahrerbewertung und Fahrzeugbewertungsberichte werden für Flotten, Versicherungsunternehmen und andere Unternehmen, die Daten nutzen, eine geringe Latenz und ein hoher Durchsatz immer wichtiger. Obwohl 5G dieses Problem weitgehend löst, sind die Kosten für die Übertragung dieser Daten in die Cloud immer noch unerschwinglich. Um die Effizienz der Edge-Verarbeitung zu maximieren, müssen im Fahrzeug fortschrittliche Embedded-Computing-Funktionen identifiziert werden.

Der Aufstieg der Fahrzeug-zu-Cloud-Kommunikation

Um die Bandbreiteneffizienz zu verbessern und Latenzprobleme zu verringern, ist es am besten, die Verarbeitung kritischer Daten am Edge (innerhalb des Fahrzeugs) durchzuführen und nur ereignisbezogene Informationen an die Cloud weiterzugeben. Edge Computing im Fahrzeug ist von entscheidender Bedeutung, um sicherzustellen, dass vernetzte Fahrzeuge in großem Umfang betrieben werden können, da Anwendungen und Daten näher an der Quelle liegen, was zu schnelleren Durchlaufzeiten und einer deutlich verbesserten Systemleistung führt.

Der agile technologische Fortschritt hat eine effektive und effiziente Kommunikation zwischen eingebetteten Automobilsystemen und Sensoren sowie Cloud-Servern im Fahrzeug ermöglicht. Durch den Einsatz einer verteilten Computerumgebung, die den Datenaustausch und die Datenspeicherung optimiert, verbessert Automotive IoT die Reaktionszeiten und spart Bandbreite für ein schnelles Datenerlebnis. Die Integration dieser Architektur mit cloudbasierten Plattformen trägt außerdem dazu bei, ein robustes End-to-End-Kommunikationssystem für kostengünstige Geschäftsentscheidungen und effiziente Abläufe zu schaffen. Gemeinsam verbinden Edge/Cloud und eingebettete Intelligenz Edge-Geräte (in Fahrzeugen eingebettete Sensoren) mit der IT-Infrastruktur und machen so den Weg für eine Reihe neuer benutzerzentrierter Anwendungen, die auf realen Umgebungen basieren.

Diese Technologie findet breite Anwendung in vertikalen Bereichen und OEMs können durch die Nutzung der daraus gewonnenen Erkenntnisse Vorteile erzielen. Die offensichtlichsten Anwendungsfälle sind der Ersatzteilmarkt und die Fahrzeugwartung, wo effiziente Algorithmen den Zustand eines Fahrzeugs nahezu in Echtzeit analysieren können, um Abhilfemaßnahmen für drohende Fahrzeugausfälle in Fahrzeuganlagen wie Motor, Öl, Batterie, Reifen usw. vorzuschlagen. Da die meisten Diagnosen im Handumdrehen durchgeführt werden, können Fuhrparks diese Daten nutzen, um Wartungsteams in die Lage zu versetzen, Fahrzeuge effizienter zu warten.

Darüber hinaus können Versicherungen und erweiterte Garantien von der Bereitstellung einer proaktiven Analyse des Fahrerverhaltens profitieren, sodass auf der Grundlage der tatsächlichen Fahrhistorie und -analyse Schulungsmodule erstellt werden können, die auf die individuellen Bedürfnisse des Fahrers zugeschnitten sind. Bei Flotten kann die proaktive Überwachung der Fahrzeug- und Fahrerbewertungen die TCO (Gesamtbetriebskosten) eines Flottenbetreibers senken, indem Verluste aufgrund von Diebstahl und Vernachlässigung reduziert werden und gleichzeitig proaktive Schulungen für die Fahrer bereitgestellt werden.

Die Zukunft des Flottenmanagements vorantreiben

KI-Analysen unter Nutzung von IoT, Edge Computing und der Cloud verändern die Art und Weise, wie das Flottenmanagement durchgeführt wird, schnell und machen es effizienter und effektiver als je zuvor. Die Fähigkeit von KI, große Informationsmengen von Telematikgeräten zu analysieren, liefert Managern wertvolle Informationen, um die Flotteneffizienz zu verbessern, Kosten zu senken und die Produktivität zu optimieren. Die Art und Weise, wie Flotten verwaltet werden, wird durch den Einsatz künstlicher Intelligenz verändert und deckt alle Aspekte von der Echtzeitanalyse bis zum Fahrsicherheitsmanagement ab.

Künstliche Intelligenz kann die Anzahl der Datensätze erhöhen, die OEMs verarbeiten können, indem sie sie über die Cloud sammeln, und so ihre Vorhersagefähigkeiten verbessern. Das bedeutet, dass selbstfahrende Autos der Zukunft sicherer und benutzerfreundlicher sein werden, mit präziseren Routen und einer besseren Fahrzeugdiagnose in Echtzeit.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie künstliche Intelligenz, Edge Computing, IoT und die Cloud das Flottenmanagement verändern. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!