人工知能、エッジ コンピューティング、IoT、クラウドが車両管理をどのように再構築しているか

データ交換とデータ ストレージを最適化する分散コンピューティング環境を利用して、帯域幅を節約し、高速なデータ エクスペリエンスを実現します。

コネクテッド カーの利点は、特に企業が車両の最新化を目指す中で、フリート管理に関して新たな標準となる可能性があります。実際、コネクテッド フリート オペレータの 86% は、コネクテッド フリート テクノロジへの投資が、運用コストの削減により 1 年以内に大幅な投資収益率を達成したと述べています。

コネクテッド フリートは、高度なテレマティクス テクノロジーを使用して、車両の管理とメンテナンスにさらなる利点をもたらします。別の研究では、予防保守を改善しながら燃料費が 13% 削減されたことが示されています。また、緊急ブレーキが 40% 減少したことも示されており、運転習慣を変えることがコンポーネントの寿命を延ばし、ドライバーの安全性を向上させることができることを示唆しています。

大量のデータの処理は困難です

自動車会社、保険会社、アフターメンテナンス会社は、よりインテリジェントなテレマティクス データを活用することに熱心です。ただし、生成されるデータの量は増え続けています。その結果、これらの企業は、情報に基づいたビジネス上の意思決定を支援するために、これまで以上に多くのデータを保有しています。非常に多くのデータを扱うと、費用対効果の高い方法ですべての情報を取得、消化、分析するという新たな課題が生じます。

適切な洞察を生成するには、プロセス全体を通じてデータを追跡、管理、クリーニング、保護、強化して、データを真に効果的かつ有用なものにする必要があります。その結果、車両を保有する企業は、このデータを処理して理解するための新しいソリューションを探しています。

組み込みシステム技術は標準になっています

従来のテレマティクス システムは、一連の問題を解決するために電子デバイスからのデータにアクセス、収集、分析 (オンボード)、および制御するように設計された組み込みシステムに依存しています。 。組み込みシステムは、特に家電製品ですでに広く使用されており、この技術を車両データの分析に使用する傾向が高まっています。

市場にある既存のソリューションは、5G の低遅延を利用しています。 AWS Wavelength または Azure Edge Zone で AI と GPU アクセラレーションを使用することで、自動車 OEM は可能な場合には自動車プロセッサをクラウドにオフロードできます。このアプローチにより、5G デバイスとその波長領域でホストされているコンテンツ サーバーまたはアプリケーション サーバー間のトラフィックがインターネットをバイパスできるようになり、変動性とコンテンツの損失が軽減されます。

データセットの最適な精度と豊富さを確保し、使いやすさを最大化するために、車両に埋め込まれたセンサーを使用してデータを収集し、車両と中央クラウド機関の間でワイヤレスで送信します。これらのすべては、ほぼリアルタイム。ロードサイド アシスタンス、ADAS、アクティブ ドライバー スコアリング、車両スコアリング レポートなどのリアルタイム指向のユースケースが増加するにつれ、フリート、保険会社、およびデータを活用するその他のビジネスには低遅延と高スループットが求められ、その重要性がますます高まっています。 5G はこの問題を大幅に解決しますが、このデータをクラウドに送信するコストは依然として法外です。エッジ処理の効率を最大化するには、高度な組み込みコンピューティング機能を車内で認識する必要があります。

車両からクラウドへの通信の台頭

帯域幅効率を向上させ、遅延の問題を軽減するには、重要なデータ処理をエッジ (車両内) で実行し、情報のみを共有することが最善ですイベントに関連するものをクラウドに転送します。車載エッジ コンピューティングは、アプリケーションとデータがソースに近くなり、ターンアラウンド タイムが短縮され、システム パフォーマンスが大幅に向上するため、コネクテッド カーが大規模に動作できるようにするために重要です。

アジャイル技術の進歩により、自動車組み込みシステムと車両内のセンサーおよびクラウド サーバー間の効果的かつ効率的な通信が可能になりました。 Automotive IoT は、データ交換とデータ ストレージを最適化する分散コンピューティング環境を活用して、応答時間を改善し、高速なデータ エクスペリエンスのために帯域幅を節約します。このアーキテクチャをクラウドベースのプラットフォームと統合することで、コスト効率の高いビジネス上の意思決定と効率的な運用のための堅牢なエンドツーエンド通信システムの構築にさらに役立ちます。全体として、エッジ/クラウドと組み込みインテリジェンスは、エッジ デバイス (車両に埋め込まれたセンサー) を IT インフラストラクチャに接続し、現実世界の環境に基づいたさまざまな新しいユーザー中心のアプリケーションに道を開きます。

このテクノロジーは業種を問わず幅広い用途があり、OEM はそこから得られる洞察を活用することで利益を得ることができます。最も明白なユースケースは、アフターマーケットおよび車両メンテナンスであり、効率的なアルゴリズムがほぼリアルタイムで車両の状態を分析し、エンジン、オイル、バッテリー、タイヤなどの車両資産の差し迫った故障に対する修復措置を提案できます。ほとんどの診断作業はその場で実行されるため、フリートはこのデータを使用して、メンテナンス チームがより効率的な方法で車両をメンテナンスできるようになります。

さらに、保険と延長保証は、プロアクティブなドライバー行動分析を提供することで利益を得ることができ、実際の運転履歴と分析に基づいて個々のドライバーのニーズに合わせたトレーニング モジュールを作成できます。フリートの場合、車両とドライバーの評価をプロアクティブに監視することで、ドライバーにプロアクティブなトレーニングを提供しながら盗難や過失による損失を削減し、フリート運営者の TCO (総所有コスト) を削減できます。

フリート管理の未来を強化する

モノのインターネット、エッジ コンピューティング、クラウドを活用した AI 分析により、フリート管理の実行方法が急速に変化し、これまで以上に効率的かつ効果的になっています。テレマティクス デバイスからの大量の情報を分析する AI の機能は、車両の効率を向上させ、コストを削減し、生産性を最適化するための貴重な情報を管理者に提供します。フリートの管理方法は、リアルタイム分析からドライバーの安全管理まであらゆる側面をカバーする人工知能の介入によって変わりつつあります。

人工知能は、OEM がクラウドに収集することで処理するデータセットの数を増やし、それによって予測能力を向上させることができます。これは、将来の自動運転車は、より正確なルートとより優れたリアルタイム車両診断を備え、より安全で使いやすくなることを意味します。

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