인공 지능, 엣지 컴퓨팅, IoT 및 클라우드가 차량 관리를 어떻게 재구성하고 있습니까?

빠른 데이터 경험을 위해 대역폭을 절약하기 위해 데이터 교환 및 데이터 저장을 최적화하는 분산 컴퓨팅 환경을 활용합니다.

특히 기업이 차량 현대화를 모색할 때 커넥티드 카의 장점은 차량 관리에 있어 새로운 표준이 될 수 있습니다. 실제로 연결된 차량 운영업체의 86%는 연결된 차량 기술에 대한 투자가 운영 비용 절감을 통해 1년 이내에 상당한 투자 수익을 달성했다고 말합니다.

연결된 차량은 고급 텔레매틱스 기술을 사용하여 차량 관리 및 유지 관리에 추가적인 이점을 제공합니다. 또 다른 연구에서는 예방적 유지보수를 개선하는 동시에 연료 비용을 13% 절감한 것으로 나타났습니다. 또한 비상 제동이 40% 감소한 것으로 나타났습니다. 이는 운전 습관을 바꾸면 부품 수명을 연장하고 운전자 안전을 향상시키는 데 도움이 될 수 있음을 시사합니다.

많은 양의 데이터는 처리하기 어렵습니다.

차량, 보험 회사 및 애프터 서비스 유지 관리 회사는 모두 보다 지능적인 텔레매틱스 데이터 처리를 활용하기를 열망하고 있습니다. 그러나 생성되는 데이터의 양은 계속 증가하고 있습니다. 결과적으로 이들 기업은 정보에 입각한 비즈니스 결정을 내리는 데 도움이 되는 더 많은 데이터를 보유하고 있습니다. 너무 많은 데이터를 처리하면 비용 효율적인 방식으로 모든 정보를 캡처, 소화 및 분석해야 하는 새로운 과제가 발생합니다.

올바른 통찰력을 얻으려면 프로세스 전반에 걸쳐 데이터를 추적, 관리, 정리, 보호 및 강화하여 진정으로 효과적이고 유용하게 만들어야 합니다. 결과적으로 차량 보유자는 이 데이터를 처리하고 이해하기 위한 새로운 솔루션을 찾고 있습니다.

임베디드 시스템 기술이 표준이 되었습니다

전통적인 텔레매틱스 시스템은 다양한 문제를 해결하기 위해 전자 장치의 데이터에 액세스, 수집, 분석(온보드) 및 제어하도록 설계된 임베디드 시스템에 의존합니다. 임베디드 시스템은 이미 가전제품을 중심으로 널리 사용되고 있으며, 이 기술을 차량 데이터 분석에 활용하는 추세가 늘어나고 있습니다.

시장에 나와 있는 기존 솔루션은 5G의 낮은 지연 시간을 활용합니다. 자동차 OEM은 AWS Wavelength 또는 Azure Edge Zone에서 AI 및 GPU 가속을 사용하여 가능한 경우 자동차 프로세서를 클라우드로 오프로드할 수 있습니다. 이 접근 방식을 사용하면 파장 영역에서 호스팅되는 5G 장치와 콘텐츠 또는 애플리케이션 서버 간의 트래픽이 인터넷을 우회하여 변동성과 콘텐츠 손실을 줄일 수 있습니다.

데이터 세트의 최적의 정확성과 풍부함을 보장하고 유용성을 극대화하기 위해 차량에 내장된 센서를 사용하여 데이터를 수집하고 차량과 중앙 클라우드 에이전시 간에 무선으로 전송합니다. 이 모든 작업은 거의 실시간입니다. 길가 지원, ADAS, 능동 운전자 채점 및 차량 채점 보고와 같은 실시간 지향 사용 사례가 증가함에 따라 차량에 대한 짧은 대기 시간과 높은 처리량이 필요하며 데이터를 활용하는 보험 회사 및 기타 비즈니스가 점점 더 중요해지고 있습니다. 5G가 이 문제를 대부분 해결하지만, 이 데이터를 클라우드로 전송하는 데 드는 비용은 여전히 ​​엄청납니다. 엣지 처리 효율성을 극대화하려면 자동차 내부에서 고급 임베디드 컴퓨팅 기능을 식별해야 합니다.

차량 간 통신의 증가

대역폭 효율성을 높이고 대기 시간 문제를 완화하려면 중요한 데이터 처리를 에지(차량 내)에서 수행하고 이벤트 관련 정보만 클라우드에 공유하는 것이 가장 좋습니다. 애플리케이션과 데이터가 소스에 더 가까워지고 더 빠른 처리 시간을 제공하고 시스템 성능을 크게 향상시키므로 차량 내 엣지 컴퓨팅은 연결된 차량이 대규모로 작동할 수 있도록 보장하는 데 매우 중요합니다.

민첩한 기술 발전으로 자동차 임베디드 시스템과 차량 내 센서 및 클라우드 서버 간의 효과적이고 효율적인 통신이 가능해졌습니다. 데이터 교환 및 데이터 저장을 최적화하는 분산 컴퓨팅 환경을 활용하는 Automotive IoT는 빠른 데이터 경험을 위해 응답 시간을 개선하고 대역폭을 절약합니다. 이 아키텍처를 클라우드 기반 플랫폼과 통합하면 비용 효율적인 비즈니스 결정과 효율적인 운영을 위한 강력한 엔드투엔드 통신 시스템을 구축하는 데 더욱 도움이 됩니다. 전반적으로 엣지/클라우드 및 임베디드 인텔리전스는 엣지 장치(차량에 내장된 센서)를 IT 인프라에 연결하여 실제 환경을 기반으로 하는 다양한 새로운 사용자 중심 애플리케이션을 위한 길을 열어줍니다.

이 기술은 수직 영역에 폭넓게 적용되며 OEM은 이 기술에서 파생된 통찰력을 활용하여 이점을 얻을 수 있습니다. 가장 확실한 사용 사례는 애프터마켓 및 차량 유지 관리로, 효율적인 알고리즘이 거의 실시간으로 차량 상태를 분석하여 엔진, 오일, 배터리, 타이어 등과 같은 차량 자산에 임박한 차량 오류에 대한 교정 조치를 제안할 수 있습니다. 대부분의 진단 작업은 즉시 수행되므로 차량군에서는 이 데이터를 사용하여 유지 관리 팀이 차량을 보다 효율적인 방식으로 유지 관리할 수 있습니다.

또한 실제 운전 이력 및 분석을 기반으로 개별 운전자 요구에 맞는 교육 모듈을 만들 수 있도록 사전 운전자 행동 분석을 제공함으로써 보험 및 연장 보증 혜택을 누릴 수 있습니다. 차량의 경우 차량 및 운전자 등급을 사전에 모니터링하면 도난 및 방치로 인한 손실을 줄이고 운전자에게 사전 교육을 제공하여 차량 운영자의 TCO(총 소유 비용)를 낮출 수 있습니다.

차량 관리의 미래를 주도합니다

IoT, 엣지 컴퓨팅 및 클라우드를 활용하는 AI 분석은 차량 관리 수행 방식을 빠르게 변화시켜 이전보다 더 효율적이고 효과적으로 만들고 있습니다. 텔레매틱스 장치에서 대량의 정보를 분석하는 AI의 기능은 관리자에게 차량 효율성을 개선하고 비용을 절감하며 생산성을 최적화하는 데 도움이 되는 귀중한 정보를 제공합니다. 실시간 분석부터 운전자 안전 관리까지 모든 측면을 포괄하는 인공 지능의 개입으로 차량 관리 방식이 변화하고 있습니다.

인공 지능은 OEM이 클라우드를 통해 수집하여 처리하는 데이터 세트 수를 늘려 예측 능력을 향상시킬 수 있습니다. 이는 미래의 자율주행차가 더욱 정확한 경로와 향상된 실시간 차량 진단을 통해 더욱 안전하고 사용하기 쉬워질 것임을 의미합니다.

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