Maison >Périphériques technologiques >IA >Comment l'intelligence artificielle, l'edge computing, l'IoT et le cloud remodèlent la gestion de flotte
Utilisez un environnement informatique distribué qui optimise l'échange et le stockage de données pour économiser de la bande passante pour une expérience de données rapide.
Les avantages des voitures connectées pourraient devenir la nouvelle norme en matière de gestion de flotte, d'autant plus que les entreprises cherchent à moderniser leurs véhicules. En fait, 86 % des exploitants de flottes connectées déclarent que leur investissement dans la technologie de flotte connectée a permis d'obtenir un retour sur investissement significatif en un an grâce à la réduction des coûts d'exploitation.
Les flottes connectées utilisent une technologie télématique avancée pour offrir des avantages supplémentaires pour la gestion et la maintenance des véhicules. Une autre étude a montré une réduction de 13 % des coûts de carburant tout en améliorant la maintenance préventive. L'étude a également montré une réduction de 40 % des freinages d'urgence, ce qui suggère que changer les habitudes de conduite peut à la fois contribuer à prolonger la durée de vie des composants et à améliorer la sécurité du conducteur.
Les flottes de flottes, les compagnies d'assurance et les sociétés de maintenance après-vente sont toutes désireuses d'utiliser un traitement des données télématiques plus intelligent. Cependant, la quantité de données générées ne cesse de croître. En conséquence, ces entreprises disposent de plus de données que jamais pour les aider à prendre des décisions commerciales éclairées. La gestion d’une telle quantité de données crée de nouveaux défis pour capturer, digérer et analyser toutes les informations de manière rentable.
Afin de générer les bonnes informations, les données doivent être suivies, gérées, nettoyées, protégées et enrichies tout au long du processus pour les rendre vraiment efficaces et utiles. En conséquence, les propriétaires de flottes de véhicules recherchent de nouvelles solutions pour traiter et comprendre ces données.
Les systèmes télématiques traditionnels s'appuient sur des systèmes embarqués conçus pour accéder, collecter, analyser (embarquer) et contrôler les données des appareils électroniques afin de résoudre une série de problèmes. Les systèmes embarqués sont déjà largement utilisés, notamment dans les appareils électroménagers, et la tendance à utiliser cette technologie pour analyser les données des véhicules se développe.
Les solutions existantes sur le marché profitent de la faible latence de la 5G. Grâce à l'IA et à l'accélération GPU sur AWS Wavelength ou Azure Edge Zone, les équipementiers automobiles peuvent transférer les processeurs automobiles vers le cloud lorsque cela est possible. Cette approche permet au trafic entre les appareils 5G et les serveurs de contenu ou d'applications hébergés dans la région de longueur d'onde de contourner Internet, réduisant ainsi la variabilité et la perte de contenu.
Pour garantir une précision et une richesse optimales de l'ensemble de données et maximiser la convivialité, des capteurs intégrés dans le véhicule sont utilisés pour collecter les données et les transmettre sans fil entre le véhicule et une agence cloud centrale, le tout en temps quasi réel. Avec un nombre croissant de cas d'utilisation orientés en temps réel tels que l'assistance routière, l'ADAS, la notation active des conducteurs et les rapports de notation des véhicules, une faible latence et un débit élevé sont requis pour les flottes, les compagnies d'assurance et autres entreprises exploitant les données deviennent de plus en plus importantes. Même si la 5G résout dans une large mesure ce problème, le coût de la transmission de ces données vers le cloud reste prohibitif. Pour maximiser l’efficacité du traitement de pointe, des capacités informatiques embarquées avancées doivent être identifiées à l’intérieur de la voiture.
Pour améliorer l'efficacité de la bande passante et atténuer les problèmes de latence, il est préférable d'effectuer le traitement des données critiques en périphérie (à l'intérieur du véhicule) et de partager uniquement les informations liées aux événements vers le cloud. L'informatique de pointe embarquée est essentielle pour garantir que les véhicules connectés peuvent fonctionner à grande échelle, car les applications et les données sont plus proches de la source, ce qui permet des délais d'exécution plus rapides et améliore considérablement les performances du système.
Les progrès technologiques agiles ont permis une communication efficace et efficiente entre les systèmes et capteurs embarqués automobiles et les serveurs cloud dans le véhicule. Tirant parti d'un environnement informatique distribué qui optimise l'échange et le stockage des données, l'IoT automobile améliore les temps de réponse et économise la bande passante pour une expérience de données rapide. L'intégration de cette architecture avec des plates-formes basées sur le cloud contribue en outre à créer un système de communication robuste de bout en bout pour des décisions commerciales rentables et des opérations efficaces. Dans l’ensemble, l’intelligence Edge/Cloud et intégrée connecte les appareils Edge (capteurs intégrés dans les véhicules) à l’infrastructure informatique, ouvrant ainsi la voie à une gamme de nouvelles applications centrées sur l’utilisateur et basées sur des environnements du monde réel.
Cette technologie a de nombreuses applications dans les domaines verticaux et les constructeurs OEM peuvent en tirer des avantages en tirant parti des informations qui en découlent. Les cas d'utilisation les plus évidents sont le marché secondaire et la maintenance des véhicules, où des algorithmes efficaces peuvent analyser l'état d'un véhicule en temps quasi réel pour suggérer des mesures correctives en cas de pannes imminentes du véhicule concernant les actifs du véhicule tels que le moteur, l'huile, la batterie, les pneus, etc. Étant donné que la plupart des diagnostics sont effectués à la volée, les flottes peuvent utiliser ces données pour permettre aux équipes de maintenance d'entretenir les véhicules de manière plus efficace.
De plus, l'assurance et les garanties prolongées peuvent bénéficier d'une analyse proactive du comportement du conducteur afin que des modules de formation adaptés aux besoins de chaque conducteur puissent être créés sur la base de l'historique de conduite réel et de l'analyse. Pour les flottes, la surveillance proactive des évaluations des véhicules et des conducteurs peut réduire le TCO (coût total de possession) d'un opérateur de flotte en réduisant les pertes dues au vol et à la négligence tout en offrant une formation proactive aux conducteurs.
Les analyses d'IA tirant parti de l'Internet des objets, de l'informatique de pointe et du cloud changent rapidement la manière dont la gestion de flotte est effectuée, la rendant plus efficiente et efficace que jamais. . La capacité de l’IA à analyser de grandes quantités d’informations provenant d’appareils télématiques fournit aux gestionnaires des informations précieuses pour améliorer l’efficacité de la flotte, réduire les coûts et optimiser la productivité. La manière dont les flottes sont gérées est modifiée par l'intervention de l'intelligence artificielle, couvrant tous les aspects depuis l'analyse en temps réel jusqu'à la gestion de la sécurité des conducteurs.
L'intelligence artificielle peut améliorer ses capacités prédictives à mesure que le nombre d'ensembles de données collectés par les OEM pour traitement augmente via le cloud. Cela signifie que les futures voitures autonomes seront plus sûres et plus faciles à utiliser, avec des itinéraires plus précis et un meilleur diagnostic du véhicule en temps réel.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!