Bagaimana kecerdasan buatan, pengkomputeran tepi, IoT dan awan membentuk semula pengurusan armada

Gunakan persekitaran pengkomputeran teragih yang mengoptimumkan pertukaran data dan storan data untuk menjimatkan lebar jalur untuk pengalaman data yang pantas.

Faedah kereta bersambung mungkin menjadi standard baharu dalam pengurusan armada, terutamanya apabila perniagaan ingin memodenkan kenderaan mereka. Malah, 86% daripada pengendali armada bersambung berkata pelaburan mereka dalam teknologi armada bersambung telah mencapai pulangan pelaburan yang ketara dalam tempoh satu tahun melalui pengurangan kos operasi.

Armada yang disambungkan menggunakan teknologi telematik canggih untuk memberikan kelebihan tambahan untuk pengurusan dan penyelenggaraan kenderaan. Satu lagi kajian menunjukkan pengurangan 13% dalam kos bahan api sambil meningkatkan penyelenggaraan pencegahan. Ia juga menunjukkan pengurangan 40% dalam brek kecemasan, menunjukkan bahawa mengubah tabiat pemanduan boleh membantu memanjangkan hayat komponen dan meningkatkan keselamatan pemandu.

Sejumlah besar data sukar diproses

Armada, syarikat insurans dan syarikat penyelenggaraan selepas jualan tidak sabar-sabar untuk menggunakan data telematik yang lebih pintar. Walau bagaimanapun, jumlah data yang dijana terus berkembang. Akibatnya, perniagaan ini mempunyai lebih banyak data berbanding sebelum ini untuk membantu membuat keputusan perniagaan termaklum. Berurusan dengan begitu banyak data mencipta cabaran baharu untuk menangkap, mencerna dan menganalisis semua maklumat dengan cara yang kos efektif.

Untuk menjana cerapan yang betul, data mesti dijejak, diurus, dibersihkan, dilindungi dan diperkaya sepanjang proses untuk menjadikannya benar-benar berkesan dan berguna. Akibatnya, mereka yang mempunyai kumpulan kenderaan sedang mencari penyelesaian baharu untuk memproses dan memahami data ini.

Teknologi sistem terbenam telah menjadi kebiasaan

Sistem telematik tradisional bergantung pada sistem terbenam yang direka untuk mengakses, mengumpul, menganalisis (onboard) dan mengawal data daripada peranti elektronik untuk menyelesaikan satu siri masalah . Sistem terbenam sudah digunakan secara meluas, terutamanya dalam peralatan rumah, dan trend penggunaan teknologi ini untuk menganalisis data kenderaan semakin berkembang.

Penyelesaian sedia ada di pasaran memanfaatkan kependaman rendah 5G. Menggunakan pecutan AI dan GPU pada Panjang Gelombang AWS atau Zon Tepi Azure, OEM automotif boleh memuatkan pemproses automotif ke awan jika boleh. Pendekatan ini membolehkan trafik antara peranti 5G dan kandungan atau pelayan aplikasi yang dihoskan di rantau panjang gelombang memintas Internet, mengurangkan kebolehubahan dan kehilangan kandungan.

Untuk memastikan ketepatan dan kekayaan set data yang optimum serta memaksimumkan kebolehgunaan, penderia yang dibenamkan dalam kenderaan digunakan untuk mengumpul data dan menghantarnya secara wayarles antara kenderaan dan agensi awan pusat, Semua ini dilakukan dalam masa terdekat. masa sebenar. Dengan peningkatan bilangan kes penggunaan berorientasikan masa nyata seperti bantuan di tepi jalan, ADAS, pemarkahan pemandu aktif dan pelaporan pemarkahan kenderaan, kependaman rendah dan pemprosesan tinggi diperlukan untuk armada, syarikat insurans dan perniagaan lain yang memanfaatkan data menjadi semakin penting. Walaupun 5G menyelesaikan masalah ini pada tahap yang besar, kos penghantaran data ini ke awan masih tinggi. Untuk memaksimumkan kecekapan pemprosesan tepi, keupayaan pengkomputeran terbenam termaju mesti dikenal pasti di dalam kereta.

Peningkatan komunikasi kenderaan-ke-awan

Untuk meningkatkan kecekapan jalur lebar dan mengurangkan isu kependaman, sebaiknya lakukan pemprosesan data kritikal di tepi (dalam kenderaan) dan hanya berkongsi maklumat relevan dengan acara itu kepada awan. Pengkomputeran tepi dalam kenderaan adalah penting untuk memastikan kenderaan yang disambungkan boleh beroperasi pada skala besar, kerana aplikasi dan data lebih dekat dengan sumber, memberikan masa pusing ganti yang lebih pantas dan meningkatkan prestasi sistem dengan ketara.

Kemajuan teknologi tangkas telah membolehkan komunikasi yang berkesan dan cekap antara sistem terbenam automotif dan penderia serta pelayan awan dalam kenderaan. Memanfaatkan persekitaran pengkomputeran teragih yang mengoptimumkan pertukaran data dan penyimpanan data, Automotive IoT meningkatkan masa tindak balas dan menjimatkan lebar jalur untuk pengalaman data yang pantas. Mengintegrasikan seni bina ini dengan platform berasaskan awan seterusnya membantu dalam mewujudkan sistem komunikasi hujung ke hujung yang mantap untuk keputusan perniagaan yang kos efektif dan operasi yang cekap. Secara keseluruhan, edge/cloud dan kecerdasan terbenam menghubungkan peranti tepi (sensor yang dibenamkan dalam kenderaan) kepada infrastruktur IT, memberi laluan kepada pelbagai aplikasi bertumpu pengguna baharu berdasarkan persekitaran dunia sebenar.

Teknologi ini mempunyai aplikasi yang luas dalam sektor menegak dan OEM boleh memperoleh manfaat dengan memanfaatkan cerapan yang diperoleh daripadanya. Kes penggunaan yang paling jelas ialah pasaran selepas jualan dan penyelenggaraan kenderaan, di mana algoritma yang cekap boleh menganalisis kesihatan kenderaan dalam hampir masa nyata untuk mencadangkan langkah pembaikan bagi kegagalan kenderaan yang akan berlaku dalam aset kenderaan seperti enjin, minyak, bateri, tayar, dsb. Memandangkan kebanyakan diagnostik dilakukan dengan cepat, armada boleh menggunakan data ini untuk membolehkan pasukan penyelenggaraan menyelenggara kenderaan dengan cara yang lebih cekap.

Selain itu, insurans dan jaminan lanjutan boleh mendapat manfaat dengan menyediakan analisis tingkah laku pemandu proaktif supaya modul latihan yang disesuaikan dengan keperluan pemandu individu boleh dibuat berdasarkan sejarah dan analisis pemanduan sebenar. Untuk armada, memantau penilaian kenderaan dan pemandu secara proaktif boleh menurunkan TCO (jumlah kos pemilikan) pengendali armada dengan mengurangkan kerugian akibat kecurian dan kecuaian sambil menyediakan latihan proaktif untuk pemandu.

Memperkasakan masa depan pengurusan armada

Analitis AI yang memanfaatkan IoT, pengkomputeran tepi dan awan dengan pantas mengubah cara pengurusan armada dilakukan, menjadikannya lebih cekap dan berkesan berbanding sebelum ini. Keupayaan AI untuk menganalisis sejumlah besar maklumat daripada peranti telematik menyediakan pengurus dengan maklumat berharga untuk meningkatkan kecekapan armada, mengurangkan kos dan mengoptimumkan produktiviti. Cara pengurusan armada sedang diubah oleh campur tangan kecerdasan buatan, merangkumi semua aspek daripada analisis masa nyata kepada pengurusan keselamatan pemandu.

Kecerdasan buatan boleh meningkatkan bilangan set data yang diproses oleh OEM dengan mengumpulkannya melalui awan, dengan itu meningkatkan keupayaan ramalan mereka. Ini bermakna kereta pandu sendiri masa hadapan akan lebih selamat dan lebih mudah digunakan, dengan laluan yang lebih tepat dan diagnosis kenderaan masa nyata yang lebih baik.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana kecerdasan buatan, pengkomputeran tepi, IoT dan awan membentuk semula pengurusan armada. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!