AI、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変えるのか

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活用することで、帯域幅を節約し、高速なデータエクスペリエンスを実現できます。

企業が車両の近代化を目指す中、コネクテッドカーの利点により、特に車両管理に関してはコネクテッドカーが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 オペレーターの 86% が、運用コストの削減により、1 年以内にコネクテッド フリート テクノロジーへの投資から大きな利益を得たと報告しています。

さらに、高度なテレマティクス技術を使用したコネクテッド フリートは、車両の管理と保守においてさらなるメリットをもたらします。別の調査では、予防保守の改善とともに燃料コストが 13% 削減されたことが示されました。また、緊急ブレーキの使用も 40% 減少したことが示され、運転習慣を変えることで部品の寿命を延ばし、ドライバーの安全性を向上できることが示唆されました。

大量のデータの処理は難しい

車両会社、保険会社、修理会社、アフターマーケット会社はいずれも、このスマートテレマティクスデータをさらに活用したいと考えています。しかし、生成されるデータの量は増加し続けています。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行うために役立つ、これまで以上に多くのデータを入手できるようになりました。しかし、この膨大な量のデータは、すべての情報をコスト効率よく収集、消化、分析するという新たな課題を生み出しています。

データが本当に効果的かつ有用であるためには、プロセス全体を通じてデータを追跡、管理、クレンジング、保護し、強化して、適切な洞察を生成する必要があります。その結果、多数の車両を保有する企業は、そのデータを管理し、理解するために新しい処理機能を導入するようになりました。

組み込みシステム技術が標準となった

従来のテレマティクス システムは、さまざまな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し、収集し、分析 (オンボード) し、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。これらの組み込みシステムはすでに家電製品を中心に広く使用されており、車両データの分析にこの技術が使用されるケースも増えています。

市場にある既存のソリューションは、5G の低遅延性を活用しています。 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と、自動車 OEM は、可能な場合は車両処理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 デバイスと波長領域でホストされているコンテンツ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、車両と中央のクラウド施設間でワイヤレスで送信します。すべてほぼリアルタイムで行われます。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て、データを活用する車両、保険会社、その他のビジネスにとって、低レイテンシと高スループットの必要性がますます重要になっています。しかし、5G はこの問題をかなり解決しますが、この量のデータをクラウドに転送する際に発生するコストは依然として高額です。したがって、エッジ処理を可能な限り効率的に行うには、車内の高度な組み込みコンピューティング機能を特定することが不可欠です。

車両とクラウド間の通信の台頭

帯域幅の効率を改善し、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、イベントに関連する情報のみをクラウドと共有するのが最適です。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、処理時間が短縮され、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 ビークルが大規模に動作できるようにする上で重要です。

技術の進歩により、自動車の組み込みシステムは車内のセンサーやクラウド サーバーと効果的かつ効率的に通信できるようになりました。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することで、自動車 IoT は応答時間を短縮し、帯域幅を節約して高速なデータエクスペリエンスを実現できます。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と、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の通信システムの作成にさらに役立ちます。全体的に、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 (車両に組み込まれたセンサー) を IT インフラストラクチャに接続し、現実世界のコンテキストに基づいた多数の新しいユーザー中心のアプリケーションを実現します。

これはさまざまな業種にわたって幅広い用途があり、OEM は生成された洞察を活用して利益を得ることができます。最も明らかな使用例はアフターマーケットと車両メンテナンスです。ここでは、効果的なアルゴリズムによって車両の状態をほぼリアルタイムで分析し、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。このデータを使用すると、診断作業の多くがリアルタイムで実行されるため、車両群はメンテナンスチームがより効率的に車両を整備できるようになります。

さらに、保険や延長保証では、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メリットが得られ、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。車両群の場合、車両とドライバーのスコアを積極的に監視することで、盗難や過失による損失を減らし、ドライバーに積極的なトレーニングを提供することで、車両群オペレーターの TCO (総所有コスト) を削減できます。

車両管理の未来を推進

IoT、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、車両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。 AI はテレマティクス デバイスから得られる膨大な量の情報を分析できるため、管理者は車両の効率性を向上させ、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得ることができます。リアルタイム分析からドライバーの安全管理まで、AI はすでに車両管理の方法を変えています。

AI がクラウド経由で収集する OEM 処理データ セットが増えるほど、より正確な予測が可能になります。これは、将来の自動運転車がより安全で直感的になり、より正確なルートとより優れたリアルタイムの車両診断機能を備えることを意味します。