La revolución de la Inteligencia Artificial, el Edge Computing, el IoT y la Nube en la gestión de flotas de vehículos
A lo largo del tiempo, las compañías han buscado continuamente modernizar sus flotas de vehículos. Los beneficios que emergen de las flotas de vehículos conectados han convertido estas tecnologías en el nuevo modelo estándar para la administración de flotas. En realidad, más del 80% de los administradores de flotas conectadas ya han reportado un alto retorno de su inversión en tecnología de flotas conectadas dentro del primer año debido a la reducción en los costos operativos.
Además, las flotas vinculadas con tecnología telemática avanzada proporcionan beneficios adicionales en términos de gestión y mantenimiento del vehículo. Un análisis reciente demostró una disminución del 13% en los costos de combustible para las compañías encuestadas, junto con mejoras en la prevención de mantenimiento. El análisis también indicó una disminución del 40% en la cantidad de frenado repentino, lo que significa el cambio en los hábitos de conducción que pueden ayudar a preservar las partes del vehículo y mejorar la seguridad del conductor.
El desafío de procesar grandes volúmenes de datos
Las flotas de vehículos, los proveedores de seguros, y las compañías de mantenimiento y postventa están tratando de aprovechar al máximo estos datos telemáticos inteligentes. Sin embargo, la cantidad de datos producidos continúa creciendo y con ellos, los desafíos de capturar, gestionar y analizar el torrente de información generada a diario.
Para optimizar los datos y para que puedan proporcionar verdadero valor, debe tratarse constantemente su seguimiento, gestión, limpieza, seguridad y enriquecimiento. Por esto, las compañías con flotas de vehículos están recurriendo a nuevas capacidades de procesamiento para manejar y dar sentido a todo el diluvio de datos.
El uso extendido de la tecnología de sistemas incorporados
Los sistemas telemáticos tradicionales se basan en sistemas incorporados, estos son dispositivos diseñados para recoger, analizar (dentro del vehículo) y controlar datos en equipos electrónicos, para buscar soluciones a una variedad de problemas. Estos sistemas incorporados han sido masivamente adoptados, en particular en electrodomésticos, y hoy en día su uso está creciendo en el análisis de datos de los vehículos.
Por qué las soluciones actuales no son muy eficientes
La solución existente actualmente en el mercado es la utilización de la baja latencia del 5G. Al utilizar la aceleración de IA y GPU en plataformas como AWS Wavelength o Azure Edge Zone, los fabricantes de equipos originales (OEM) de vehículos pueden descargar los procesadores incorporados de los vehículos a la nube en caso de necesidad. De esta forma, el tráfico entre los dispositivos 5G y los servidores de contenido o aplicaciones alojados en las zonas Wavelength puede omitir Internet, lo que reduce la variabilidad y la pérdida de datos.
De igual manera, para asegurar una precisión y un enriquecimiento óptimos de los conjuntos de datos y maximizar la usabilidad, se utilizan sensores incorporados en los vehículos para recoger los datos y transmitirlos de forma inalámbrica, entre los vehículos y la autoridad central en la nube, casi en tiempo real. Recordemos que, dependiendo de los casos de uso que se orientan cada vez más en tiempo real, como la asistencia en carretera, ADAS, la puntuación del conductor activo y los informes de puntuación del vehículo, la necesidad de una latencia más baja y un rendimiento alto se vuelve muy relevante para las flotas, las aseguradoras y otras compañías que utilizan los datos.
Desafortunadamente, aunque el 5G resuelve esta cuestion en gran medida, el costo generado por la cantidad de estos datos que se recolectan y transmiten a la nube todavía es restrictivo. Esta situación destaca la importancia de identificar la capacidad de procesamiento avanzada integrada dentro del automóvil para que el procesamiento de datos se realice de manera más eficiente posible.
El crecimiento del vehículo a la comunicación en la nube
Para optimizar la eficiencia del ancho de banda y mitigar los problemas de latencia, es preferible realizar el procesamiento de datos críticos en el borde dentro del vehículo y solo compartir la información relacionada con los eventos en la nube. La computación de borde en los vehículos se ha vuelto fundamental para garantizar que los vehículos conectados puedan funcionar a escala. Esto es debido a que las aplicaciones y los datos están más cerca de la fuente, lo cual proporciona una respuesta más rápida y mejora notablemente el rendimiento del sistema.
Los avances en la tecnología han permitido que los sistemas integrados de los vehículos se comuniquen con los sensores, tanto dentro del vehículo como con el servidor en la nube, de manera efectiva y eficiente. Aprovechando un entorno de computación distribuido que optimiza el intercambio y el almacenamiento de datos, el IoT automotriz mejora los tiempos de respuesta y ahorra ancho de banda para una experiencia de datos rápida. La integración de dicha arquitectura con una plataforma basada en la nube ayuda aún más a crear un robusto sistema de comunicaciones de extremo a extremo para decisiones de negocio rentables y operaciones eficientes. De hecho, la combinación del edge computing y la inteligencia incorporada conecta los dispositivos de borde (sensores incorporados dentro del vehículo) a la infraestructura de TI para dar lugar a un nuevo rango de aplicaciones centradas en el usuario en entornos del mundo real.
Las aplicaciones son variadas y abarcan diversos sectores comerciales en donde los OEM pueden hacer un uso provechoso y rentable de la información obtenida. Un caso de uso dominante es el mantenimiento de vehículos y el mercado de postventa, donde algoritmos inteligentes pueden analizar el estado del vehículo en tiempo real para sugerir diagnósticos y soluciones relacionadas con posibles fallas del vehículo en componentes como el motor, el aceite, la batería, los neumáticos, etc.
En este contexto, las flotas que aprovechan estos datos pueden tener equipos de mantenimiento preparados para realizar la atención de un vehículo que regresa en una forma mucho más eficiente, ya que gran parte del diagnóstico se ha realizado en tiempo real.
Además, el sector de los seguros y las garantías extendidas pueden beneficiarse al proporcionar análisis activos del comportamiento del conductor. De esta manera, se pueden desarrollar programas de capacitación específicos para cada conductor basándose en el historial y en el análisis del comportamiento de conducción real. Para las flotas, el monitoreo activo de las calificaciones del vehículo y del conductor puede permitir una reducción del TCO (coste total de propiedad). Esto puede resultar en una disminución de las pérdidas debido a hurtos, robos y negligencias, al mismo tiempo que se proporcionan programas de formación activa para los conductores.
El camino hacia el futuro en la gestión de flotas
Los análisis basados en IA que aprovechan el IoT, el edge computing y la nube están cambiando rápidamente la forma en que se realiza la gestión de flotas, haciéndola más eficiente y efectiva que nunca. La habilidad de la IA para evaluar grandes cantidades de datos provenientes de los dispositivos telemáticos proporciona a los administradores valiosa información que puede servir para mejorar la eficiencia de la flota, reducir costos y aumentar la productividad. Desde análisis en tiempo real hasta la gestión de la seguridad de los conductores, la IA ya está cambiando la forma en que se gestionan las flotas.
Si se considera que, a mayor cantidad de conjuntos de datos acumulados por la IA a través del procesamiento OEM en la nube, mejores serán las predicciones que la IA puede hacer. Esto significa que se pueden esperar vehículos automáticos más seguros e intuitivos en el futuro, con rutas más precisas y diagnósticos de vehículos en tiempo real.
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