Flottendaten und Vernetzte Mobilität

Viele vernetzte Systeme, wie etwa Fahrzeuge, Smartphones, Fitness-Tracker, Action-Cams,… sind heutzutage mit GPS/GNSS-Empfängern ausgestattet, sodass sich auch einfache Weise Bewegungsdaten aufzeichnen, analysieren und in "intelligenten" Regelungssystemen verwenden lassen.

Anwendungsbeispiele

Wenn mehrere unterschiedliche Benutzer derartiger Systeme quasi in Form einer Flotte benutzen, dann lassen sich daraus viele nützliche Informationen und Funktionen ableiten:

  • Mit den Verhaltensmustern der Verkehrsteilnehmer und deren verschiedenen Benutzerprofilen lassen sich verbesserte, kooperative Fahrerassistenz-Systeme ableiten.
  • Die Identifikation von (un)günstigen Verhaltensmustern (z.B. bzgl. Energieverbrauch, Verkehrseffizienz, Sicherheit, etc.) kann zur kontinuierlichen Verbesserung der jeweiligen Regelungssysteme in der Verkehrsautomatisierung beitragen.
  • Die Bewegungsdaten lassen sich als Virtuelle Sensor für die Erkennung der lokalen als auch globalen Verkehrslage verwenden (Extended Floating Car Data, Fahrzeuge als Verkehrssensoren).
  • Die Datenbasis bietet die Basis zur Entwicklung für Predictive Maintenance-Anwendungen.
  • Vernetze Systeme in Kombination mit Machine-Learning und Anomalie-Erkennung ermöglichen die Realisierung von kollektivem Lernen, welches eine effiziente Einführung des automatisierten Fahrens ermöglicht.

Lösungen

Neben der entsprechenden Anwendungserfahrung verfügt ANDATA über viele vorgefertigte Lösungen, um schnell spezifische Auswertungen und Analysen von Flottendaten beliebigen Umfangs durchführen zu können. Zudem besteht ein breiter Fundus an Methoden, um z.B. Flottendaten unter Berücksichtigung von Anonymisierung, Dateneffizienz, bestmögliche Analysefähigkeit aufzusetzen, zu implementieren und im Betrieb laufend zu verbessern.

Vor allem geht es auch darum, dass man mit möglichst geringem Datenvolumen bestmögliche Entscheidungen für die jeweilige Anwendung ableiten kann.

Die gebotenen Lösungen gelten natürlich allgemein und können für beliebige Anwendungen im Internet of Things eingesetzt werden.