Creșterea rapidă a numărului de vehicule conectate a generat un volum exponențial de date disponibile în întregul sector al mobilității. Totuși, valoarea reală a acestor informații depinde de capacitatea de a le transforma rapid în decizii operaționale eficiente. În acest context, Targa Platform, o soluție de tip Industry Cloud, joacă un rol central, valorificând peste 15 ani de experiență în gestionarea datelor.
Ca platformă de date pentru vehicule și soluție de mobilitate inteligentă, aceasta le permite operatorilor să colecteze, să structureze și să analizeze date eterogene, susținând atât digitalizarea proceselor operaționale, cât și dezvoltarea unor noi strategii de business.
Acest articol explorează modul în care funcționează platforma — de la date brute la rezultate aplicabile — precum și tehnologiile care fac posibile aceste capabilități.
- Cum funcționează Targa Platform: de la date la acțiune
- Tehnologiile din spatele Targa Platform
Cum funcționează Targa platform: de la date la acțiune
Targa Platform urmează un flux clar și structurat care ghidează companiile de la date la acțiune,
transformând informațiile în decizii operaționale concrete.
Totul începe cu datele, dar nu cu o singură intrare izolată. În ecosistemul mobilității, informațiile provin din multiple surse și descriu diferite aspecte ale aceluiași vehicul, ale utilizării acestuia și ale contextului operațional. Luate individual, aceste puncte de date au o valoare limitată. Doar atunci când sunt combinate și analizate în timp permit o înțelegere reală a evenimentelor și susțin luarea unor decizii eficiente.
De unde provin datele? Targa Platform colectează informații din multiple surse, care pot fi grupate în două categorii principale: date generate direct de vehicule și date care îmbogățesc contextul operațional, în funcție de segmentul de business.
Date de la senzori, colectate prin dispozitive conectate instalate în vehicule
- Dispozitive aftermarket și OEM, care funcționează ca data loggere auto sau înregistratoare de date ale vehiculului, captând parametri din unitățile de control electronic (ECU) prin OBD și CAN bus.
- Dashcam-uri inteligente, utilizate pentru detectarea evenimentelor critice și colectarea datelor necesare analizei comportamentului de conducere.
- Smartphone-ul, utilizat ca senzor, acționând ca un colector de evenimente auto și monitorizând utilizarea vehiculului prin dispozitive mobile, fiind relevant mai ales pentru asigurări și aplicații de analiză a comportamentului de conducere.
Date specifice industriei, pe segment, utilizate pentru interpretarea datelor vehiculului în diferite modele operaționale:
- LTR (Long-Term Rental): informații din centrele de livrare a vehiculelor, ateliere și rețele de service.
- STR (Short-Term Rental): date legate de stațiile de închiriere, facilitățile de pregătire/rotație și logistica vehiculelor.
- Flote: informații despre locațiile companiei, destinațiile de livrare, huburile operaționale și tiparele de utilizare.
- Asigurări: condiții meteo (de exemplu, alerte de grindină), date contractuale pentru analiza riscului, tipare istorice de utilizare și indicatori de utilizare anormală pentru prevenirea fraudei.
Aceste surse contribuie, de asemenea, la îmbunătățirea modelelor de inteligență artificială dezvoltate de Targa Telematics. Drept urmare, datele provenite de la vehiculele conectate devin un activ informațional structurat, pregătit pentru a fi transformat în insight-uri și acțiuni operaționale.
Cum devin datele aplicabile? Datele devin cu adevărat valoroase atunci când depășesc nivelul de informație și încep să genereze decizii și acțiuni. Această transformare necesită un proces structurat care convertește datele brute în insight-uri fiabile, contextualizate și utilizabile.
În cadrul Targa Platform, datele sunt mai întâi colectate din toate sursele disponibile și armonizate, depășind diferențele de format, frecvență și origine. Apoi sunt agregate pentru a identifica tipare, anomalii și evenimente relevante. În această etapă, datele sunt îmbogățite cu context operațional, înregistrări istorice și input-uri de la terți, permițând o interpretare clară în cadrul proceselor de business. În final, sunt stocate ca parte a unei fundații de date structurate și fiabile, utilizate pentru analitică avansată, inteligență artificială și automatizare.
Acest proces permite trecerea de la simpla monitorizare la intervenții proactive și țintite.
Ce se poate face cu datele vehiculelor conectate? Datele vehiculelor conectate permit două capabilități principale bazate pe AI: Agentic AI și Insights. Acestea reprezintă moduri diferite prin care inteligența artificială susține luarea deciziilor, în funcție de frecvență, tipul de declanșator și nivelul de implicare umană.
Agentic AI: decizii frecvente, în timp real
Funcționalitățile de automatizare se referă la decizii operaționale luate cu frecvență ridicată, adesea de sute sau mii de ori pe zi. Acestea sunt declanșate de evenimente specifice și pot fi gestionate integral de sistem, incluzând întotdeauna supraveghere umană (Human in the Loop).
În acest context, datele sunt analizate în timp real folosind modele de inteligență artificială (AI), machine learning sau reguli deterministe. Platforma telematică evaluează fiecare eveniment pe baza datelor istorice și a tiparelor comportamentale, determinând automat dacă trebuie declanșată o acțiune.
Exemple concrete includ:
- Detectarea furtului: monitorizarea continuă a vehiculelor pentru a identifica anomalii și a activa procesele de recuperare.
- Managementul mentenanței și al timpilor de nefuncționare: identificarea necesității intervenției, programarea automată a întâlnirilor între șoferi și ateliere și verificarea execuției.
- Monitorizarea livrării vehiculului: urmărirea procesului de livrare de la producător la șofer și rezolvarea potențialelor probleme.
- Asistență rutieră: detectarea defecțiunilor, evaluarea nevoilor de intervenție și trimiterea echipajelor de asistență.
În aceste cazuri, Agentic AI permite luarea deciziilor la scară largă, reducând timpii de răspuns, erorile manuale și volumul de muncă operațional.
Insights: decizii strategice și periodice
Pe lângă automatizare, există funcționalități bazate pe insight-uri, de obicei declanșate periodic (lunar sau trimestrial) și legate de decizii de business mai rare, dar cu impact ridicat.
În acest caz, sistemul nu acționează autonom, ci oferă analize, evidențiază tipare și recomandă acțiuni prin dashboard-uri interactive. Aceste capabilități se încadrează în Prescriptive Analytics sau Domain Intelligence.
Exemple includ:
- Saturarea flotei: analizarea gradului de utilizare a vehiculelor pentru a optimiza dimensiunea flotei în locații diferite.
- Managementul rețelei de ateliere: monitorizarea acoperirii geografice, identificarea zonelor sub- sau supraîncărcate și recomandarea de noi parteneriate.
- Coaching pentru conducere: analizarea comportamentului șoferilor pentru a identifica tipare sigure sau riscante și pentru a sugera acțiuni de instruire țintite.
În acest fel, analitica datelor vehiculelor pentru rețelele de dealeri auto, flote și asigurători depășește raportarea statică și devine un factor activ în operațiuni, automatizând sarcinile repetitive și susținând deciziile strategice prin recomandări bazate pe date.
Tehnologiile din spatele Targa Platform
1. Inteligență artificială
Inteligența artificială este o componentă de bază a Targa Platform și este aplicată în patru capabilități-cheie pentru a susține deciziile și procesele din mobilitate:
- Descrierea a ceea ce se întâmplă
AI reconstruiește evenimente și procese, ajutând la înțelegerea a ceea ce s-a întâmplat. De exemplu, analizarea unui accident sau a comportamentului de conducere. - Înțelegerea cauzelor
Sistemul explică de ce a avut loc un eveniment, identificând cauze rădăcină precum stilul de condus sau probleme tehnice. - Prezicerea a ceea ce s-ar putea întâmpla
Analizând tipare, AI anticipează evenimente viitoare, permițând acțiuni proactive, precum prevenirea furturilor sau realizarea mentenanței predictive. - Recomandarea celor mai bune acțiuni
AI susține procesul decizional prin sugerarea unor acțiuni optime. De exemplu, poate identifica vehiculele care ar trebui electrificate sau locațiile în care ar trebui instalate stații de încărcare, pe baza modului de utilizare a flotei.
2. IoT
Alături de AI, IoT reprezintă stratul tehnologic care permite colectarea datelor din vehicule și din dispozitive conectate. Ca platformă IoT pentru industria auto, Targa Platform adună date eterogene și nestructurate din multiple surse, care descriu același fenomen din perspective diferite.
Operând la scară largă, platforma gestionează date provenite de la milioane de vehicule conectate și procesează zilnic miliarde de puncte de date. Acestea sunt colectate prin dispozitive de bord, inclusiv data loggere pentru vehicule, precum și prin fluxuri de date OEM.
IoT include și capabilități de management al dispozitivelor, precum monitorizarea calității datelor, diagnosticarea la distanță, managementul conectivității și actualizările de firmware. Aceste funcționalități asigură fiabilitatea și continuitatea fluxurilor de date.
În timp ce mulți furnizori se specializează fie în colectarea datelor, fie în analitică, Targa Telematics combină ambele capabilități într-o singură platformă de mobilitate, transformând datele complexe în valoare operațională.
3. Securitate
Toate datele sunt colectate, normalizate, analizate și protejate în conformitate cu reglementările GDPR. Targa Platform integrează baze de date geografice, de mentenanță, de consum și de încărcare pentru a genera insight-uri fiabile.
Modelele de inteligență artificială sunt antrenate pe seturi de date proprietare și contextualizate, utilizând tehnici avansate, inclusiv edge computing direct la nivelul vehiculului.
Tehnologiile-cheie includ:
- Algoritmi de tip deep learning, random forest și gradient boosting
- Procesare de tip edge computing la nivelul vehiculelor
- Pipeline-uri predictive integrate în dashboarduri operaționale
4. Fiabilitate
Platforma este proiectată pentru a asigura disponibilitate ridicată și continuitate operațională.
Infrastructura sa se bazează pe servere tolerante la erori, capabile să mențină operațiunile chiar și în timpul unor defecțiuni parțiale sau întreruperi.
În cazul unor anomalii sau date nesigure, sistemul poate izola serviciile afectate fără a impacta funcționalitatea generală. Această abordare asigură stabilitate, reziliență și operare continuă, chiar și în scenarii complexe sau critice.
Capacitatea de a transforma datele vehiculelor conectate în acțiuni operaționale este un factor-cheie pentru eficiență și inovație în sectorul mobilității. Prin combinarea IoT, a inteligenței artificiale, a capitalului său de date și a unei infrastructuri robuste, Targa Platform permite companiilor să gestioneze complexitatea datelor și să o traducă în decizii scalabile, automatizate și bazate pe dovezi.
