Важность анализа производительности подключённого автомобиля

Современные подключённые автомобильные системы представляют собой хранилища данных. Эти автомобили не только улучшают качество обслуживания потребителей, но также предлагают преимущества в доходах и затратах компаниям, занимающимся мобильностью, включая OEM-производителей, автодилеров, поставщиков, технологических игроков и много ещё кого.

Потребители высоко ценят возможность подключения, о чём свидетельствует исследование «МакКинси», в котором 37% выразили готовность сменить марку автомобиля ради улучшения подключения. В некоторых регионах эта цифра была ещё выше, например, 56% в Китае. Более того, 39% потребителей проявили интерес к разблокировке дополнительных цифровых функций после покупки, а среди OEM-клиентов премиум-класса эта цифра выросла до 47%.

Многие OEM-производители столкнулись с проблемами, связанными с подключением и разработкой программного обеспечения, что привело к неблагоприятным отзывам клиентов и задержкам проектов. Лишь немногим избранным удалось преуспеть в области программно-определяемых транспортных средств и эффективно извлечь выгоду из монетизации данных транспортных средств. Эти успешные компании концентрируются на трех основных видах деятельности:

• Расширенный доступ к данным: обеспечение постоянных улучшений за счёт предоставления доступа к 1-2 терабайтам ежедневных данных о транспортных средствах.

• Монетизация: упор на монетизацию посредством подписок и платных OTA-обновлений.

• Быстрая интеграция: достижение быстрой интеграции идеи и автомобиля примерно за шесть недель — стратегия, которая принесла пользу OEM-производителям, ориентированным на электромобили.

Анализ производительности подключённых автомобилей сегодня также открывает явные возможности монетизации. Подключённые транспортные средства генерируют ценные потоки данных. OEM-производители могут изучить возможности монетизации, предоставляя услуги на основе данных третьим сторонам, таким как страховые компании, рекламодатели и инициативы «умного города». Такая диверсификация потоков доходов может повысить прибыльность OEM.

Однако большинство компаний гораздо менее успешны в оптимальной монетизации ситуации, и основные причины включают в себя:

1. Неспособность заинтересовать клиентов и выделить свои услуги.

Чтобы эффективно привлекать клиентов, OEM-производители должны отличать свои услуги от множества предложений по подключению, доступных на смартфонах. Сложные процессы адаптации, проблемы с выполнением услуг и проблемы с коммуникацией препятствуют их принятию. В сфере B2B многие клиенты по-прежнему не знают о потенциальных преимуществах автомобильных данных, что приводит к их недостаточному использованию.

2. Пренебрежение организационными преобразованиями.

Компаниям необходимо реструктуризировать и разработать специализированные межфункциональные подразделения для эффективной монетизации данных на протяжении всего жизненного цикла автомобиля. Разрозненные функции, нехватка кадров и устаревшие бизнес-модели препятствуют прогрессу.

3. Взгляд на развитие экосистемы ради масштабируемости.

Автопроизводителям следует сотрудничать с существующими поставщиками услуг для быстрого масштабирования в таких областях, как автоматическая зарядка, удалённый мониторинг и таргетированная реклама. Изолированные решения мешают сосредоточить внимание на основных компетенциях, а ограниченное партнёрство в пространстве B2B ограничивает охват рынка. Однако этот ландшафт развивается.

Автомобильная промышленность в нескольких сценариях переходит в сторону цифровизации, связи и принятия решений на основе данных, что делает аналитику в реальном времени незаменимым инструментом как для производителей, поставщиков услуг, так и для потребителей. Основные факторы, которые делают аналитику в реальном времени ключевой:

● Повышенная точность тестирования.

Аналитика подключённых автомобилей в режиме реального времени предоставляет тестировщикам непрерывный поток данных от различных датчиков и систем автомобиля. Этот приток данных в реальном времени позволяет создавать более точные и динамичные сценарии тестирования. Тестеры могут отслеживать критически важные параметры, такие как производительность двигателя, торможение, подвеска и выбросы, в режиме реального времени, что позволяет им оперативно обнаруживать и устранять проблемы.

● Моделирование реальных испытаний.

Современные автомобили оснащены несколькими датчиками и модулями связи, которые собирают данные в реальных условиях вождения. Аналитика в реальном времени позволяет тестировщикам воспроизводить подобные условия в контролируемой среде, например на испытательном полигоне или в центре моделирования. Такое моделирование реальных сценариев помогает оценить поведение автомобиля в различных условиях вождения, от городского движения до скоростей на шоссе.

● Раннее обнаружение проблем.

Аналитика в режиме реального времени обеспечивает мгновенную обратную связь о работе автомобиля, позволяя тестировщикам выявлять и устранять проблемы по мере их возникновения. Такой упреждающий подход к обнаружению проблем имеет неоценимое значение для предотвращения потенциально дорогостоящих отзывов и угроз безопасности. Это гарантирует, что транспортные средства соответствуют нормативным стандартам и ожиданиям потребителей.

● Проверка безопасности.

Безопасность является первостепенной задачей в автомобильной промышленности. Аналитика подключённых автомобилей в режиме реального времени позволяет проводить более комплексные проверки безопасности. Тестеры могут контролировать критически важные системы безопасности, такие как адаптивный круиз-контроль, предотвращение столкновений и помощь в поддержании полосы движения, в режиме реального времени. Этот процесс проверки помогает гарантировать правильную и надёжную работу этих систем, снижая риск несчастных случаев.

● Эффективный анализ данных для повышения производительности.

Аналитика в реальном времени упрощает процесс анализа данных во время тестирования. Вместо ручного сбора и обработки данных после каждого теста тестировщики могут положиться на автоматизированные системы, которые мгновенно предоставляют информацию. Такая эффективность ускоряет цикл тестирования, позволяя производителям быстрее выводить автомобили на рынок, одновременно улучшая анализ производительности подключённых автомобилей.

В случае отзыва автомобиля анализ производительности подключённого автомобиля помогает OEM-производителям точно определить затронутые автомобили. Такой целенаправленный подход гарантирует отзыв только автомобилей, находящихся в зоне риска, что сводит к минимуму неудобства для незатронутых клиентов.

Поскольку подключённые автомобили всё больше зависят от обмена данными, обеспечение безопасности и конфиденциальности как транспортных средств, так и пользовательских данных имеет первостепенное значение. Тестирование должно быть сосредоточено на выявлении уязвимостей и слабых мест в сетевой архитектуре автомобиля, механизмах передачи и хранения данных. Сюда входит тестирование на проникновение для оценки устойчивости автомобиля к кибератакам. Кроме того, тестирование конфиденциальности данных позволяет оценить, защищены ли пользовательские данные, включая личную информацию и привычки вождения, надлежащим образом и соответствуют ли они соответствующим нормам, таким как GDPR. Надёжная стратегия кибербезопасности необходима для защиты как автомобиля, так и пользователя от потенциальных угроз.

Подписывайтесь на журнал «Вестник ГЛОНАСС» и навигационный Telegram-канал