Il mercato dei veicoli connessi, branca del ben più variegato mondo degli oggetti smart collegati alla Rete, è in grande fermento. Secondo la società di ricerca Reportlinker, questo segmento nel 2020 varrà a livello globale circa 95,75 miliardi di dollari e sarà caratterizzato da un tasso di crescita annuale composto (Cagr) del 22,84 per cento. Un veicolo connesso è un mezzo in grado di trasmettere dati utili in tempo reale all’esterno, attraverso la Rete, che aziende e costruttori possono utilizzare per analizzare e migliorare diversi parametri. Si inserisce in questo contesto Vehicle Insights, nuova applicazione di Sap con funzionalità per l’analisi dei dati di base che possono essere sfruttate per analytics sul parco auto e sulla diagnostica dei veicoli, oltre che per scenari di mobility-as-a-service.
La nuova soluzione permette alle imprese di accedere alle informazioni sulle flotte o a quelle più importanti dei singoli mezzi, come ad esempio il riconoscimento delle marce, la mancanza di carburante, i risultati per guida in assetto economico o la mappatura del riscaldamento del motore. Grazie a funzioni per la manutenzione predittiva basate sui chilometri percorsi e sull’usura degli pneumatici, gli interventi di riparazione possono così essere pianificati in modo più efficiente riducendo quindi i costi.
L’applicazione è basata su Sap Hana Cloud Platform ed è in grado di offrire flessibilità combinando il numero crescente di dati generati dai veicoli connessi con le informazioni aziendali già esistenti all’interno dell’organizzazione, ma anche con quelle esterne. Sfruttando la potenza di analisi in tempo reale e le funzionalità predittive, la soluzione del colosso tedesca genera insight di valore per le organizzazioni.
Vehicle Insights offre servizi basati su Web, standardizzati e facilmente integrabili, che riducono i costi grazie a operazioni di pianificazione e controllo più efficienti. Non solo nella gestione della flotta aziendale intesa in senso classico, ma anche in scenari differenti come il monitoraggio di un carrello elevatore in un magazzino o di un’escavatrice in un cantiere.
L’obiettivo finale è in particolare l’ottimizzazione dei processi di logistica, grazie anche alla rilevazione dei dati dei mezzi utilizzando la posizione geo-referenziata, il peso del carico, la temperatura dell’olio e la stima dell’ora di arrivo. Informazioni fondamentali, per esempio, anche per le compagnie assicurative in caso di sinistri.