在人工智慧的應用和物聯網的普及推動下，建築產業正在經歷數位轉型。新一代的挖土機和工程車輛越來越多地整合了智慧技術，實現了即時決策、預測性維護和全面的數據透明度。本案例研究探討了全球最大的建築車輛和設備製造商之一如何與 Premio 合作，協助解決其下一代車輛的數據記錄器硬體複雜性。
公司背景
該公司擁有全球業務足跡和數十年的重型機械創新經驗，被公認為建築車輛和設備設計與製造領域的領導者。隨著市場轉向智慧和自動化機械，該組織在研發方面投入巨資，以探索下一代車輛平台。
該公司成立了一個專業的研發團隊，專注於將數位技術整合到其挖土車輛中。他們的任務是透過將人工智慧、感測器融合和遠端監控嵌入其下一代車隊，提供更智慧、更安全、連接性更好的設備。
挑戰
當研發團隊在原型設計下一代智慧挖土車輛時，他們在嘗試將數據記錄器整合到車輛中時遇到了一些關鍵的技術挑戰。數據記錄器為團隊提供了特定的車輛遠端資訊處理和洞察，這些對於提高設備性能、安全性和維護規劃至關重要。然而，要優化他們的數據記錄器，還需要解決一些障礙。
1. 在車內惡劣條件下運作的暴露
資料記錄器系統必須在大型挖土機內部可靠運作，且這些挖土機經常在極端條件下運作。團隊難以找到一個能在緊湊外形中提供足夠處理能力，同時又能滿足嚴格的工業要求，例如抗震性、寬廣的溫度容忍度以及無風扇外殼以防止灰塵進入的系統。
2. 即時遠端資訊處理數據檢索困難
為實現更智慧的挖土工作流程，研發團隊設計的系統依賴來自各種車載感測器的即時資料流。遠端資訊處理的延遲可能會中斷決策過程，並損害車輛在負載平衡、障礙物檢測和預測性維護等關鍵任務中的性能。
他們早期的版本使用基於雲端的數據處理，這會導致延遲和連接問題，尤其是在離網環境中。這強調了對具有低延遲性能、強大邊緣處理能力以及能夠在現場即時處理遠端資訊處理工作負載的本地數據記錄器的需求。
3. 有限的現場數據可存取性
除了即時處理之外，團隊還需要一種可存取的方法，以便在現場輕鬆檢索和卸載數據。由於資料記錄器需要儲存大量任務關鍵的遠端資訊處理資訊，工程師需要存取儲存驅動器以實現無縫的數據卸載程序。儘管無線數據傳輸是可能的，但它需要車輛停靠並引入長時間的停機時間才能將數據上傳到雲端。
現場的維護性和數據可存取性成為另一個關鍵障礙。在許多部署情境中，挖土機在遠程或離線位置運作，雲端同步不可用。研發團隊需要一種方法來快速安全地物理檢索數據，同時將停機時間或對車輛運作的干擾降到最低。
4. 高密度連線需求
原型車輛配備了廣泛的車載感測器和周邊設備網路，包括高解析度相機、光達掃描儀、GPS 模組和環境監測器。每個組件都產生高頻寬數據流，需要即時且不間斷地記錄。
為了有效管理這些資料負載，研發團隊要求數據記錄器能夠支援高物聯網連接埠密度。標準嵌入式系統通常無法滿足這一要求，導致團隊不得不依賴外部交換器或轉接器，這增加了複雜性、增加了佈線，並引入了潛在的故障點。
