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聚上雲Epic Cloud串連生態系夥伴 推進電動車產業鏈雙軸轉型

  • 張丹鳳台北

「電動車供應鏈:雙軸轉型趨勢論壇」線上研討會,從電動車技術、應用與商業模式等角度,聚焦物聯網智慧車市場的發展機遇與挑戰。聚上雲
「電動車供應鏈:雙軸轉型趨勢論壇」線上研討會,從電動車技術、應用與商業模式等角度,聚焦物聯網智慧車市場的發展機遇與挑戰。聚上雲

「電動、車聯、體驗、能源」四大市場趨勢崛起,逐步顛覆交通產業與供應鏈生態,也翻轉消費者的習慣。其中,「電動車」是發展最迅速的一項,除了帶動汽車智慧化外,亦與車聯應用、自駕系統共同成長,進而繁衍共享經濟下的新型態出行商業模式。

鑒於此,佳世達集團成員之一聚碩科技旗下聚上雲Epic Cloud,邀集Google、Bahwan CyberTek及同集團的羅昇企業,於日前舉辦「電動車供應鏈:雙軸轉型趨勢論壇」線上研討會,從電動車技術、應用與商業模式等角度,聚焦物聯網智慧車市場的發展機遇與挑戰。
聚上雲Epic Cloud新事業開發中心副總經理朱驛清表示,電動車是大勢所趨,已有愈來愈多公司投入發展。此議題之所以熱絡,關鍵在於全球掀起淨零轉型浪潮,直接衝擊台灣產業出口布局,為此中華民國政府也訂定「2040年電動車售佔比100%」目標。

影響所及,佳世達集團旗下有多家公司陸續布局電動車供應鏈,如眾福科技投入車規使用面板,明基材料投入先進車用電池材料,羅昇企業針對充電樁進行代理與服務,聚上雲則深耕電動車軟體應用,幫助電動車生態圈夥伴建立顧客體驗平台,驅動能源與產業雙軸轉型,孕育人、車、店、騎、網等創新服務。

打造顧客體驗平台,實踐MaaS最後一哩路

Bahwan CyberTek (BCT)資深業務開發經理吳峻沂指出,全球積極推動基於雲和IoT技術的數位轉型,當中最重要核心就是資料;對於交通產業,如何透過科技來獲取以前從未取得的資料,用於商業決策判斷,攸關競爭力能否提升的關鍵。

據國外研究,2020年全球出行產業市場規模為362億美元,預估2026年可望增至882億美元,年複合成長率為19.9%,商機甚大。其中除電動車、電動巴士、E-Bike等製造商機外,也涵蓋智慧支付、智慧停車、共享車輛等Mobility as a Service (MaaS)相關服務商機。

MaaS出行應用的勝利方程式,即是「電動車+智慧化+5G」。先透過感知層收集資料,再藉由5G將資料上傳到雲,接著以雲為大腦執行資料接收、儲存與運算,終至利用顧客體驗平台為最後一哩路,為客戶傳遞服務價值。顧客體驗平台需具備流程管理、充電樁應用、智慧型邏輯判斷的行車服務,加上以客戶為導向的App。

企業在平台建置的過程,往往會遭遇一些瓶頸,像是資料安全、負載平衡、系統維運,另需考量衍生應用場景,包含資料上雲後如何進行數據分析、如何進行視覺化呈現。凡此種種,BCT都可提供助力。

吳峻沂舉出電動出行應用實例。關於E-Bike,某自行車業者經由BCT協助,創造一個結合售前、騎乘到售後服務的運動體驗平台,方便客人直接透過線上選購,再到門市進行交車,實現O2O消費體驗;當客戶藉由App掃描車架號碼、並綁定車輛完成保固與註冊流程後,後續即透過藍牙與自行車互動,將相關資料定期拋上雲,讓企業活用資料進行使用者分析、推動精準行銷,另可預知哪些車輛的耗材需要更換,適時提供高品質售後服務。

結合充電樁、營運平台與能源管理,加速建構充電站

羅昇企業專案經理羅士宏說,充電站管理難題不少,首先必須做到負載平衡調度,其次充電站營運商(CPO)也希望達到計費效果,兩件事都屬於能源管理範疇。因此很多人在評估充電站建置時,十分關切能源管理系統(EMS)這一塊,以期達到能源監控、需量控制目標。

現今台電針對充電樁建置的規範重點,首先是圖面審查,確保安裝業者或用戶符合政府的電力規範。其次是EMS,要求各樓層皆需有分電盤、能獨立供電,不要用到大樓總供電,並搭配EMS讓大家有電可充。再來是「新時間電價」,引導大家在用電離峰時段進行充電。

羅昇目前代理ABB、台達、華城等充電樁產品,另結合執行安裝服務的夥伴,代為向台電申請用電,且提供勘查外線、施工、竣工、檢驗送電等一條龍方案。此外羅昇亦可協助建置雲端智慧管理系統,其中包含管理平台,幫助業主解充電狀態;也包含維運平台,負責對接樓管系統,提供收費功能;還有共享平台,便於業主活用閒置資源、提供其他車主進行充電,賺取額外收入。

具體而言,雲端智慧管理系統提供完善的管理功能,讓業主隨時透過儀表板掌握充電站營運狀況,並結合雲端AI滿足24小時線上管理、預約充電等進階需求。另支援智慧動態調節區域電力、費用管理及多元支付、設備異常主動報修等功能。

活用Google Cloud,構築電動車/充電樁數據中台

Google夥伴工程師吳鴻鑫表示,論及電動車衍生的充電樁、共享系統等議題,背後皆需雲技術、數據中台及AI的支援。

欲將傳統資料方案套用在出行應用情境,容易產生諸多問題,包含資料量成長過快導致基礎建設跟不上,缺乏即時反應機制,且容易形成資訊孤島、徒增業主獲取資料洞察的困難性。Google Cloud Platform (GCP)以BigQuery為核心,結合豐富產品線,得以和AI強力整合,再配合簡易的操作流程、強大的擴展能力,協助用戶化解資料及AI運用上的種種痛點。

如何利用GCP的IoT及資料方案,孕育最佳的出行應用場景?吳鴻鑫指出,用戶可透過Cloud IoT收集資料,再利用Cloud Dataflow做ETL整理、進入BigQuery,爾後可利用Looker製作BI報表,或利用AI Platform執行AI分析,繼而搭配Anthos、Apigee等服務,將數據中台轉化成電動車/ 充電樁的監測與管理介面,並透過資料打造貼近使用者的App或儀表板。

假使用戶欲進行電動車供應鏈管理,可藉由Cloud Pub/Sub或Cloud IoT Core將廠端數據送上雲端,然後利用Cloud Dataflow讓資料儲存於BigQuery,接著打造Data Engine API,從而滿足AI訓練、供應鏈管理等需求。

總括而論,藉由聚上雲及夥伴們的串連,可協助業主建立良好的顧客體驗平台,一方面減少IT營運支出、降低相關能耗與碳排放,二方面彈性運用各種IT創新方案,支援業主期望的營運模式,開創最佳的出行服務體驗。