Predictive telemetry in the management of business processes in the auto transport industry

Abstract

The automotive industry is undergoing a significant transformation driven by advances in technology, particularly in IoT, big data analytics, and predictive telemetry. This research explores the development and implementation of predictive telemetry platforms for business process management in the automotive industry. Leveraging IoT devices and big data, these platforms analyze telemetry data from vehicles, enabling informed decision-making and improved management processes. A key focus is on how predictive telemetry enhances the development, safety, and performance optimization of autonomous vehicles, which rely on accurate, timely data for decision-making. By analyzing sensor data, these platforms forecast potential issues, ensuring the safety and reliability of autonomous systems while reducing downtime and enhancing performance. The study also examines the impact of predictive telemetry on customer experience and service personalization. By analyzing data on driving habits, vehicle usage, and performance metrics, companies can create tailored services, such as personalized maintenance schedules based on actual usage. Predictive analytics further informs the development of features and services aligned with customer preferences. In aftermarket processes, telemetry data streamlines operations like inventory management, warranty services, and customer support. For instance, predictive insights help anticipate parts demand, optimize inventory, and reduce costs. Early defect detection allows for proactive recalls or repairs, enhancing customer satisfaction and protecting brand reputation. The research incorporates case studies of companies that have implemented predictive telemetry platforms, highlighting challenges such as data integration, scalability, and cybersecurity. Despite these hurdles, the findings demonstrate substantial benefits, including increased efficiency, cost savings, and customer loyalty. In conclusion, integrating predictive telemetry platforms transforms business process management in the automotive sector. By leveraging IoT and big data, companies can make informed decisions to optimize vehicle performance and elevate customer experiences. This research emphasizes the importance of investing in predictive telemetry technologies to remain competitive in a data-driven industry.Автомобільна індустрія зазнає значних трансформацій, спричинених розвитком технологій, зокрема Інтернету речей (IoT), аналітики великих даних та предиктивної телеметрії. У цьому дослідженні розглядається розробка та впровадження платформ предиктивної телеметрії для управління бізнес-процесами в автомобільній індустрії. Використовуючи IoT-пристрої та великі дані, ці платформи аналізують телеметричні дані з транспортних засобів, забезпечуючи прийняття обґрунтованих рішень та покращення процесів управління. Основна увага приділяється тому, як предиктивна телеметрія сприяє розвитку, безпеці та оптимізації продуктивності автономних транспортних засобів, які залежать від точних і своєчасних даних для прийняття рішень. Аналізуючи дані з сенсорів, ці платформи прогнозують потенційні проблеми, забезпечуючи безпеку й надійність автономних систем, одночасно скорочуючи простої та покращуючи продуктивність. Дослідження також вивчає вплив предиктивної телеметрії на клієнтський досвід та персоналізацію сервісів. Аналізуючи дані про звички водіння, використання транспортних засобів та показники продуктивності, компанії можуть створювати індивідуалізовані послуги, такі як персоналізовані графіки технічного обслуговування на основі реального використання. Предиктивна аналітика додатково сприяє розробці функцій і послуг, що відповідають уподобанням клієнтів. У процесах післяпродажного обслуговування телеметричні дані оптимізують такі операції, як управління запасами, гарантійне обслуговування та підтримка клієнтів. Наприклад, предиктивна аналітика допомагає прогнозувати попит на певні запчастини, оптимізувати рівні запасів та скорочувати витрати. Раннє виявлення дефектів дозволяє проводити проактивні відкликання чи ремонти, покращуючи задоволеність клієнтів і захищаючи репутацію бренду. Дослідження включає кейс-стадії компаній, які успішно впровадили платформи предиктивної телеметрії, висвітлюючи такі виклики, як інтеграція даних, масштабованість та кібербезпека. Незважаючи на ці труднощі, результати демонструють значні переваги, включаючи підвищення ефективності, зменшення витрат і зміцнення лояльності клієнтів. На завершення, інтеграція платформ предиктивної телеметрії трансформує управління бізнес-процесами в автомобільному секторі. Використовуючи IoT і великі дані, компанії можуть приймати обґрунтовані рішення для оптимізації продуктивності транспортних засобів і покращення клієнтського досвіду. Це досліджен ня підкреслює важливість інвестицій у технології предиктивної телеметрії, щоб залишатися конкурентоспроможними в умовах дедалі більшого впливу даних на галузь.