Зарегистрируйтесь и получите бесплатный доступ к функционалу на весь 2019 год

В Казани разработают систему для оценки эксплуатации автомобилей «КамАЗ»

22 февраля 2019 г.11:37

В Казани разработают систему для оценки эксплуатации автомобилей «КамАЗ»

youtube.com

Специалисты Казанского федерального университета (КФУ) займутся разработкой системы с использованием анализа big data для оценки эксплуатации автомобилей «КамАЗ», приводит ТАСС слова ректора КФУ Ильшата Гафурова.

«Одно из направлений сотрудничества с ПАО «КамАЗ» — использование анализа больших данных», — сказал Ильшат Гафуров. Как уточнили в пресс-службе вуза, специалисты намерены разработать автоматизированную информационную систему по анализу big data — сведений, поступающих более чем по 50 параметрам со всех новых автомобилей, выпускаемых российским производителем.

По словам Ильшата Гафурова, речь идет о получении информации с датчиков, в том числе о качестве заливаемого топлива. «Если заказчиком [системы] является сама компания-производитель автомобиля, то, конечно, все данные будут собираться в компании и соответствующие ответственные люди будут наблюдать, как эксплуатируется автомобиль и что с этим автомобилем происходит», — сказал ректор КФУ. Он отметил, что система также необходима специалистам компании, которые по ее данным будут вносить изменения в конструкцию автомобиля.

«Для страховых компаний очень эта информация тоже важна, потому что в зависимости от этого будет формироваться страховой платеж. Сегодня модельный ряд автомобилей очень быстро меняется, и страховые компании не могут быстро понять, что это за автомобили. А вот когда будут установлены такие датчики, они будут понимать уже с первых же месяцев эксплуатации», — сказал Ильшат Гафуров. Он отметил, что часть датчиков вуз изготавливает самостоятельно.

Анализ данных, их хранение и интерпретацию планируют реализовать в соответствии с моделью AutoMat анализа данных с «подключенных автомобилей» — connected cars. С помощью него можно также получать информацию о типе, марке автомобиля, состоянии дорожного покрытия, по которому ездит машина.