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Confluent für die Automobilindustrie
Es ist an der Zeit, einen Gang zuzulegen, wenn es um die digitale Transformation geht. Daten müssen in Bewegung gebracht werden, um u. a. intelligente Autos zu betreiben, eine Lieferkette zu vernetzen oder ein personalisiertes Kundenerlebnis zu schaffen.
Modernisierung der Automobilindustrie
Das traditionelle Geschäftsmodell der Automobilindustrie wird durch sich schnell ändernde Kundenbedürfnisse, autonome und selbstfahrende Fahrzeuge, allgegenwärtige Konnektivität und Umweltvorschriften in Frage gestellt. Daten sind vor diesem Hintergrund der Schlüssel zum Erfolg. Alte Dateninfrastruktur ist jedoch langsam, komplex und behindert die Transformation.
Die Data-in-Motion-Plattform von Confluent ermöglicht Unternehmen in der Automobilbranche den einfachen Zugriff auf Daten als Echtzeit-Streams, die Erschließung von Legacy-Daten und Integration von Datensilos.
Ressourcen
Technisches
- BMW-Gruppe: industrietaugliches Service-Framework für natürliche Sprachverarbeitung (NLP) basierend auf Kafka
- Kafka + Uber – die globale Echtzeit-Verkehrsinfrastruktur
- Stream-Verarbeitung mit Kafka in Uber
- Teslas Daten-Streaming-Plattform
- Stream-Verarbeitung im Ludicrous Mode bei Tesla
- Skalierbare Echtzeit-Verarbeitung komplexer Ereignisse bei Uber
Explore Common Use Case Recipes
Go from idea to proof-of-concept with a toolkit of code samples for the most popular use cases in the automotive and transportation industries.
Optimize Fleet Management
Notify Passengers of a Flight Delay
Geolokalisierte Alerts und Angebote erstellen
Track Order Shipments in Real-Time
Anerkennung aus der Branche
Gute Gründe für Confluent
Confluent bietet die Möglichkeit, die Anwendungsentwicklung zu beschleunigen, den operativen Aufwand sowie die Kosten zu reduzieren und ohne Umwege in die Cloud überzugehen, um das Unternehmen voranzutreiben.
Unbeschränkte Produktivität für Entwickler
Kafka einer Vielzahl von Entwicklern zur Verfügung stellen und so die Entwicklung von Event-Streaming-Anwendungen beschleunigen.
Effiziente und skalierbare Prozesse
Wenn das Daten-Streaming im Unternehmen zunimmt, müssen operative Prozesse vereinfacht werden während eine hohe Performance und Skalierbarkeit gewährleistet wird.
Voraussetzungen für die Produktionsphase
Planen Sie die Plattform mit den grundlegenden Attributen, die Unternehmen brauchen, um Event-Streaming in die Produktionsumgebung zu implementieren.
Committer-basierte Expertise
Weltweit führende Kafka-Experten, die direkt mit Kafka-Committern zusammenarbeiten, bieten Unternehmen während der gesamten Anwendungsentwicklung erstklassige Unterstützung an.
Die freie Wahl
Confluent und MongoDB lassen sich in jeder beliebigen Cloud nutzen. Alternativ kann beim Streaming zwischen lokalen und Public Clouds gewechselt werden – manuell oder automatisch verwaltet in der Confluent Cloud.
Zeit und Geld sparen
Keine Belastung mehr durch Kafka-Management, Einsparungen bei der Hardware und eine automatische Feinabstimmung der Infrastruktur, um die Effizienz und den Kerngeschäftswert zu maximieren.
Why Auto Manufacturers Love Kafka
Deutsche Bahn
Deutsche Bahn versorgt dank Confluent Platform Millionen von Reisenden mit zuverlässigen Reisedaten
So kann Confluent unterstützen
Kundenerlebnisse neu definieren. Digital begeistern. Effizienz steigern. Zukunftssicher für die Skalierung.
Personalisierte Kundenerlebnisse
Echtzeit-Informationen (wie Verkehr, Wetter, Kalender, Parkplatzverfügbarkeit) können genutzt werden, um durch die Personalisierung von Anwendungen im Fahrzeug und auf mobilen Geräten individuelle Kundenerlebnisse in und außerhalb des Fahrzeugs zu ermöglichen. Indem Benachrichtigungen an Services geschickt werden, die für Cross-Selling und Upselling relevant sind, ist es möglich, zeitnah wieder in Kontakt zu treten. Durch das Konsolidieren von Daten aus verschiedenen, nicht zusammenhängenden Systemen ergibt sich eine vollständige und einheitliche Sicht auf die Kunden. Dies dient zur Optimierung der Erfahrungen im Autohaus und im Kontakt mit dem Kundenservice.
Entwicklung von autonomen Fahrzeugen
Datenanalysen können im Auto durchgeführt werden, indem Daten von verschiedenen Sensoren in Echtzeit peripher analysiert werden. Durch das Sammeln der Daten von verschiedenen Autos und durch Echtzeit-Analysen großer Datensätze kann die Entwicklung von Features zum autonomen Fahren beschleunigt werden. Die skalierbare Aufnahme von Daten und die Anwendung von Modellen zum maschinellen Lernen ermöglichen Echtzeit-Prognosen und Modelltraining.
Vernetztes Fahrzeug
Durch das Sammeln von Daten in Echtzeit können individuelle Prämien basierend auf dem Verbrauch angeboten werden. Durch das Sammeln und Analysieren von Echtzeit-Daten zu Verwendung und Standort des Fahrzeugs wird eine nutzungsbasierte Vermietung von Autos ermöglicht. Das Erfassen von Daten aus unterschiedlichen Quellen ermöglicht die Verfolgung und Verwaltung der Flotte in Echtzeit und dadurch neue Geschäftsmodelle wie Mitfahrgelegenheiten, Lieferverfolgung, Logistik usw. Durch Echtzeit-Analyse von Daten im Auto können Ferndiagnosen durchgeführt und Kunden auf eine vorausschauende Wartung aufmerksam gemacht werden.
Intelligente Lieferkette und intelligente Fabrik
Durch die Vernetzung aller Systeme und Anwendungen in der Lieferkette (Depot, Lastwagen, Fabrik und Lager) wird sichergestellt, dass der Bestand in Echtzeit aktualisiert wird und so Echtzeit-Bestandsdaten zu allen Teilen für Produktionsstätten und Händler vorliegen. Durch das Sammeln von Daten von verschiedenen IoT-Geräten und durch Echtzeit-Analysen können Erkenntnisse zu Betriebsabläufen verbessert und die Sichtbarkeit gesteigert werden, um Probleme frühzeitig zu erkennen. So ist es möglich, eine vorausschauende Wartung durchzuführen, proaktiv statt reaktiv zu handeln und dadurch Ausfallzeiten zu reduzieren.