Ford: Big Data e nuova mobilità

Come si possono studiale tendenze e comportamenti su strada? Siamo andati a Palo Alto per scoprire i retroscena dei laboratori Ford.

Sono tre i centri di Ricerca e Sviluppo di Ford a livello mondiale, uno si trova nelle sede principale di Dearborn vicino a Detroit, un altro qui in Europa, ad Aachen in Germania, l’ultimo, il nuovo nato, è a Palo Alto nella Silicon Valley, proprio di fianco all’Università di Stanford, motore delle continue innovazioni che nascono in questa parte del mondo.

Uno dei motivi per cui Ford ha deciso di prendere casa qui è l’evoluzione rapida dell’industria dell’automobile di cui l’Ovale Blu vuole essere parte. Esistono infatti delle aree d’innovazione interconnesse e dei trend a livello sociale destinati a segnare il futuro di questa industria.

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La svolta è stata annunciata a Detroit al Naias, Ford in risposta ai cambiamenti della nostra società diventerà non solo un’azienda che vende auto, ma si occuperà più in generale di mobility. Vi abbiamo già dato un quadro generale relativamente a Ford Pass, la nuova app gratuita per tutti.

Un discorso è capire la rivoluzione in atto nei trasporti e cercare di reagire per tempo, un altro è sapere come muoversi con certezza. Al momento Ford sta analizzando gli elementi di questa innovazione: in California ha stretto una rete di relazioni, lavora con 200 start up e cinque università e ha messo in campo dei progetti. I risultati concreti di questi sforzi al momento si vedono solo in parte, la sensazione venendo qui è che i lavori in cantiere siano molti, alcuni dei quali ancora top secret.

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Uno di questi riguarda i mezzi alternativi compatibili con l’auto, per esempio la bicicletta. Per analizzare come e quanto in città le persone la utilizzino per spostarsi, è nato l’Infocycle Project.

Il progetto prevedere la raccolta dei dati e l’analisi in stile Big Data (studio dei dati aggregati, su larga scala, nel tentativo di capire tendenze e macro comportamenti) tramite un sensore da applicare alla bici. Il sensore comunica con il computer grazie ad un particolare linguaggio, sviluppato a partire dal software Android utilizzato per gli smartphone.

In una prima versione il chip era contenuto in una scatola in plastica da applicare alla forcella, ora è un quadrato di pochi centimetri ed è possibile nasconderlo nel telaio. Su scala più ampia i dati raccolti sono utili per capire a che ora, in che periodi dell’anno, per quanti chilometri e su quali strade, le persone preferiscono la bici all’auto e regolarsi quindi di conseguenza con progetti che possano andare incontro a queste esigenze comprendendo auto e due ruote, magari entrambe elettriche.

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Sempre in ambito Big Data, Ford è impegnata con Ibm per una piattaforma pilota utile per evidenziare modelli, correlazioni e tendenze della mobilità. Questo e consente a chi si sposta, di farlo in modo più efficiente. Ad esempio trovando subito parcheggio, dopo aver cercato di gestire quelli disponibili in maniera predittiva, oppure optando per un mezzo alternativo in caso di traffico. 

La Smart Mobility Experimentation Platform consente ai ricercatori Ford di avere una fotografia del quadro in atto nella mobilità ogni 10-15 secondi, cercando di suggerire il comportamento migliore da seguire di conseguenza, per esempio utilizzare la bici per evitare il traffico.

Il sistema utilizza la tecnologia cloud di Ibm, i dati sono immagazzinati e condivisi tramite il Web. “Il progetto utilizza un enorme mole di dati e li impiega per suggerire al consumatore la miglior esperienza di viaggio”, ci ha spiegato Rich Strader, Direttore in Ford delle nuove iniziative IT e tendenze emergenti. 

Smart Mobility Experimentation Platform è simile ai processi in atto nel settore dello stoccaggio delle merci. Pensate per esempio ad Amazon che delle gestione in tempo reale del magazzino ne ha fatto un modello di business.

I dati aggregati permettono di gestire meglio gli spostamenti, identificare le opportunità in maniera preventiva ed evitare i ritardi. L'esperimento di Ford in atto al momento nel Michigan riguarda un bus in grado di muoversi in maniera dinamica e servire più persone in una stessa area urbana.

Il progetto riguardante la connettività potrà comunque avere ulteriori sviluppi una volta pronta un’auto in grado di guidare da sola e servire i clienti basandosi sulle abitudini quotidiane ed i tipi di spostamento.


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