電気自動車の未来への道

未来の世代が楽しむことができる世界を築くためには、私たちの運営方法を変える必要があります。この運動の最前線には、Rivianという電気自動車メーカーがあり、私たちの惑星のエネルギーと交通システムを完全に化石燃料から離れることに焦点を当てています。今日、Rivianのフリートには個人用車両が含まれており、Amazonとのパートナーシップを通じて100,000台の商用バンを提供しています。各車両はIoTセンサーとカメラを使用して、車両の運転方法から各部品の機能までのペタバイト単位のデータをキャプチャします。これらのデータを手元に持つことで、Rivianは機械学習を使用して、予測保守により全体的な顧客体験を改善し、潜在的な問題がドライバーに影響を与える前に対処しています。

Rivianが初めてEAVを出荷する前には、データの可視性とツールの制限が出力を減らし、協力を防ぎ、運用コストを増加させる問題に直面していました。一時期に30から50の大規模で運用上複雑な計算クラスターを持っていましたが、これはコストがかかりました。システムは管理が難しく、頻繁にクラスターがダウンすることもあり、チームはデータ分析よりもトラブルシューティングに時間を割くことを強いられました。また、別々のシステムによって作られたデータのサイロは、データの共有を遅らせ、生産性の問題にさらに貢献しました。必要なデータ言語とツールセットの特定の専門知識は、開発者が利用可能なデータを十分に活用することを制限する障壁を作り出しました。Rivianの主任データサイエンティストであるJason Shiverickは、最大の問題はデータアクセスだったと述べています。「私は、技術的にあまり詳しくない広範なユーザーがデータをもっと簡単に活用できるように、私たちのデータを開放したかったのです」。

Rivianは、一度EAVが市場に出れば、取り込まれるデータ量が急増することを認識していました。信頼性と性能を提供するために、Rivianはデータアクセスを民主化するだけでなく、信頼性のある楽しい運転体験を確保するための革新的なソリューションを構築する共通のプラットフォームを提供するアーキテクチャが必要でした。

Databricksを使用してメンテナンス問題を予測する

Rivianは、Databricks Data + AI Platform上でデータインフラストラクチャを近代化することを選択し、これによりすべてのデータを統一したビューにまとめ、ダウンストリームの分析と機械学習のために利用できるようにしました。今では、ユニークなデータチームが、予測メンテナンスからスマートな製品開発まで、さまざまなユースケースに対する実行可能な洞察を提供するためのアクセス可能なツールを持っています。RivianのビッグデータシニアディレクターであるVenkat Sivasubramanianは、「私たちは、データと分析を効率的に民主化するシステムを提供するオープンデータプラットフォームを中心に文化を築くことができました」と述べています。Databricksの柔軟な全プログラミング言語のサポートとさまざまなツールセットとのシームレスな統合により、アクセスの障害が解消され、新たな機会が開かれました。

Wassym Bensaid、Rivianのソフトウェア開発副社長は次のように説明しています。「現在、私たちは様々なチーム、技術的なものもビジネス的なものも、Databricks Data + AI Platformを使用してデータを探索し、高性能なデータパイプラインを構築し、視覚的なダッシュボードを通じて実行可能なビジネスや製品の洞察を抽出しています」。

RivianのADAS（先進運転支援システム）チームは、すべてのEAVモーションを理解するために、テレメトリック加速度計データを簡単に準備することができます。この主要な記録データには、ピッチ、ロール、速度、サスペンション、エアバッグの活動に関する情報が含まれており、Rivianはこれを利用して車両のパフォーマンス、運転パターン、接続された車両システムの予測可能性を理解します。これらの主要なパフォーマンス指標に基づいて、Rivianはスマート機能の精度とドライバーがそれらを制御する能力を向上させることができます。アダプティブクルーズコントロール、レーンチェンジアシスト、自動緊急運転、前方衝突警告などの機能は、長距離運転や混雑した交通のストレスを軽減するように設計されており、時間をかけて顧客の運転体験を最適化することができます。

Databricks Unity Catalogを使用して、安全なデータ共有と協力も促進されました。Shiverickは、レイクハウスの統一ガバナンスがRivianの生産性にどのように利益をもたらすかを説明しています。「Unity Catalogは、私たちのさまざまなチーム全体で本当に中央集権的なデータカタログを提供してくれます」と彼は言いました。「今では適切なアクセス管理とコントロールができています」「Unity Catalog により、さまざまな部門やワークスペース間でデータカタログやアクセス管理を一元化できるようになり、ガバナンスが簡素化されました」。自動運転システムに使用されるような機密データソースのエンドツーエンドのバージョン管理と監査可能性は、特徴エンジニアリングに対するシンプルで安全なソリューションを提供します。これにより、Rivianは自動運転グリッドを獲得する競争で競争優位性を持つことができます。

電化と持続可能な世界への加速

データ洞察を迅速、効率的、コスト効果的に提供する能力をスケーリングすることで、Rivianはより多くのデータを活用して運用と車両の性能を改善し、顧客体験を向上させることが可能になります。Venkatは、「Databricksが提供する柔軟性は、クラウドの観点から私たちに多くのお金を節約させ、それは私たちにとって大きな勝利です」と述べています。Databricksが統一されたオープンソースのアプローチをデータと分析に提供することで、車両信頼性チームは、人々が自分たちの車両をどのように使用しているかをよりよく理解することができ、それが次世代の車両の設計に役立ちます。Databricks Data + AI Platformを活用することで、ランタイムパフォーマンスが30％～50％向上し、これにより洞察力とモデルパフォーマンスが速くなりました。

Shiverickは次のように説明します。「信頼性の観点から、コンポーネントが適切なライフサイクルに耐えることを確認できます。それは、ドアハンドルが頻繁な使用に耐えられるようにするほど簡単なことかもしれませんし、フィールドでの故障の可能性を排除するための予測的で予防的なメンテナンスほど複雑なことかもしれません。一般的に言って、私たちはキービークルメトリクスに基づいてソフトウェアの品質を改善し、より良い顧客体験を提供しています」。

設計最適化の観点から、Rivianの障害のないデータビューは、フリートの健康、安全性、安定性、およびセキュリティを向上させる新たな診断的洞察をもたらしています。Venkatは次のように述べています。「リモート診断を行って問題を迅速にトリアージしたり、モバイルサービスを呼び出したり、またはソフトウェアの問題を修正するためにOTAを送信することも可能です」。これらすべてには、データへの非常に大きな可視性が必要で、それが私たちのパートナーシップとプラットフォーム自体の統合によって可能になりました。」開発者たちは積極的に車両ソフトウェアを構築し、途中で問題を改善しています。

今後、RivianはDatabricksの採用が各チームで急速に進んでおり、プラットフォームユーザーの数を1年で250から1,000以上に増やしています。これにより、新たなユースケースが解放され、寒冷地でのバッテリー効率を最適化するための機械学習の使用、自動運転システムの精度向上、早期および継続的なメンテナンスのための車両健康ダッシュボードで商用デポを提供するなどが可能になりました。EAVsがより多く出荷され、商用バンのフリートが拡大するにつれて、RivianはEAVsから生成される大量のデータを活用し続け、持続可能な交通を革新する新たな革新と運転体験を提供します。

さらに多くの企業がDatabricks Data + AI Platformで成功を収めている方法をご覧ください。