Amazon Web Services anunció que el fabricante de vehículos eléctricos Rivian ha seleccionado a AWS como su proveedor de nube preferido, profundizando la relación existente entre las empresas. En toda su empresa, el fabricante de automóviles aplica las capacidades de AWS en análisis, computación, contenedores y aprendizaje automático para ayudar a agilizar su negocio y mejorar el rendimiento de los vehículos eléctricos de sus clientes, para el alcance de la batería, la experiencia de conducción y la experiencia del propietario, al mismo tiempo que innova el bases tecnológicas para la gestión de flotas de vehículos eléctricos de los clientes y una carga de vehículos más eficiente.
Rivian aplica estas innovaciones en todas sus líneas de vehículos, incluidas las camionetas eléctricas de reparto (EDV) personalizadas para Amazon.com. A través de estos desarrollos, Rivian tiene como objetivo acelerar el cambio del consumidor y hacer que el transporte sea más limpio y más sostenible de acuerdo con sus objetivos bajo The Climate Pledge.
«Rivian se centra en crear productos fantásticos que definen categorías. La combinación de nuestra visión con la amplitud y profundidad de los servicios de AWS nos permite utilizar datos y conectividad para redefinir lo que es posible en transporte, logística y entrega», dijo Wassym Bensaid, vicepresidente de Rivian. «Al aprovechar AWS y construir un lago de datos central para interconectar las operaciones, productos y servicios de Rivian, podemos habilitar diagnósticos proactivos y agregar inteligencia a nuestros vehículos. Estamos deseando continuar nuestro trabajo con AWS para continuar ampliando los límites de la innovación en ingeniería, servicio al cliente, soluciones de administración de flotas y experiencias de carga «.
AWS impulsa la arquitectura de vehículos definidos por software (SDV) de Rivian y las actualizaciones de software inalámbricas, en las que se pueden entregar funciones nuevas y mejoradas de forma remota. La arquitectura SDV trata a todo el vehículo como un único sistema totalmente integrado que está conectado a la nube para permitir diagnósticos remotos, mantenimiento predictivo y pruebas e implementación rápidas de nuevas capacidades impulsadas por software para mejorar el disfrute de los clientes.
Rivian usa Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) para administrar y organizar las actualizaciones de software, y Amazon CloudFront (el servicio de red de entrega de contenido de AWS) para permitir la implementación de actualizaciones a escala.
Rivian planea mejorar continuamente características como opciones de información y entretenimiento y recursos de gestión de flotas durante la vida útil de sus vehículos. El equipo de ciencia de datos de baterías de Rivian también utiliza los servicios administrados de AWS para escalar sus capacidades de análisis y obtener información más rápidamente de su flota de investigación, desarrollo y prueba de vehículos.
«La amplia y profunda cartera de servicios de AWS ayuda a Rivian a utilizar los datos y la conectividad como diferenciadores estratégicos en la industria automotriz. Nuestras capacidades de análisis, aprendizaje automático, contenedores y servicio al cliente respaldan el modelo comercial de Rivian», dijo Werner Vogels, vicepresidente y director de tecnología de Amazon.com. “Impulsado por la nube líder en el mundo, Rivian está reinventando la propiedad, operación y servicio de vehículos para marcar el comienzo de un nueva experiencia de vehículos utilitarios deportivos, camiones y furgonetas eléctricos eficientes y agradables que deleitan a sus clientes «.
Además, Rivian utiliza capacidades de análisis, base de datos, almacenamiento y seguridad de AWS para mejorar la visibilidad y la agilidad en todo su modelo de negocio integrado verticalmente, bajo el cual la empresa gestiona todo su diseño, producción, distribución, ventas y servicio de vehículos internamente. Rivian construyó un lago de datos en Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) y utiliza AWS Glue (un servicio de integración de datos sin servidor que facilita descubrir, preparar y combinar datos para análisis, machine learning y desarrollo de aplicaciones) para que sus equipos puedan compartir datos fácilmente y obtener conocimientos que, en su opinión, pueden conducir a ventajas operativas y de costos estructurales sobre los fabricantes de automóviles tradicionales con funciones comerciales menos integradas.