الذكاء الاصطناعي في إدارة الأساطيل - السبب والطريقة وما يجب البحث عنه

قد يبدو الذكاء الاصطناعي (AI) وكأنه خيال علمي، لكنه قد شق طريقه بالفعل إلى الأشياء التي نستخدمها يومياً دون أن ندرك ذلك حتى. المساعدين الرقميين الشخصيين المتحكم بهم صوتياً، والسيارات والمركبات ذاتية القيادة، وتطبيقات الملاحة، وغيرها من القدرات التنبؤية هي بعض أشكال الذكاء الاصطناعي في حياتنا اليومية. بدأت شركات إدارة الأساطيل باستخدام الذكاء الاصطناعي المتطور باستمرار لتحديد أولويات الموارد، وجمع وتحليل البيانات، وتحديد سلوكيات القيادة المحفوفة بالمخاطر، وتحديد مجالات احتواء التكاليف، وإنفاذ الامتثال. تعمل عمليات الأساطيل بالاستعانة بتطبيقات عملية متنوعة للذكاء الاصطناعي، مثل إنترنت الأشياء (IoT)، والتحليلات التنبؤية، وأنظمة التعلم الآلي (ML)، وأنظمة الاتصال والعرض الآلية المعتمدة على الرؤية الحاسوبية، إلخ. يدرك مديرو الأساطيل أن الذكاء الاصطناعي ليس مخصصاً لاستبدالهم، بل لمساعدتهم في جعل دورهم أكثر إنتاجية وانسيابية. يمكن للأساطيل استخدام الذكاء الاصطناعي لإعطاء الأولوية لسلامة السائق دون التنازل عن التكلفة والكفاءة. أصبح تتبع عمليات الأساطيل واتخاذ القرارات في الوقت المناسب أمراً بسيطاً الآن مع الذكاء الاصطناعي. دعونا الآن نرى كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد شركات الأساطيل في إدارة عملياتها.

تحسين سلامة السائق والمركبة

باستخدام الذكاء الاصطناعي، يمكن للأساطيل اكتشاف سلوك القيادة المحفوف بالمخاطر، مثل السرعة الزائدة، ومخالفات الإشارات، والنعاس، وتعب السائق، وعدم الانتباه، إلخ. هذا يمنح مديري الأساطيل نظرة ثاقبة على أداء السائق والتدخل إذا تم الإبلاغ عن خطر أمني. يمكن تحديد القيادة المحفوفة بالمخاطر من خلال البحث عن العلامات التالية:

• التثاؤب
• الرمش المستمر
• تفويت المنعطفات أو المخارج
• الانجراف خارج المسار
• أوقات رد فعل بطيئة
• استخدام الهاتف المحمول

بدون نظام مراقبة، لا يمكن للمديرين تحديد ما إذا كان السائق قد كان يرسل الرسائل النصية أثناء القيادة أو يغفو على عجلة القيادة. لكن يمكن تدريب أنظمة الذكاء الاصطناعي لاكتشاف التثاؤب وترددات الرمش، والتفاتات الرأس، وعلامات السلوك المحفوف بالمخاطر وبثها للمديرين في الوقت الفعلي، مما يسمح لهم باتخاذ التدابير التصحيحية لتدريب السائق. يمكن للذكاء الاصطناعي أيضاً إجراء تنبؤات ذكية حول الطقس وظروف الطريق المتغيرة. يمكن للتكنولوجيا التنبؤية المعتمدة على الذكاء الاصطناعي أيضاً استنتاج المخاطر من البيانات المجمعة من المركبات الأخرى. في عالم من المخاطر، يعد Driver•i كاميرا المراقبة الوحيدة للأساطيل التي تحلل بشكل استباقي 100 بالمائة من وقت القيادة. مع فيديو عالي الدقة من أعلى دقة كاميرا، يمكن لـ Driver•i التعرف بصرياً على الإشارات، والإشارات، والمشاة، والأشياء الأخرى مع تقديم الرؤى في الوقت الفعلي. يمكن للتنبيهات الصوتية في المقصورة في الوقت الفعلي إشعار السائقين لاتخاذ إجراءات تصحيحية، والتحذير من الحوادث المحتملة، واتخاذ قرارات آمنة فوراً. تقوم الكاميرا الداخلية لـ Driver•i بمعالجة البيانات في الوقت الفعلي والتواصل فوراً مع السائق من خلال إشعار صوتي. على سبيل المثال، عندما يتبع سائق مركبة أخرى عن قرب شديد، سيتم تحذير السائق فوراً. لا حاجة للانتظار حتى يحلل مدير الأسطول الفيديو ويستدعي السائق للتدريب. وفقاً لـ Adam Kahn، رئيس فريق الأساطيل التجارية في Netradyne، يمكن لمنصة الذكاء الاصطناعي في Netradyne تحديد متى التقط السائق هاتفاً محمولاً وتذكير السائق بوضعه خلال 11 ثانية. في 11 ثانية، تعرف نظامنا على مناورة خطيرة وأحدث تغييرات،" أوضح.

تقليل وقت توقف المركبة

تماماً كما يمكن للرعاية الصحية الوقائية أن تنقذ الشخص من التعرض لحدث صحي أكثر خطورة، فإن استخدام الذكاء الاصطناعي للبحث عن القرائن في بيانات المركبة يمكن أن يمنع عطل المركبة. يعتمد الذكاء الاصطناعي على البيانات للحصول على رؤى وإجراء تنبؤات. الشاحنات الحالية لديها عدة مكونات إلكترونية وأجهزة استشعار تجمع الكثير من البيانات، مثل تشخيصات المحرك ODB2 وبيانات ناقل CAN، واستخدام الوقود، وأوقات الخمول، والموقع، واستخدام المركبة، وساعات القيادة إلخ. يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بفشل أجزاء المركبة أو المركبة بأكملها نفسها. على سبيل المثال، يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي بالاشتراك مع نظام كاميرا عالي التقنية لاكتشاف الإطارات البالية أو الأجزاء المفقودة تحت الهيكل بشكل أسرع بكثير من الفحص اليدوي. إنترنت الأشياء (IoT)، وتحليل البيانات، والصيانة التنبؤية يمكن أن تتوقع العيوب المحتملة حتى قبل حدوثها. هذا يساعد في تحسين تكاليف صيانة المركبة الإجمالية.

تعزيز اتخاذ القرارات

يمكن للأساطيل استخدام الذكاء الاصطناعي لتحديد العلاقات بين أنواع مختلفة من البيانات لفهم نتائج معينة. يمكن استخدام دراسة أداء السائق مع مرور الوقت للوصول إلى درجة للسائق وتحديد المجالات التي يكون فيها السائق عرضة لإظهار سلوك محفوف بالمخاطر. على سبيل المثال، قد يحدد نموذج الذكاء الاصطناعي أن السائق يميل للانعطاف بسرعة عالية عند القيام بانعطاف يساري. المديرون الذين ينظرون إلى هذه البيانات يمكنهم حينها التوصية بتدريب لتجنب المنعطفات الحادة. يمكن أيضاً استخدام الذكاء الاصطناعي لدراسة استخدام الوقود في المركبات من خلال النظر في العلاقات بين البيانات المجمعة وتحديد بالضبط ما إذا كانت المشكلة تكمن في السائق، أو المركبة، أو ظروف الطريق. بمجرد معرفة السبب، يمكن اتخاذ إجراءات تصحيحية لتحسين اقتصاد الوقود.

اتخاذ القرارات الآلي

يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لأداء المهام المتكررة وأتمتة اتخاذ القرارات مما يوفر الوقت. التدريب الافتراضي هو خيار لتدريب السائقين بطريقة آلية دون الحاجة إلى مراجعة نشطة لأحداث القيادة المحفوفة بالمخاطر من قبل مدير الأسطول. من خلال تحليل الأحداث المحفوفة بالمخاطر للسائق المولدة خلال الأسبوع السابق، تعطي خوارزمية الذكاء الاصطناعي السائقين مجموعة فرعية صغيرة من السلوكيات للمراجعة والتركيز عليها. هذا التحليل لا يساعد فقط في تحسين السلامة على الطريق، لكنه أيضاً يقلل من الوقت الذي يقضيه المديرون في مراجعة مقاطع الفيديو بـ حتى 50%.

الأفكار الختامية

الاستثمار في التقنيات المناسبة سيزود الأساطيل بالقدرات لتعزيز القيادة الآمنة وتقليل مخاطر الحوادث. يمكن للأساطيل استخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لتحسين عمليات أساطيلها، وزيادة سلامة المركبة والسائق، واكتشاف مشاكل المركبة التي يمكن أن يفوتها السائقون وموظفو الخدمة. باستخدام الذكاء الاصطناعي، يمكن للمديرين اتخاذ قرارات أفضل دون بذل الكثير من الجهد الإضافي."وجدنا أن الذكاء الاصطناعي، والتعلم الآلي، وجودة الفيديو، والتغذية الراجعة الفورية المقدمة من حل Driveri كانت أفضل كاميرا مراقبة تناسب احتياجاتنا، والتركيز المعزز على الجوانب الإيجابية لسلوك سائقنا كان ميزة منتج حقيقية." - Halvor Lines