Как AI управлението на автопаркове ще оформи бъдещето на транспорта

Съществуват много мнения за това как изкуственият интелект (AI) ще промени света с очаквания за неговите възможности сега и в бъдеще. AI просто се отнася до интелект, демонстриран от машини, за разлика от този, демонстриран от хората. Въпреки че хората са интелигентни, те не могат да бъдат програмирани да надминат настоящите си възможности по същия начин, по който може машина. Това доведе до създаването на интелигентни машини, които се справят със задачи, с които иначе хората се справят трудно ефективно.Изкуственият интелект постепенно става постоянно присъствие в много технологични приложения. От приложения и уебсайтове, които показват точни потребителски препоръки до прогнози за игри, той променя потребителското преживяване в много области.Управлението на автопаркове е една от областите, които AI революционизира. Нарастващата потребност да се постави безопасността на водача на първо място, без да се компрометира разходът или ефективността, доведе до приемането на интелигентни системи за управление на автопаркове.За обикновения водач, присъствието на AI се усеща силно в използването на смартфони и телематични устройства, които препоръчват най-добрите маршрути в трафика. Това преди беше геркулесова задача, белязана от хартиени карти и слушане на радио предавания за пътни маршрути; днес имаме сложни приложения за трафик, които комбинират GPS и изкуствен интелект, за да направят живота на водачите по-лесен.Автопарковете се възползват от мощни AI-базирани приложения, които се справят с всичко от препоръки за маршрути до анализ на данни за пътни рискове и дори обучение на водачи. То осигурява точността, ефективността, удобството и лекотата, които по-ранните технологии не успяха да предоставят. В резултат на това става по-безопасно да се транспортират стоки и услуги.

Какво е AI управление на автопаркове?

AI управлението на автопаркове е използването на технология, базирана на изкуствен интелект, за управление на операциите на автопарка. В постоянно променящ се свят то опростява работата на всеки мениджър на автопарк, като постепенно елиминира човешката грешка от транспортния процес.AI-базираните препоръки гарантират, че водачите, мениджърите и механиците на автопарка могат да вземат по-добри решения, които подобряват дългосрочната производителност на автопарка. То също така служи като асистиваща технология, гарантирайки, че водачите запазват автономията си по време на всеки транспортен цикъл. Ето някои ключови аспекти на управлението на автопаркове, които AI може да оптимизира:

Анализ на автопарка в реално време

Събирането на данни е ключов елемент от всеки оперативен процес, защото без анализиране на минали данни не можете да вземате информирани решения. С исторически прозрения за информиране на милиони точки от данни, анализирани в реално време, резултатът е приоритизиране на възможности и рискове, така че мениджърите на автопаркове и водачите да могат да определят най-добрия план за действие в потенциално проблемни ситуации. AI системите за управление на автопаркове могат да се използват за събиране на данни за предиктивна аналитика; данни като трафик и пътни условия, екологични опасности, време в реално време и механични неизправности могат да се използват за прогнозиране на предстоящ риск. Това позволява на мениджърите на автопаркове да правят по-добри маршрути, графици, доставка на поддръжка и договорености за изпращане, които подобряват резултатите и дейностите на автопарка.Накрая, с AI-базирана аналитика водачите вече не трябва да вървят на сляпо и могат да останат подготвени за всякакви неочаквани събития.

По-добри решения за ремонт и поддръжка

През май 2019 г. марката за автономно шофиране Tesla направи заглавия след дебютирането на AI-базирана технология, която позволява на Tesla превозните средства да диагностицират точно своите неизправности. Въпреки че тази технология съществува от известно време и е била видяна в няколко модерни автомобила, изкуственият интелект осигурява по-точна самодиагностика, както и решения на неизправности.AI гарантира, че потенциалните неизправности могат да се прогнозират преди изобщо да се случат. Например, нормално превозно средство с диагностична система най-вероятно ще сигнализира за проблем с двигателя, когато той вече е възникнал. От друга страна, AI-базираният Internet of Things (IoT), анализът на данни и предиктивната поддръжка могат да доведат до откриване на неизправности много преди тя да се случи. Според проучване на McKinsey, предиктивната поддръжка ще намали разходите с 10-40%, времето за престой с 50% и капиталовите инвестиции с 3-5%.Предиктивната поддръжка дава на мениджърите и техните механици повече от достатъчно време за ремонти, които потенциално могат да предотвратят инциденти. Още по-важно, AI може да препоръча най-ефективните и рентабилни решения за механични неизправности. Това има две основни предимства:

• Спестява времето на механиците, обикновено прекарано в диагностика.
• Дава на мениджърите по-ясна представа за състоянието на техните автопаркове през цялото време. Това може да означава, че мениджърите на услуги могат да спестят много разходи за рутинна поддръжка, като извършват ремонти само когато AI системите покажат потенциални неизправности.

Интеграция на автопарка

Един основен проблем с операциите на автопарка, особено в големи автопаркове, е броят на движещите се части в системата, до които трябва да се има достъп. Няколко отдела се нуждаят от непрекъснат приток на информация, която трябва да бъде в синхрон с всички останали департаментски операции. Въпреки че квалифицирана работна сила може да направи това, това отнема време и труд.AI система може да опрости процеса, като безпроблемно интегрира всеки отдел на единна платформа и ги храни с информация едновременно. Мениджърите на услуги могат да спестят време и разходи за планиране, поддръжка и мониторинг на операции, тъй като всички данни за тези операции са напълно достъпни. Това гарантира, че всички служители в различните отдели имат достъп до данните, които им помагат да вземат информирани решения. Това също така води до по-сплотен автопарк, тъй като всеки отдел автоматично работи в синхрон с останалите.

По-опростен процес на набиране

Според доклад на американското Бюро за статистика на труда. Нуждата от автомобилни и дизелови техници се очаква да нарасне с до 5% до 2028 г. Американската асоциация на камионния транспорт прогнозира, че ще има недостиг от до 175 000 водачи на камиони до 2026 г.Тъй като водачите и техниците от по-възрастното поколение се пенсионират, има нужда от по-млади, технически подготвени заместници; въпреки това това представлява проблем с въвеждането и обучението. AI може да опрости процеса на въвеждане, като улови специализираните умения на тези работници преди те да се пенсионират.Това е особено страхотно за техници с уникални начини за изпълнение на своите задачи. AI също така може да препоръча най-квалифицираните водачи, които отговарят на нуждите на компанията от група от хиляди кандидати, намалявайки натоварването на наемащите.

Как се интегрира AI с управлението на автопаркове?

AI-интегрираният софтуер обикновено е сложна система, съставена от няколко устройства и приложения като Internet of Things, предиктивен анализ на данни и системи за машинно обучение, HD камери и сензори, комуникационни и дисплейни системи и WiFi.Например, AI-базираната платформа за управление на автопаркове Driver•i, понастоящем разположена в автопаркове в цялата страна, е комбинация от всички тези компоненти. Има също така много други AI-интегрирани системи за управление на автопаркове с един или повече от тези компоненти.Преди да разберем как всяка от тези части се комбинира, за да създаде мощна система за управление на автопаркове, важно е да знаем какво прави всяка една.

Internet of Things (IoT)

Internet of Things се отнася до мрежа от задвижвания и сензори, които непрекъснато събират данни от тяхната среда. В управлението на автопаркове IoT гарантира, че се улавят достатъчно данни за анализ, като същевременно насърчава безпроблемното споделяне на информация между всички заинтересовани страни в веригата на доставки като търговци на дребно и производители.IoT за управление на автопаркове работи чрез използването на 3 основни технологии:

• Безжична комуникация (4G, Bluetooth, WiFi) предават съответната информация
• Global Positioning System (GPS) за точно проследяване на местоположението в реално време
• Onboard Diagnostics (като OBDII и J1939) сканери за самодиагностика и отчитане

Машинно обучение

Технологията за машинно обучение позволява на автопарковете да учат от данни, събрани с течение на времето и да правят управлявани корекции, базирани на тези данни. Резултатът е създаването на интелигентни системи, в които AI може да научи способности за вземане на решения, които позволяват по-ефективно справяне с практически ситуации.

HD камери

AI-активираните камери гарантират, че видео данните могат да се улавят, анализират и достъпват по всяко време, водейки до по-добро изучаване на поведението на водача, пътните условия или опасности.AI система с всички горепосочени компоненти ще бъде способна да изпълнява следните задачи:

• Събиране на точни пътни данни и предаването им на други устройства
• Предаване на информация през всяко звено от веригата на доставки
• Анализиране на данни в реално време и съветване на водача за най-добрия план за действие
• Откриване на разсеяни или сънливи шофьорски поведения при водачите преди те да доведат до инциденти
• Заснемане на пълни видео кадри от инциденти от различни външни ъгли на превозното средство
• Изпълняване на самодиагностика и препоръчване на решения чрез предиктивна поддръжка

Това е значително, защото създава бъдеще на управлението на автопаркове, в което човешката грешка е намалена в различни аспекти от транспортния цикъл. Това, от своя страна, може да доведе до по-добри резултати и икономии на разходи.

Как AI управлението на автопаркове ще оформи бъдещето на транспорта

Днес автомобилната индустрия се сблъсква с няколко проблема, които влияят на дейностите на автопарковете и рентабилността. Ако се приложи правилно, AI може потенциално да реши тези проблеми и да създаде по-добро бъдеще за транспорта.Тези проблеми включват:

• Приоритизиране и ефикасност на ресурсите
• Рискови шофьорски поведения, които водят до инциденти
• Пътни рискове
• Събиране и анализ на данни
• Контрол на разходите
• Съответствие

Рисковите пътни поведения като разсеяно и сънливо шофиране често са придружени от признаци, за които се казва на водачите да внимават. Тези признаци включват:

• Прозяване
• Постоянно мигане
• Пропускане на завои или изходи
• Отклоняване от лентата им
• По-бавни времена за реакция
• Вдигане на мобилен телефон

Обикновено мениджърите разчитат на своите водачи да избягват тези признаци и нямат начин да знаят дали водач е писал съобщения по време на шофиране или е задрямвал зад волана. Системите за изкуствен интелект могат да бъдат обучени да откриват завъртания на главата, пропуснати изходи, честотата на прозяване и мигане и други признаци на рисково поведение. Тези сигнали могат да се предават на мениджърите на автопаркове в реално време, позволявайки им да предприемат корективни мерки.Променящите се пътни условия представляват друго предизвикателство за мениджърите, защото са трудни за откриване без подходящи технологични инструменти. Тези условия представляват огромен риск, очевиден в 42 000 смъртни случая, които причиняват годишно. AI-базираната предиктивна технология може да намали риска, свързан с този проблем, чрез изучаване и картографиране на маршрути, като същевременно черпи от данни, събрани от други превозни средства. Тя също така може да бъде обучена да прави интелигентни прогнози за времето и да открива екологични промени като мъгла, преди водач да достигне тази точка.Добър пример за този тип оценка на риска чрез събиране на данни е Netradyne, чийто продукт вече е картографирал над 1 милион уникални мили от американски пътища. В бъдеще обширна база данни за пътни условия ще бъде от съществено значение за насърчаване на безопасността.Както беше обсъдено по-горе, AI-базираните системи могат да помогнат на мениджърите да спестят разходи чрез икономия на гориво и предиктивна поддръжка. Независимо какъв тип автопарк управлявате, от камиони до влакове, градски автобуси или таксита, горивото и поддръжката са основни фактори за оперативните разходи. Превозните средства се повреждат и цените на горивото се увеличават без предупреждение, водейки до повече разходи. Елиминирането на графиците за рутинна поддръжка, използвайки IoT самодиагностика и контрол на горивото, може да бъде ключът към по-добър контрол на разходите в бъдещето на управлението на автопаркове.

Кой е най-добрият софтуер за управление на автопаркове?

За щастие, AI-базираният софтуер за управление на автопаркове премина от мечтани концепции към реалност. Няколко технологични компании създадоха софтуер, който подобрява безопасността на водачите и производителността на автопарка без да компрометира разходите или ефективността.В нашето изследване разгледахме ключовите компоненти, които направиха всеки един изпъкващ.След анализиране на техните картографски възможности, технологичен обхват, както и сензорни технологии, Driveri се оказа най-добрият софтуер за управление на автопаркове поради следните функции:

• Система за изкуствен интелект DriverAlert, която улавя и анализира всяка минута от времето за шофиране.
• Анализ и обратна връзка в реално време, активирани от мощни възможности за Edge Computing.
• Вътрешна леща, която открива сънливо или разсеяно шофьорско поведение като прозяване, което предупреждава мениджърите в реално време, позволявайки бързо действие за смекчаване на риска.
• Усъвършенствана система за анализ на данни с повече от 1 милион уникални мили от американски пътища, анализирани и съхранени в достъпна база данни
• Предни, странични и вътрешни HD камери, които заснемат висококачествени видеа в реално време
• Достъп до до 100 часа видео възпроизвеждане за записи и като доказателство в случай на инциденти, при които има правни последствия
• 4G LTE / WiFi / BT връзка в автопарковете за изпращане и получаване на данни, гледане на видео и анализиране на рисково поведение
• Мобилно приложение за обратна връзка в реално време
• Система за инсталиране с един модул за бърза и лесна инсталация

Заключителни мисли

Бъдещето на транспорта изглежда по-обещаващо от всякога поради вълнуващите приложения на AI в управлението на автопаркове. Непредсказуемите пътни условия, оперативните разходи и проблемите с задържането на водачи лесно могат да станат остарели, тъй като автопарковете преминават към AI-базирани системи. Всяка заинтересована страна може да се възползва много от ефективността и надеждността на тази технология поради намаляване на разходите, инцидентите, текучеството на водачите и други проблеми, които могат да се отразят на ценообразуването на услугите на автопарка. Това също така може да гарантира, че другите участници в движението остават в безопасност.