L'IA dans la gestion de flotte - Pourquoi, comment et quoi rechercher
April 7, 2022
April 7, 2022
L'intelligence artificielle (IA) peut sembler être de la science-fiction, mais elle a déjà fait son chemin dans les choses que nous utilisons tous les jours sans même que nous nous en rendions compte. Les assistants numériques personnels à commande vocale, les voitures et véhicules autonomes, les applications de navigation et d'autres capacités prédictives sont quelques-unes des formes d'IA dans notre vie quotidienne. Les entreprises de gestion de flotte ont commencé à utiliser l'IA en constante évolution pour hiérarchiser les ressources, collecter et analyser des données, identifier les comportements de conduite à risque, identifier les domaines de maîtrise des coûts et appliquer la conformité. Les opérations de la flotte sont alimentées par diverses applications pratiques de l'IA, telles que l'Internet des objets (IdO), l'analyse prédictive, les systèmes d'apprentissage automatique (ML) et les systèmes de communication et d'affichage automatisés basés sur la vision par ordinateur, etc. Les gestionnaires de flotte se rendent compte que l'IA n'a pas pour but de les remplacer, mais plutôt de les aider à rendre leur rôle plus productif et rationalisé. Les flottes peuvent utiliser l'interface utilisateur pour donner la priorité à la sécurité des conducteurs sans compromettre les coûts et l'efficacité. Conservation la voie de la flotte les opérations et la prise de décisions en temps opportun sont maintenant simplifiées grâce à l'IA. Voyons maintenant comment l'IA peut aider les entreprises de la flotte à gérer leurs opérations.
Grâce à l'IA, les flottes peuvent détecter les risques comportement au volant, tels que les excès de vitesse, les infractions aux panneaux, la somnolence, la fatigue du conducteur, l'inattention, etc. Cela donne les gestionnaires de parc automobile ont un aperçu du conducteur le rendement et l'intervention si un risque pour la sécurité est signalé. La conduite à risque peut être identifiée en recherchant les panneaux suivants :
En l'absence d'un système de surveillance, les gestionnaires ne peuvent déterminer si un conducteur a envoyé des textos en conduisant ou s'il a hoché la tête au volant. Mais les systèmes d'IA peuvent être formés pour détecter les fréquences de bâillement et de clignotement, les virages de tête et les signes de comportement à risque et les diffuser aux gestionnaires en temps réel, leur permettant ainsi de prendre des mesures correctives pour entraîner le conducteur. L'IA peut également faire des prévisions intelligentes sur la météo et l'évolution des conditions routières. La technologie prédictive basée sur l'IA peut également déduire des risques à partir des données recueillies à partir d'autres véhicules. Dans un monde de risque, Driver•i est la seule caméra de bord de flotte à analyser de manière proactive 100 % du temps de conduite. Grâce à une vidéo de qualité HD à partir de la résolution de caméra la plus élevée, le Driver•i peut identifier visuellement des panneaux, des signaux, des piétons et d'autres objets en fournissant des informations en temps réel. Les alertes audio en temps réel dans la cabine peuvent avertir les conducteurs de prendre des mesures correctives, d'avertir des accidents potentiels et de prendre immédiatement des décisions sécuritaires. L'intérieur caméra du Driver•i traite les données en temps réel et communique immédiatement avec le conducteur au moyen d'une notification audio. Par exemple, lorsqu'un conducteur suit un autre véhicule de trop près, il en sera immédiatement averti. Il n'est pas nécessaire d'attendre le gestionnaire de parc pour analyser la vidéo et convoquer le chauffeur pour le coaching. Selon Adam Kahn, président de l'équipe de la flotte commerciale de Netradyne, la plateforme d'IA de Netradyne peut identifier le moment où un conducteur a pris un téléphone cellulaire et lui rappeler de le poser dans les 11 secondes. En 11 secondes, notre système a reconnu une manœuvre dangereuse et déclenché des changements », a-t-il expliqué.
Tout comme les soins de santé préventifs peuvent éviter à une personne de subir un événement de santé plus grave, l'utilisation de l'IA pour rechercher des indices dans les données du véhicule peut prévenir les pannes du véhicule. L'IA repose sur les données pour obtenir des informations et faire des prédictions. Les camions actuels ont plusieurs composants électroniques et capteurs qui recueillent beaucoup de données, comme les données de diagnostic du moteur ODB2 et CAN, la consommation de carburant, les temps de ralenti, l'emplacement, l'utilisation du véhicule, les heures de conduite, etc. L'IA peut être utilisée pour prédire la défaillance des pièces du véhicule ou de l'ensemble du véhicule lui-même. Par exemple, l'IA peut être utilisée en combinaison avec un système de caméra de haute technologie pour détecter les pneus usés ou les pièces manquantes du sous-corps beaucoup plus rapidement que l'inspection manuelle. L'Internet des objets (IdO), l'analyse des données et la maintenance prédictive peuvent prévoir les défauts potentiels avant même qu'ils ne se produisent. Cela permet d'optimiser les coûts globaux d'entretien des véhicules.
Les flottes peuvent utiliser l'IA pour déterminer les relations entre différents types de données afin de comprendre certains résultats. L'étude du rendement d'un conducteur au fil du temps peut être utilisée pour arriver à une note pour le conducteur et déterminer les domaines où le conducteur est susceptible de présenter un comportement à risque. Par exemple, le modèle d'IA peut déterminer que le conducteur a tendance à tourner à grande vitesse lorsqu'il effectue un virage à gauche. Les gestionnaires qui examinent ces données peuvent alors recommander une formation pour éviter les virages difficiles. L'IA peut également être utilisée pour étudier la consommation de carburant dans les véhicules en examinant les relations entre les données recueillies et déterminer exactement si le problème provient du conducteur, du véhicule ou de l'état de la route. Une fois la cause connue, des mesures correctives peuvent être prises pour améliorer l'économie de carburant.
L'IA peut être utilisée pour effectuer des tâches répétitives et automatiser la prise de décision, ce qui permet de gagner du temps. Le coaching virtuel est une option pour encadrer les chauffeurs de manière automatisée, sans exiger un examen actif des événements de conduite à risque par le gestionnaire de parc automobile. En analysant les événements à risque générés par le conducteur au cours de la semaine précédente, l'algorithme d'IA donne aux conducteurs un petit sous-ensemble de comportements sur lesquels examiner et se concentrer. Cette analyse contribue non seulement à améliorer la sécurité sur la route, mais elle réduit également le temps que les gestionnaires consacrent à l'examen des vidéos par ? jusqu'à 50 %.
Investir dans les bonnes technologies permettra aux flottilles de se doter des capacités nécessaires pour promouvoir la conduite sécuritaire et réduire les risques d'accidents. Les flottes peuvent utiliser l'IA et l'apprentissage automatique pour améliorer le fonctionnement de leur flotte, accroître la sécurité des véhicules et des conducteurs et détecter les problèmes de véhicules qui peuvent être manqués par les conducteurs et le personnel de service. Grâce à l'IA, les gestionnaires peuvent prendre de meilleures décisions sans faire beaucoup d'efforts supplémentaires.Nous avons constaté que l'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique, la qualité vidéo et la rétroaction instantanée fournis par la solution Driveri étaient les meilleures caméras de tableau de bord qui répondaient à nos besoins, et que l'accent accru mis sur les aspects positifs du comportement de notre conducteur était un véritable facteur de différenciation des produits.« - Halvor Lines
* Les résultats individuels et les conditions peuvent varier.
** Selon les données des clients.
† Netradyne doit recevoir une approbation écrite pour partager les données des clients.
Les images peuvent être fournies à titre indicatif seulement et ne pas être une représentation exacte d'un produit.
