KI im Flottenmanagement — Warum, wie und worauf zu achten ist
April 7, 2022
April 7, 2022
Künstliche Intelligenz (KI) mag wie Science-Fiction erscheinen, aber sie hat bereits ihren Weg in die Dinge gefunden, die wir täglich verwenden, ohne dass wir es überhaupt merken. Sprachgesteuerte persönliche digitale Assistenten, selbstfahrende Autos und Fahrzeuge, Navigations-Apps und andere prädiktive Funktionen sind einige der Formen von KI in unserem täglichen Leben. Flottenmanagement-Unternehmen haben begonnen, die sich ständig weiterentwickelnde KI zu nutzen, um Ressourcen zu priorisieren, Daten zu sammeln und zu analysieren, riskantes Fahrverhalten zu identifizieren, Bereiche der Kostenreduzierung zu identifizieren und die Einhaltung der Vorschriften durchzusetzen. Der Flottenbetrieb wird durch verschiedene praktische KI-Anwendungen unterstützt, wie z. B. das Internet der Dinge (IoT), prädiktive Analysen, Systeme für maschinelles Lernen (ML) und automatische Kommunikations- und Anzeigesysteme auf Computer-Vision-Basis usw. Flottenmanager erkennen, dass KI sie nicht ersetzen soll, sondern sie dabei unterstützt, ihre Arbeit produktiver und rationeller zu gestalten. Flotten können die Benutzeroberfläche verwenden, um der Fahrersicherheit Priorität einzuräumen, ohne Kompromisse bei Kosten und Effizienz einzugehen. Halten Spur der Flotte Operationen und rechtzeitige Entscheidungen werden jetzt mit KI zum Kinderspiel. Lassen Sie uns nun sehen, wie KI Flottenunternehmen bei der Verwaltung ihrer Abläufe unterstützen kann.
Mithilfe von KI können Flotten Risiken erkennen Fahrverhalten, wie Geschwindigkeitsüberschreitungen, Schilderverstöße, Schläfrigkeit, Ermüdung des Fahrers, Unaufmerksamkeit usw. Dies gibt Flottenmanager erhalten einen Einblick in den Fahreralltag Leistung und Eingreifen, wenn ein Sicherheitsrisiko gemeldet wird. Riskantes Fahren kann anhand der folgenden Anzeichen erkannt werden:
Ohne ein Überwachungssystem können Manager nicht feststellen, ob ein Fahrer während der Fahrt eine SMS geschrieben hat oder am Steuer eingenickt ist. KI-Systeme können jedoch darauf trainiert werden, Gähnen und Blinkfrequenzen, Kopfdrehungen und Anzeichen von riskantem Verhalten zu erkennen und sie in Echtzeit an Manager zu übertragen, sodass sie Korrekturmaßnahmen ergreifen können, um den Fahrer zu coachen. KI kann auch intelligente Vorhersagen über das Wetter und sich ändernde Straßenbedingungen treffen. KI-basierte Prognosetechnologien können auch Risiken aus Daten ableiten, die von anderen Fahrzeugen erfasst wurden. In einer Welt voller Risiken ist Driver•i die einzige Flotten-Dashcam, die proaktiv 100 Prozent der Fahrzeit analysiert. Mit Videos in HD-Qualität von der höchsten Kameraauflösung kann Driver•i Schilder, Signale, Fußgänger und andere Objekte visuell identifizieren und so Einblicke in Echtzeit liefern. Audiowarnungen in der Kabine in Echtzeit können die Fahrer darauf hinweisen, Korrekturmaßnahmen zu ergreifen, vor möglichen Unfällen zu warnen und sofort sichere Entscheidungen zu treffen. Das Innere Die Kamera von DRIVER•i verarbeitet Daten in Echtzeit und kommuniziert sofort über eine akustische Benachrichtigung mit dem Fahrer. Wenn beispielsweise ein Fahrer einem anderen Fahrzeug zu dicht folgt, wird der Fahrer sofort gewarnt. Sie müssen nicht auf das warten Flottenmanager analysiert das Video und ruft den Fahrer herbei für das Coaching. Laut Adam Kahn, Präsident des Commercial Fleet Teams bei Netradyne, kann die KI-Plattform von Netradyne erkennen, wenn ein Fahrer ein Handy abgeholt hat, und den Fahrer daran erinnern, es innerhalb von 11 Sekunden abzulegen. In 11 Sekunden hat unser System ein gefährliches Manöver erkannt und Änderungen ausgelöst „, erklärte er.
So wie die Gesundheitsvorsorge eine Person vor einem schwerwiegenderen Gesundheitsereignis bewahren kann, kann der Einsatz von KI zur Suche nach Hinweisen in den Fahrzeugdaten eine Fahrzeugpanne verhindern. KI stützt sich auf Daten, um Erkenntnisse zu gewinnen und Vorhersagen zu treffen. Aktuelle Lkw verfügen über mehrere elektronische Komponenten und Sensoren, die viele Daten sammeln, wie z. B. Motordiagnosedaten, ODB2- und CAN-Bus-Daten, Kraftstoffverbrauch, Leerlaufzeiten, Standort, Fahrzeugnutzung, Lenkzeiten usw. KI CAN verwendet werden, um den Ausfall der Fahrzeugteile oder des gesamten Fahrzeugs selbst vorherzusagen. KI kann beispielsweise in Kombination mit einem Hightech-Kamerasystem verwendet werden, um abgenutzte Reifen oder fehlende Unterbodenteile viel schneller zu erkennen als bei manueller Inspektion. Internet der Dinge (IoT), Datenanalysen und vorausschauende Wartung können potenzielle Defekte vorhersagen, noch bevor sie auftreten. Dies hilft, die gesamten Wartungskosten des Fahrzeugs zu optimieren.
Flotten können KI verwenden, um Beziehungen zwischen verschiedenen Datentypen zu ermitteln und so bestimmte Ergebnisse zu verstehen. Die Untersuchung der Leistung eines Fahrers im Laufe der Zeit kann verwendet werden, um eine Bewertung für den Fahrer zu ermitteln und Bereiche zu ermitteln, in denen der Fahrer zu riskantem Verhalten neigt. Beispielsweise könnte das KI-Modell ermitteln, dass der Fahrer dazu neigt, mit hoher Geschwindigkeit abzubiegen, während er links abbiegt. Manager, die sich diese Daten ansehen, können dann ein Training zur Vermeidung harter Turns empfehlen. KI kann auch verwendet werden, um den Kraftstoffverbrauch von Fahrzeugen zu untersuchen, indem die Zusammenhänge zwischen den gesammelten Daten untersucht und genau bestimmt werden, ob das Problem beim Fahrer, Fahrzeug oder den Straßenbedingungen liegt. Sobald die Ursache bekannt ist, können Abhilfemaßnahmen ergriffen werden, um den Kraftstoffverbrauch zu senken.
KI kann verwendet werden, um sich wiederholende Aufgaben auszuführen und die Entscheidungsfindung zu automatisieren, wodurch Zeit gespart wird. Virtuelles Coaching ist eine Option, um Fahrer zu coachen auf automatisierte Weise, ohne dass der Flottenmanager riskante Fahrereignisse aktiv überprüfen muss. Durch die Analyse der riskanten Ereignisse, die der Fahrer in der vergangenen Woche ausgelöst hat, gibt der KI-Algorithmus den Fahrern eine kleine Untergruppe von Verhaltensweisen, die sie überprüfen und auf die sie sich konzentrieren können. Diese Analyse trägt nicht nur zur Verbesserung der Sicherheit im Straßenverkehr bei, sondern reduziert auch die Zeit, die Manager mit der Überprüfung von Videos verbringen, um? bis zu 50%.
Durch Investitionen in die richtigen Technologien werden Flotten in die Lage versetzt, sicheres Fahren zu fördern und das Unfallrisiko zu verringern. Flotten können KI und ML nutzen, um ihren Flottenbetrieb zu verbessern, die Fahrzeug- und Fahrersicherheit zu erhöhen und Fahrzeugprobleme zu erkennen, die von Fahrern und Servicepersonal übersehen werden können.? Mithilfe von KI können Manager bessere Entscheidungen treffen, ohne viel zusätzlichen Aufwand zu betreiben.“Wir fanden heraus, dass die künstliche Intelligenz, das maschinelle Lernen, die Videoqualität und das sofortige Feedback der Driveri-Lösung die beste Dashcam waren, die unseren Bedürfnissen entsprach, und der verstärkte Fokus auf positive Aspekte des Verhaltens unserer Fahrer war ein echtes Unterscheidungsmerkmal unseres Produkts.„- Halvor Lines
* Individuelle Ergebnisse und Bedingungen können variieren.
** Basierend auf Kundendaten.
† Netradyne benötigt eine schriftliche Genehmigung für die Weitergabe von Kundendaten.
Bilder dienen nur zur Veranschaulichung und stellen möglicherweise keine exakte Darstellung eines Produkts dar.
