KI im Flottenmanagement - Warum, Wie und Worauf Sie Achten Sollten

Künstliche Intelligenz (KI) mag wie Science-Fiction erscheinen, doch sie hat bereits Einzug in die Dinge gehalten, die wir täglich nutzen, ohne es überhaupt zu bemerken. Sprachgesteuerte persönliche digitale Assistenten, selbstfahrende Autos und Fahrzeuge, Navigations-Apps und andere Vorhersagefähigkeiten 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 Kosteneindämmung zu ermitteln und Compliance durchzusetzen. Flottenbetriebe werden von verschiedenen praktischen KI-Anwendungen angetrieben, wie dem Internet of Things (IoT), Predictive Analytics, Machine Learning (ML)-Systemen und Computer Vision-basierten automatisierten Kommunikations- und Anzeigesystemen usw. Flottenmanager erkennen, dass KI nicht dazu gedacht ist, sie zu ersetzen, sondern ihnen dabei zu helfen, ihre Rolle produktiver und effizienter zu gestalten. Flotten können KI nutzen, um die Fahrersicherheit zu priorisieren, ohne Kosten und Effizienz zu beeinträchtigen. Die Verfolgung von Flottenbetrieben und rechtzeitige Entscheidungsfindung wird nun mit KI vereinfacht. Lassen Sie uns nun sehen, wie KI Flottenunternehmen beim Management ihrer Betriebe helfen kann.

Verbesserte Fahrer- und Fahrzeugsicherheit

Mit KI können Flotten riskantes Fahrverhalten erkennen, wie Geschwindigkeitsüberschreitungen, Verkehrszeichenverstöße, Müdigkeit, Fahrermüdigkeit, Unaufmerksamkeit usw. Dies gibt Flottenmanagern Einblick in die Leistung des Fahrers und ermöglicht es ihnen einzugreifen, wenn ein Sicherheitsrisiko gemeldet wird. Riskantes Fahren kann durch folgende Anzeichen identifiziert werden:

• Gähnen
• Ständiges Blinzeln
• Verpassen von Abbiegungen oder Ausfahrten
• Abdriften aus der Fahrspur
• Langsame Reaktionszeiten
• Nutzung eines Mobiltelefons

Ohne ein Überwachungssystem können Manager nicht feststellen, ob ein Fahrer während der Fahrt eine SMS geschrieben hat oder am Steuer eingenickt ist. Aber KI-Systeme können darauf trainiert werden, Gähn- und Blinzelfrequenzen, Kopfbewegungen und Anzeichen riskanten Verhaltens zu erkennen und diese in Echtzeit an Manager zu übertragen, wodurch sie korrigierende Maßnahmen zur Schulung des Fahrers ergreifen können. KI kann auch intelligente Vorhersagen über das Wetter und sich ändernde Straßenbedingungen treffen. KI-basierte Vorhersagetechnologie kann auch Risiken aus Daten ableiten, die von anderen Fahrzeugen gesammelt wurden. In einer Welt voller Risiken ist Driver•i die einzige Flotten-Dashcam, die proaktiv 100 Prozent der Fahrzeit analysiert. Mit HD-Qualitätsvideo von der höchsten Kameraauflösung kann Driver•i visuell Schilder, Signale, Fußgänger und andere Objekte identifizieren und Erkenntnisse in Echtzeit liefern. Echtzeit-Audio-Warnungen in der Kabine können Fahrer benachrichtigen, korrigierende Maßnahmen zu ergreifen, vor möglichen Unfällen warnen und sofort sichere Entscheidungen treffen. Die nach innen gerichtete Kamera von Driver•i verarbeitet Daten in Echtzeit und kommuniziert sofort mit dem Fahrer durch eine Audio-Benachrichtigung. Wenn ein Fahrer beispielsweise einem anderen Fahrzeug zu dicht folgt, wird der Fahrer sofort gewarnt. Es ist nicht nötig zu warten, bis der Flottenmanager das Video analysiert und den Fahrer zum Coaching ruft. Laut Adam Kahn, Präsident des Commercial Fleet Teams bei Netradyne, kann Netradynes KI-Plattform erkennen, wann ein Fahrer ein Mobiltelefon aufgenommen hat, und den Fahrer daran erinnern, es innerhalb von 11 Sekunden wegzulegen. In 11 Sekunden hat unser System ein gefährliches Manöver erkannt und Änderungen bewirkt", erklärte er.

Reduzierte Fahrzeug-Ausfallzeiten

Genau wie präventive Gesundheitsvorsorge eine Person vor einem schwerwiegenderen Gesundheitsereignis bewahren kann, kann die Verwendung von KI zur Suche nach Hinweisen in den Fahrzeugdaten Fahrzeugpannen verhindern. KI stützt sich auf Daten, um Erkenntnisse zu gewinnen und Vorhersagen zu treffen. Aktuelle Lkw haben mehrere elektronische Komponenten und Sensoren, die viele Daten sammeln, wie Motordiagnose ODB2 und CAN-Bus-Daten, Kraftstoffverbrauch, Standzeiten, Standort, Fahrzeugnutzung, Fahrstunden usw. KI kann verwendet werden, um den Ausfall von Fahrzeugteilen oder des gesamten Fahrzeugs selbst vorherzusagen. Beispielsweise kann KI in Kombination mit einem High-Tech-Kamerasystem verwendet werden, um abgenutzte Reifen oder fehlende Unterbodenteile viel schneller zu erkennen als bei manueller Inspektion. Internet of Things (IoT), Datenanalyse und vorausschauende Wartung können potenzielle Defekte sogar vorhersagen, bevor sie auftreten. Dies hilft dabei, die Gesamtkosten für die Fahrzeugwartung zu optimieren.

Verbesserte Entscheidungsfindung

Flotten können KI verwenden, um Beziehungen zwischen verschiedenen Datentypen zu bestimmen und bestimmte Ergebnisse zu verstehen. Die Untersuchung der Leistung eines Fahrers über die Zeit kann verwendet werden, um zu einer Bewertung für den Fahrer zu gelangen und Bereiche zu bestimmen, in denen der Fahrer dazu neigt, riskantes Verhalten zu zeigen. Zum Beispiel könnte das KI-Modell feststellen, dass der Fahrer dazu neigt, bei einer Linkskurve mit hoher Geschwindigkeit zu wenden. Manager, die diese Daten betrachten, können dann ein Training zur Vermeidung harter Kurven empfehlen. KI kann auch verwendet werden, um den Kraftstoffverbrauch in Fahrzeugen zu untersuchen, indem Beziehungen zwischen gesammelten Daten betrachtet werden, und genau zu bestimmen, ob das Problem beim Fahrer, Fahrzeug oder den Straßenbedingungen liegt. Sobald die Ursache bekannt ist, können korrigierende Maßnahmen ergriffen werden, um die Kraftstoffeffizienz zu verbessern.

Automatisierte Entscheidungsfindung

KI kann verwendet werden, um sich wiederholende Aufgaben auszuführen und die Entscheidungsfindung zu automatisieren und dadurch Zeit zu sparen. Virtuelles Coaching ist eine Option, Fahrer zu schulen auf automatisierte Weise, ohne dass eine aktive Überprüfung riskanter Fahrereignisse durch den Flottenmanager erforderlich ist. Durch die Analyse der riskanten Ereignisse des Fahrers, die in der vergangenen Woche generiert wurden, gibt der KI-Algorithmus Fahrern eine kleine Teilmenge von Verhaltensweisen, die sie überprüfen und auf die sie sich konzentrieren können. Diese Analyse hilft nicht nur dabei, die Sicherheit auf der Straße zu verbessern, sondern verringert auch die Zeit, die Manager mit der Überprüfung von Videos verbringen, um bis zu 50%.

Abschließende Gedanken

Die Investition in die richtigen Technologien wird Flotten mit den Fähigkeiten ausstatten, sicheres Fahren zu fördern und das Unfallrisiko zu reduzieren. Flotten können KI und ML nutzen, um ihre Flottenbetriebe zu verbessern, die Fahrzeug- und Fahrersicherheit zu erhöhen und Fahrzeugprobleme zu erkennen, die von Fahrern und Servicepersonal übersehen werden können. Mit KI können Manager bessere Entscheidungen treffen, ohne viel zusätzlichen Aufwand zu betreiben. "Wir stellten fest, dass die künstliche Intelligenz, das maschinelle Lernen, die Videoqualität und das sofortige Feedback der Driver•i-Lösung die beste Dashcam war, die unseren Bedürfnissen entsprach, und der verstärkte Fokus auf positive Aspekte des Verhaltens unserer Fahrer war ein echter Produktdifferenziator." - Halvor Lines