Wie AI-Flottenmanagement die Zukunft des Transportwesens gestalten wird

Es gibt viele Meinungen darüber, wie Künstliche Intelligenz (KI) die Welt verändern wird, mit Erwartungen über ihre Fähigkeiten für heute und in der Zukunft. KI bezieht sich einfach auf Intelligenz, die von Maschinen anstatt von Menschen gezeigt wird. Obwohl Menschen intelligent sind, können sie nicht so programmiert werden, dass sie ihre aktuellen Fähigkeiten überschreiten, wie es bei einer Maschine möglich ist. Dies hat zur Entwicklung intelligenter Maschinen geführt, die Aufgaben bewältigen, die für Menschen andernfalls schwer effizient zu handhaben wären.Künstliche Intelligenz wird allmählich zu einer konstanten Präsenz in vielen technologischen Anwendungen. Von Apps und Websites, die genaue Benutzerempfehlungen zeigen, bis hin zu Gaming-Vorhersagen verändert sie die Benutzererfahrung in vielen Bereichen.Flottenmanagement ist einer der Bereiche, die KI durcheinanderbringt. Der wachsende Bedarf, die Fahrersicherheit an erste Stelle zu setzen, ohne Kosten oder Effizienz zu beeinträchtigen, hat zur Einführung intelligenter Flottenmanagement-Systeme geführt.Für den durchschnittlichen Fahrer ist die Präsenz von KI stark spürbar bei der Nutzung von Smartphones und Telematikgeräten, die die besten Routen im Verkehr empfehlen. Dies war früher eine herkulische Aufgabe, geprägt von Papierkarten und dem Hören von Radiosendungen über Verkehrsrouten; heute haben wir komplexe Verkehrs-Apps, die GPS und künstliche Intelligenz kombinieren, um das Leben der Fahrer zu erleichtern.Flotten profitieren von leistungsstarken KI-basierten Anwendungen, die alles von Routenempfehlungen bis hin zur Straßenrisiko-Datenanalyse und sogar Fahrercoaching handhaben. Sie bietet die Genauigkeit, Effizienz, Bequemlichkeit und Benutzerfreundlichkeit, die frühere Technologien nicht liefern konnten. Infolgedessen wird es sicherer, Waren und Dienstleistungen zu transportieren.

Was ist AI-Flottenmanagement?

AI-Flottenmanagement ist die Nutzung von auf künstlicher Intelligenz basierender Technologie zur Verwaltung von Flottenoperationen. In einer sich ständig verändernden Welt rationalisiert es die Arbeit jedes Flottenmanagers, indem es menschliche Fehler schrittweise aus dem Transportprozess eliminiert.KI-basierte Empfehlungen stellen sicher, dass Flottenfahrer, Manager und Mechaniker bessere Entscheidungen treffen können, die die langfristige Leistung der Flotte verbessern. Es dient auch als unterstützende Technologie und stellt sicher, dass Fahrer während jedes Transportzyklus ihre Autonomie behalten. Hier sind einige wichtige Aspekte des Flottenmanagements, die KI optimieren kann:

Echtzeit-Flottenanalytik

Das Sammeln von Daten ist ein Schlüsselelement jedes operationellen Prozesses, denn ohne die Analyse vergangener Daten können Sie keine fundierten Entscheidungen treffen. Mit historischen Erkenntnissen, die Millionen von in Echtzeit analysierten Datenpunkten informieren, ist das Ergebnis die Priorisierung von Chancen und Risiken, sodass Flottenmanager und Fahrer die beste Vorgehensweise in potenziell problematischen Situationen bestimmen können. AI-Flottenmanagement-Systeme können zur Datensammlung für Predictive Analytics verwendet werden; Daten wie Verkehrs- und Straßenbedingungen, Umweltgefahren, Echtzeitwetter und mechanische Defekte können zur Vorhersage eingehender Risiken verwendet werden. Dies ermöglicht es Flottenmanagern, bessere Routen, Zeitpläne, Wartungslieferungen und Versandvereinbarungen zu treffen, die die Flottenergebnisse und -aktivitäten verbessern.Schließlich müssen Fahrer mit KI-basierter Analytik nicht mehr blind fahren und können für unerwartete Ereignisse vorbereitet bleiben.

Bessere Reparatur- und Wartungsentscheidungen

Im Mai 2019 machte die autonome Fahrmarke Tesla Schlagzeilen, nachdem sie KI-basierte Technologie vorgestellt hatte, die es Tesla-Fahrzeugen ermöglicht, ihre Defekte genau zu diagnostizieren. Obwohl diese Technologie bereits seit einiger Zeit existiert und in mehreren modernen Autos zu sehen war, bietet künstliche Intelligenz eine genauere Selbstdiagnose sowie Lösungen für Defekte.KI stellt sicher, dass potenzielle Defekte vorhergesagt werden können, bevor sie überhaupt auftreten. Beispielsweise würde ein normales Fahrzeug mit einem Diagnosesystem höchstwahrscheinlich ein Motorproblem signalisieren, wenn es bereits aufgetreten ist. Andererseits können KI-basiertes Internet der Dinge (IoT), Datenanalytik und vorausschauende Wartung zur Fehlererkennung lange vor dem tatsächlichen Auftreten führen. Laut einer Studie von McKinsey wird vorausschauende Wartung Kosten um 10-40%, Ausfallzeiten um 50% und Kapitalinvestitionen um 3-5% reduzieren.Vorausschauende Wartung gibt Managern und ihren Mechanikern mehr als genug Zeit für Reparaturen, die potenziell Unfälle verhindern könnten. Noch wichtiger ist, dass KI die effizientesten und kosteneffektivsten Lösungen für mechanische Defekte empfehlen kann. Dies hat zwei große Vorteile:

• Es spart die Zeit der Mechaniker, die normalerweise für die Diagnose aufgewendet wird.
• Es gibt Managern ein klareres Bild des Zustands ihrer Flotten zu jeder Zeit. Dies könnte bedeuten, dass Servicemanager viele routinemäßige Wartungskosten sparen könnten, indem sie Reparaturen nur durchführen, wenn die KI-Systeme potenzielle Defekte zeigen.

Flottenintegration

Ein großes Problem bei Flottenoperationen, insbesondere bei großen Flotten, ist die Anzahl der beweglichen Teile innerhalb des Systems, auf die zugegriffen werden muss. Mehrere Abteilungen benötigen einen kontinuierlichen Informationsfluss, der mit allen anderen Abteilungsoperationen synchron sein muss. Obwohl eine qualifizierte Belegschaft dies möglich machen kann, ist es zeit- und arbeitsintensiv.Ein KI-System könnte den Prozess vereinfachen, indem es jede Abteilung nahtlos auf einer einzigen Plattform integriert und ihnen gleichzeitig Informationen zuführt. Servicemanager können Zeit und Kosten bei Planungs-, Wartungs- und Überwachungsoperationen sparen, da alle Daten zu diesen Operationen vollständig zugänglich sind. Dies stellt sicher, dass alle Mitarbeiter in den verschiedenen Abteilungen Zugang zu den Daten haben, die ihnen helfen, fundierte Entscheidungen zu treffen. Es führt auch zu einer kohärenteren Flotte, da jede Abteilung automatisch synchron mit den anderen arbeitet.

Einfacherer Rekrutierungsprozess

Laut einem Bericht des U.S. Bureau of Labor Statistics wird der Bedarf an Automobil- und Dieseltechnikern bis 2028 voraussichtlich um bis zu 5% wachsen. Die American Trucking Association schätzt, dass es bis 2026 einen Mangel von bis zu 175.000 Lkw-Fahrern geben wird.Da die ältere Generation von Fahrern und Technikern in den Ruhestand geht, besteht ein Bedarf an jüngerem, technisch versiertem Ersatz; dies stellt jedoch ein Problem beim Onboarding und Training dar. KI kann den Onboarding-Prozess vereinfachen, indem sie die spezialisierten Fähigkeiten dieser Arbeiter erfasst, bevor sie in den Ruhestand gehen.Dies ist besonders großartig für Techniker mit einzigartigen Arbeitsweisen. KI kann auch die qualifiziertesten Fahrer empfehlen, die den Bedürfnissen des Unternehmens aus einem Pool von Tausenden von Bewerbern entsprechen, wodurch die Belastung für Rekrutierer reduziert wird.

Wie wird KI in das Flottenmanagement integriert?

KI-integrierte Software ist normalerweise ein ausgeklügeltes System, das aus mehreren Geräten und Anwendungen besteht, wie Internet der Dinge, Predictive Data Analysis und Machine Learning-Systemen, HD-Kameras und Sensoren, Kommunikations- und Anzeigesystemen sowie WiFi.Zum Beispiel ist die KI-basierte Flottenmanagement-Plattform Driver•i, die derzeit in Flotten im ganzen Land eingesetzt wird, eine Kombination all dieser Komponenten. Es gibt auch viele andere KI-integrierte Flottenmanagement-Systeme mit einer oder mehreren dieser Komponenten.Bevor man versteht, wie jeder dieser Teile sich zu einem Flottenmanagement-Kraftpaket kombiniert, ist es wichtig zu wissen, was jeder einzelne tut.

Internet der Dinge (IoT)

Das Internet der Dinge bezieht sich auf ein Netzwerk von Aktoren und Sensoren, die kontinuierlich Daten aus ihrer Umgebung sammeln. Im Flottenmanagement stellt IoT sicher, dass genügend Daten für die Analyse erfasst werden, während es den nahtlosen Informationsaustausch zwischen allen Beteiligten in der Lieferkette wie Einzelhändlern und Herstellern fördert.IoT für Flottenmanagement funktioniert durch die Nutzung von 3 Haupttechnologien:

• Drahtlose Kommunikation (4G, Bluetooth, WiFi) zur Übermittlung relevanter Informationen
• Global Positioning System (GPS) für genaue Echtzeit-Standortverfolgung
• Onboard Diagnostics (wie OBDII und J1939) Scanner für Selbstdiagnose und Berichterstattung

Maschinelles Lernen

Machine Learning-Technologie ermöglicht es Flotten, aus im Laufe der Zeit gesammelten Daten zu lernen und verwaltete Anpassungen basierend auf diesen Daten vorzunehmen. Das Ergebnis ist die Schaffung intelligenter Systeme, in denen KI Entscheidungsfähigkeiten erlernen kann, die eine effektivere Handhabung praktischer Situationen ermöglichen.

HD-Kameras

KI-fähige Kameras stellen sicher, dass Videodaten jederzeit erfasst, analysiert und abgerufen werden können, was zu einer besseren Untersuchung des Fahrerverhaltens, der Straßenbedingungen oder Gefahren führt.Ein KI-System mit allen oben genannten Komponenten wird in der Lage sein, die folgenden Aufgaben auszuführen:

• Sammlung genauer Straßendaten und Übertragung an andere Geräte
• Weitergabe von Informationen über jeden Arm der Lieferkette
• Analyse von Daten in Echtzeit und Beratung des Fahrers über die beste Vorgehensweise
• Erkennung abgelenkter oder schläfriger Fahrverhalten bei Fahrern, bevor sie zu Unfällen führen
• Erfassung vollständiger Videoaufnahmen von Unfällen aus verschiedenen externen Fahrzeugwinkeln
• Durchführung von Selbstdiagnosen und Empfehlung von Lösungen durch vorausschauende Wartung

Dies ist bedeutsam, weil es eine Zukunft des Flottenmanagements schafft, in der menschliche Fehler in verschiedenen Aspekten des Transportzyklus reduziert werden. Dies wiederum könnte zu besseren Ergebnissen und Kosteneinsparungen führen.

Wie AI-Flottenmanagement die Zukunft des Transportwesens gestalten wird

Heute steht die Automobilindustrie vor mehreren Problemen, die Flottenaktivitäten und Rentabilität beeinträchtigen. Bei ordnungsgemäßer Anwendung kann KI diese Probleme potenziell lösen und eine bessere Zukunft für das Transportwesen schaffen.Diese Probleme umfassen:

• Ressourcenpriorisierung und -effizienz
• Riskante Fahrverhalten, die zu Unfällen führen
• Straßenrisiken
• Datensammlung und -analyse
• Kostenkontrolle
• Compliance

Riskante Straßenverhalten wie abgelenktes und schläfriges Fahren gehen oft mit Anzeichen einher, auf die Fahrer achten sollen. Diese Anzeichen umfassen:

• Gähnen
• Ständiges Blinzeln
• Verpasste Abbiegungen oder Ausfahrten
• Abdriften aus ihrer Spur
• Langsamere Reaktionszeiten
• Aufheben eines Handys

Normalerweise verlassen sich Manager darauf, dass ihre Fahrer diese Anzeichen vermeiden, und haben keine Möglichkeit zu wissen, ob ein Fahrer beim Fahren getextet hat oder am Steuer eingenickt ist. Künstliche Intelligenzsysteme könnten trainiert werden, Kopfdrehungen, verpasste Ausfahrten, Gähn- und Blinzelfrequenzen und andere Anzeichen riskanten Verhaltens zu erkennen. Diese Signale können in Echtzeit an Flottenmanager übertragen werden, wodurch sie Korrekturmaßnahmen ergreifen können.Sich ändernde Straßenbedingungen stellen eine weitere Herausforderung für Manager dar, da sie ohne ordnungsgemäße technologische Werkzeuge schwer zu erkennen sind. Diese Bedingungen stellen ein enormes Risiko dar, das in den 42.000 Todesfällen deutlich wird, die sie jährlich verursachen. KI-basierte Predictive-Technologie kann das mit diesem Problem verbundene Risiko reduzieren, indem sie Routen untersucht und kartiert und gleichzeitig aus Daten schöpft, die von anderen Fahrzeugen gesammelt wurden. Sie kann auch trainiert werden, intelligente Vorhersagen über das Wetter zu treffen und Umweltveränderungen wie Nebel zu erkennen, bevor ein Fahrer diesen Punkt erreicht.Ein gutes Beispiel für diese Art der Risikobewertung durch Datensammlung ist Netradyne, dessen Produkt bereits über 1 Million einzigartige Meilen amerikanischer Straßen kartiert hat. In Zukunft wird eine umfangreiche Datenbank der Straßenbedingungen für die Förderung der Sicherheit unerlässlich sein.Wie oben diskutiert, können KI-basierte Systeme Managern helfen, Kosten durch Kraftstoffwirtschaftlichkeit und vorausschauende Wartung zu sparen. Unabhängig davon, welche Art von Flotte Sie betreiben, von Lkw bis Zügen, Stadtbussen oder Taxis, sind Kraftstoff und Wartung wichtige Beiträge zu den Betriebskosten. Fahrzeuge fallen ohne Vorwarnung aus und Kraftstoffpreise steigen, was zu mehr Ausgaben führt. Die Eliminierung routinemäßiger Wartungspläne durch IoT-Selbstdiagnose und Kraftstoffkontrolle könnte der Schlüssel zu besserer Kostenkontrolle in der Zukunft des Flottenmanagements sein.

Welche ist die beste Flottenmanagement-Software?

Glücklicherweise ist KI-basierte Flottenmanagement-Software von träumerischen Konzepten zur Realität geworden. Mehrere Technologieunternehmen haben Software entwickelt, die Fahrersicherheit und Flottenleistung verbessert, ohne Kosten oder Effizienz zu beeinträchtigen.In unserer Forschung betrachteten wir die Schlüsselkomponenten, die jede einzelne hervorstechen ließen.Nach der Analyse ihrer Kartierungsfähigkeiten, technologischen Reichweite sowie Sensortechnologien erwies sich Driveri als die beste Flottenmanagement-Software aufgrund der folgenden Funktionen:

• Ein künstliches Intelligenz DriverAlert-System, das jede Minute der Fahrzeit erfasst und analysiert.
• Echtzeitanalyse und Feedback ermöglicht durch leistungsstarke Edge Computing-Fähigkeiten.
• Interne Linse, die schläfriges oder abgelenktes Fahrverhalten wie Gähnen erkennt, das Manager in Echtzeit alarmiert und schnelles Handeln zur Risikominderung ermöglicht.
• Erweiterte Datenanalysesystem mit mehr als 1 Million einzigartigen Meilen amerikanischer Straßen analysiert und in einer zugänglichen Datenbank gespeichert
• Vorder-, Seiten- und Innen-HD-Kameras, die hochwertige Videos in Echtzeit aufnehmen
• Zugang zu bis zu 100 Stunden Video-Wiedergabe für Aufzeichnungen und als Beweis im Fall von Unfällen mit rechtlichen Konsequenzen
• 4G LTE / WiFi / BT Verbindung innerhalb von Flotten, um Daten zu senden und zu empfangen, Videos zu betrachten und riskante Verhaltensweisen zu analysieren
• Eine mobile Anwendung für Echtzeit-Feedback
• Einzelmodul-Installationssystem für schnelle und einfache Installation

Abschließende Gedanken

Die Zukunft des Transportwesens sieht vielversprechender aus denn je aufgrund der aufregenden Anwendungen von KI im Flottenmanagement. Unvorhersehbare Straßenbedingungen, Betriebskosten und Probleme mit der Fahrerbindung könnten leicht obsolet werden, wenn Flotten zu KI-basierten Systemen übergehen. Jeder Beteiligte kann von der Effizienz und Zuverlässigkeit dieser Technologie stark profitieren durch eine Reduzierung von Kosten, Unfällen, Fahrerfluktuation und anderen Problemen, die sich auf die Preisgestaltung von Flottendiensten auswirken könnten. Es könnte auch sicherstellen, dass andere Verkehrsteilnehmer sicher bleiben.