Wie KI-Flottenmanagement die Zukunft des Transports prägen wird
September 22, 2019
September 22, 2019
Es gibt viele Meinungen darüber, wie künstliche Intelligenz (KI) die Welt verändern wird, und es gibt Erwartungen an ihre Fähigkeiten für jetzt und in Zukunft. KI bezieht sich einfach auf Intelligenz, die von Maschinen angezeigt wird, im Gegensatz zu der von Menschen. Obwohl Menschen intelligent sind, können sie nicht so programmiert werden, dass sie ihre aktuellen Fähigkeiten auf die gleiche Weise überschreiten wie eine Maschine. Dies hat zur Entwicklung intelligenter Maschinen geführt, die Aufgaben erledigen, die für Menschen sonst schwer zu bewältigen sind. Künstliche Intelligenz wird in vielen technologischen Anwendungen allmählich zu einer ständigen Präsenz. Von Apps und Websites, die genaue Benutzerempfehlungen anzeigen, bis hin zu Spielvorhersagen — sie verändert das Nutzererlebnis in vielen Bereichen. Das Flottenmanagement ist einer der Bereiche, in denen KI auf den Kopf stellt. Die wachsende Notwendigkeit, die Fahrersicherheit an die erste Stelle zu setzen, ohne Abstriche bei Kosten oder Effizienz zu machen, hat zur Einführung intelligenter Flottenmanagementsysteme geführt. Für den Durchschnittsfahrer macht sich die Präsenz von KI bei der Verwendung von Smartphones und Telematikgeräten, die die besten Routen für den Verkehr empfehlen, deutlich bemerkbar. Früher war dies eine Herkulesaufgabe, bei der Karten auf Papier und Radiosendungen von Verkehrswegen abgespielt wurden. Heute verfügen wir über komplexe Verkehrs-Apps, die GPS und künstliche Intelligenz kombinieren, um den Fahrern das Leben zu erleichtern. Flotten profitieren von leistungsstarken KI-basierten Anwendungen, die alles von Routenempfehlungen über die Analyse von Straßenrisikodaten bis hin zum Fahrertraining erledigen. Es bietet die Genauigkeit, Effizienz, Bequemlichkeit und Benutzerfreundlichkeit, die frühere Technologien nicht bieten konnten. Infolgedessen wird der Transport von Waren und Dienstleistungen sicherer.
KI-Flottenmanagement ist der Einsatz von auf künstlicher Intelligenz basierender Technologie zur Verwaltung des Flottenbetriebs. In einer sich ständig verändernden Welt rationalisiert es die Arbeit jedes Flottenmanagers, indem menschliche Fehler schrittweise aus dem Transportprozess ausgeschlossen werden. KI-gestützte Empfehlungen stellen sicher, dass Flottenfahrer, Manager und Mechaniker bessere Entscheidungen treffen können, die die langfristige Leistung der Flotte verbessern. Es dient auch als Hilfstechnologie und stellt sicher, dass die Fahrer bei jedem Transportzyklus ihre Autonomie behalten. Hier sind einige wichtige Aspekte von Flottenmanagement dass KI optimieren kann:
Das Sammeln von Daten ist ein Schlüsselelement jedes Betriebsprozesses, da Sie ohne die Analyse vergangener Daten keine fundierten Entscheidungen treffen können. Mit historischen Erkenntnissen, die Millionen von Datenpunkten in Echtzeit analysieren, ist das Ergebnis die Priorisierung von Chancen und Risiken, sodass Flottenmanager und Fahrer die beste Vorgehensweise in potenziell problematischen Situationen bestimmen können. KI-Flottenmanagementsysteme kann verwendet werden, um Daten für prädiktive Analysen zu sammeln; Daten wie Verkehrs- und Straßenzustand, Umweltgefahren, Wetter in Echtzeit und mechanische Störungen können verwendet werden, um eingehende Risiken vorherzusagen. Auf diese Weise können Flottenmanager bessere Routen, Zeitpläne, Wartungs- und Versandvereinbarungen treffen, um die Ergebnisse und Aktivitäten der Flotte zu verbessern. Schließlich müssen Fahrer dank KI-gestützter Analysen nicht mehr blind sein und können auf unerwartete Ereignisse vorbereitet sein.
Im Mai 2019 stellte die Automarke Tesla für autonomes Fahren her Schlagzeilen nach der Einführung einer KI-basierten Technologie, mit der Tesla-Fahrzeuge ihre Fehler genau diagnostizieren können. Obwohl diese Technologie schon seit einiger Zeit existiert und in mehreren modernen Autos eingesetzt wurde, bietet künstliche Intelligenz eine genauere Selbstdiagnose sowie Lösungen für faults.AI, die sicherstellen, dass potenzielle Fehler vorhergesagt werden können, bevor sie überhaupt auftreten. Beispielsweise würde ein normales Fahrzeug mit einem Diagnosesystem höchstwahrscheinlich auf ein Motorproblem hinweisen, wenn es bereits aufgetreten ist. Auf der anderen Seite können KI-gestütztes Internet der Dinge (IoT), Datenanalyse und vorausschauende Wartung dazu führen, dass Fehler erkannt werden, lange bevor sie irgendwann passieren. Laut einem studieren McKinsey zufolge wird die vorausschauende Wartung die Kosten um 10 bis 40%, die Ausfallzeiten um 50% und die Kapitalinvestitionen um 3 bis 5% senken. Die vorausschauende Wartung gibt Managern und ihren Mechanikern mehr als genug Zeit für Reparaturen, die Unfälle verhindern könnten. Noch wichtiger ist, dass KI die effizientesten und kostengünstigsten Lösungen für mechanische Fehler empfehlen kann. Dies hat zwei große Vorteile:
Ein großes Problem beim Flottenbetrieb, 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 Abteilungsabläufen synchronisiert werden muss. Zwar kann ein qualifiziertes Personal dies ermöglichen, aber es ist zeit- und arbeitsintensiv. Ein KI-System könnte den Prozess vereinfachen, indem es alle Abteilungen nahtlos auf einer einzigen Plattform integriert und ihnen gleichzeitig Informationen zur Verfügung stellt. Servicemanager können Zeit und Kosten bei der Planung, Wartung und Überwachung von Vorgängen sparen, da alle Daten zu diesen Vorgängen vollständig zugänglich sind. Dadurch wird sichergestellt, dass alle Mitarbeiter in den verschiedenen Abteilungen Zugriff auf die Daten haben, die ihnen helfen, fundierte Entscheidungen zu treffen. Dies führt auch zu einer kohärenteren Flotte, da jede Abteilung automatisch synchron mit den anderen arbeitet.
Laut einem melden vom U.S. Bureau of Labor Statistics. Der Bedarf an Automobil- und Dieseltechnikern wird bis 2028 voraussichtlich um bis zu 5% steigen. Die American Trucking Association schätzt, dass bis 2026 bis zu 175.000 Lkw-Fahrer fehlen werden. Da Fahrer und Techniker der älteren Generation in den Ruhestand gehen, besteht ein Bedarf an jüngere, technisch versierte Ersatzspieler; dies stellt jedoch ein Problem beim Onboarding und bei der Schulung dar. KI kann den Onboarding-Prozess vereinfachen, indem sie die Fachkenntnisse dieser Mitarbeiter erfasst, bevor sie in den Ruhestand gehen. Dies eignet sich besonders für Techniker, die ihre Aufgaben auf einzigartige Weise ausführen können. KI kann auch aus einem Pool von Tausenden von Bewerbern die qualifiziertesten Fahrer empfehlen, die den Bedürfnissen des Unternehmens entsprechen, wodurch die Personalvermittler entlastet werden.
KI-integrierte Software ist in der Regel ein ausgeklügeltes System, das aus mehreren Geräten und Anwendungen wie dem Internet der Dinge, prädiktiven Datenanalyse- und maschinellen Lernsystemen, HD-Kameras und -Sensoren, Kommunikations- und Anzeigesystemen sowie WLAN besteht. Zum Beispiel KI-basierte Flottenmanagement-Plattform Driver•i, das derzeit in Flotten im ganzen Land eingesetzt wird, ist eine Kombination all dieser Komponenten. Es gibt auch viele andere KI-integrierte Flottenmanagementsysteme mit einer oder mehreren dieser Komponenten. Bevor Sie verstehen, wie die einzelnen Komponenten zusammen ein leistungsstarkes Flottenmanagementsystem bilden, ist es wichtig zu wissen, was die einzelnen Komponenten bewirken.
Das Internet der Dinge bezieht sich auf ein Netzwerk von Aktoren und Sensoren, die kontinuierlich Daten aus ihrer Umgebung sammeln. Beim Flottenmanagement stellt IoT sicher, dass genügend Daten für die Analyse erfasst werden, und fördert gleichzeitig den nahtlosen Informationsaustausch zwischen allen Beteiligten auf der Lieferkette wie Einzelhändler und Hersteller. IoT für das Flottenmanagement basiert auf drei Haupttechnologien:
Die Technologie des maschinellen Lernens ermöglicht es Flotten, aus den im Laufe der Zeit gesammelten Daten zu lernen und auf der Grundlage dieser Daten verwaltete Anpassungen vorzunehmen. Das Ergebnis ist die Schaffung intelligenter Systeme, in denen KI Entscheidungsfähigkeiten erlernen kann, die einen effektiveren Umgang mit praktischen Situationen ermöglichen.
KI-fähige Kameras stellen Sie sicher, dass Videodaten jederzeit erfasst, analysiert und abgerufen werden können, was zu einer besseren Untersuchung des Fahrerverhaltens, der Straßenbedingungen oder der Gefahren führt. Ein KI-System mit all den oben genannten Komponenten wird in der Lage sein, die folgenden Aufgaben zu erfüllen:
Dies ist wichtig, da 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.
Heute ist die Automobilbranche mit mehreren Problemen konfrontiert, die sich auf die Flottenaktivitäten und die Rentabilität auswirken. Bei richtiger Anwendung kann KI diese Probleme potenziell lösen und eine bessere Zukunft für den Verkehr schaffen. Zu diesen Problemen gehören:
Riskantes Verhalten im Straßenverkehr wie abgelenktes und schläfriges Fahren gehen oft mit Schildern einher, auf die die Fahrer achten sollen. Zu diesen Anzeichen gehören:
Normalerweise verlassen sich Manager darauf, dass ihre Fahrer diesen Schildern ausweichen, und wissen nicht, ob ein Fahrer während der Fahrt eine SMS geschrieben oder am Steuer eingenickt hat. Künstliche Intelligenzsysteme könnten darauf trainiert werden, Kopfdrehungen, verpasste Ausgänge, Gähn- und Blinkfrequenzen und andere Anzeichen von riskantem Verhalten zu erkennen. Diese Signale können in Echtzeit an Flottenmanager übertragen werden, sodass diese Korrekturmaßnahmen ergreifen können. Sich ändernde Straßenbedingungen stellen eine weitere Herausforderung für Manager dar, da sie ohne geeignete technische Hilfsmittel nur schwer zu erkennen sind. Diese Erkrankungen stellen ein großes Risiko dar, das sich in den 42.000 Todesfällen zeigt, die sie jährlich verursachen. KI-gestützte Prognosetechnologien können das mit diesem Problem verbundene Risiko reduzieren, indem sie Routen untersucht und kartografiert und gleichzeitig Daten verwendet, die von anderen Fahrzeugen gesammelt wurden. Es 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 Datenerfassung ist Netradyne, dessen Produkt bereits über 1 Million einzigartige Meilen US-Straßen kartografiert hat. In Zukunft wird eine umfangreiche Datenbank der Straßenbedingungen für die Förderung der Sicherheit unerlässlich sein. Wie bereits erwähnt, können KI-gestützte Systeme den Managern helfen, durch Kraftstoffverbrauch und vorausschauende Wartung Kosten zu sparen. Ganz gleich, welche Art von Flotte Sie betreiben, ob Lkw, Züge, Stadtbusse oder Taxis, Kraftstoff und Wartung tragen maßgeblich zu den Betriebskosten bei. Fahrzeuge fallen aus und die Kraftstoffpreise steigen ohne Vorwarnung, was zu höheren Ausgaben führt. Die Abschaffung routinemäßiger Wartungspläne mithilfe von IoT-Selbstdiagnose und Kraftstoffkontrolle könnte der Schlüssel zu einer besseren Kostensenkung in der Zukunft des Flottenmanagements sein.
Zum Glück KI-gestützte Flottenmanagementsoftware ist von traumhaften Konzepten zur Realität geworden. Mehrere Technologieunternehmen haben Software entwickelt, die die Fahrersicherheit und die Flottenleistung verbessert, ohne Kompromisse bei Kosten oder Effizienz einzugehen. In unserer Studie haben wir uns die wichtigsten Komponenten angesehen, durch die sich jedes einzelne von ihnen abhebt. Nachdem wir ihre Kartierungsfunktionen, ihr technologisches Spektrum sowie ihre Sensortechnologien analysiert hatten, Drivers hat sich aufgrund der folgenden Funktionen als beste Flottenmanagement-Software herausgestellt:
Die Zukunft des Transports sieht aufgrund der aufregenden Anwendungen der KI im Flottenmanagement vielversprechender denn je aus. Unvorhersehbare Straßenbedingungen, Betriebskosten und Probleme mit der Fahrerbindung könnten leicht überflüssig werden, wenn Flotten auf KI-gestützte Systeme umsteigen. Alle Beteiligten werden in hohem Maße von der Effizienz und Zuverlässigkeit dieser Technologie profitieren, da Kosten, Unfälle, Fahrerfluktuation und andere Probleme, die sich auf die Preisgestaltung von Flottendienstleistungen auswirken könnten, sinken. Es könnte auch sicherstellen, dass andere Verkehrsteilnehmer sicher bleiben.
* 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.
