車両管理におけるAI-なぜ、どのように、何を探すべきか
April 7, 2022
April 7, 2022
人工知能（AI）はサイエンスフィクションのように思えるかもしれませんが、私たちが気付かないうちに、私たちが毎日使うものにすでに浸透しています。音声制御のパーソナルデジタルアシスタント、自動運転車や車両、ナビゲーションアプリ、その他の予測機能は、私たちの日常生活におけるAIの一形態です。車両管理事業者は、リソースの優先順位付け、データの収集と分析、危険な運転行動の特定、コスト抑制が必要な領域の特定、コンプライアンスの実施など、絶えず進化するAIを活用し始めています。車両の運用は、モノのインターネット（IoT）、予測分析、機械学習（ML）システム、コンピュータービジョンベースの自動通信および表示システムなど、AIのさまざまな実用的なアプリケーションによって支えられています。フリートマネージャーは、AIは彼らに取って代わるものではなく、自分の役割をより生産的かつ合理的にするための支援を目的としていることを認識しています。車両はUIを使用して、コストと効率を犠牲にすることなくドライバーの安全を優先させることができます。キーピング トラック・オブ・フリート AIにより、運用とタイムリーな意思決定が簡単になりました。それでは、AIがフリート企業の業務管理にどのように役立つかを見てみましょう。
AIを使用することで、艦隊は危険なものを検出できます 運転行動、スピード違反、標識違反、眠気、ドライバーの疲労、不注意などにより フリートマネージャーがドライバーの状況を知る 安全上のリスクが報告された場合は、パフォーマンスを行い、介入してください。危険な運転は、次の兆候を探すことで識別できます。
監視システムがなければ、管理者はドライバーが運転中にテキストメッセージを送信していたのか、それともハンドルを握ってうなずいていたのかを判断できません。しかし、あくびやまばたきの回数、ヘッドターン、危険な行動の兆候を検知してマネージャーにリアルタイムで伝えるようにAIシステムを訓練すれば、ドライバーに是正措置を取って指導することができます。また、AI は天候や道路状況の変化をスマートに予測することもできます。AIベースの予測テクノロジーは、他の車両から収集されたデータからリスクを推測することもできます。リスクの多い世界では、運転時間を 100% プロアクティブに分析できる車両用ドライブレコーダーはDriver•iだけです。Driver•iは、最高のカメラ解像度でHD画質の映像を撮影できるため、標識、信号、歩行者、その他の物体を視覚的に識別し、リアルタイムで情報を得ることができます。リアルタイムのキャブ内音声アラートにより、ドライバーに是正措置を取るよう通知し、潜在的な事故を警告し、即座に安全な判断を下すことができます。ザ・インワード ドライバーのカメラ•iはリアルタイムでデータを処理し、音声通知でドライバーにすぐに通信します。たとえば、ドライバーが他の車両に接近しすぎると、ドライバーにすぐに警告が表示されます。待つ必要はありません フリートマネージャーが映像を解析してドライバーを召喚する コーチング用。Netradyneの商用車両チームプレジデントであるAdam Kahnによると、NetradyneのAIプラットフォームは、ドライバーが携帯電話を手に取ったことを認識し、11秒以内にそれを下ろすようドライバーに通知できるという。11秒で、私たちのシステムは危険な操作を認識し、変更を呼び出しました」と彼は説明しました。
予防医療が人をより深刻な健康被害から救うことができるのと同様に、AI を使用して車両データ内の手がかりを探すことで、車両の故障を防ぐことができます。AI はデータを利用して洞察を得て予測を行います。現在のトラックには、エンジン診断、ODB2およびCANバスデータ、燃料使用量、アイドル時間、位置、車両使用率、運転時間などの大量のデータを収集する複数の電子部品とセンサーがあり、AIを使用して車両部品または車両全体の故障を予測できます。たとえば、AIをハイテクカメラシステムと組み合わせて使用すると、摩耗したタイヤや足回り部品の欠落を手動検査よりもはるかに迅速に検出できます。モノのインターネット (IoT)、データ分析、予知保全により、潜在的な欠陥を発生前に予測できます。これにより、車両全体のメンテナンスコストを最適化できます。
艦隊は AI を使用してさまざまなタイプのデータ間の関係を判断し、特定の結果を把握できます。ドライバーのパフォーマンスを経時的に調べることで、ドライバーのスコアを導き出し、ドライバーが危険な行動をとりやすい領域を特定できます。たとえば、AI モデルでは、ドライバーが左折中に高速で曲がる傾向があると判断する場合があります。このデータを見たマネージャーは、ハードターンを避けるためのトレーニングを勧めることができます。AIは、収集されたデータ間の関係を調べて車両の燃料使用量を調査し、問題がドライバー、車両、または道路状況にあるかどうかを正確に判断するためにも使用できます。原因がわかれば、是正措置を講じて燃費を向上させることができます。
AIを使用して反復的なタスクを実行し、意思決定を自動化できるため、時間を節約できます。 バーチャルコーチングはドライバーのコーチングの選択肢の一つ 車両管理者が危険な運転イベントを積極的に確認する必要なく、自動化された方法で行えます。AIアルゴリズムは、前週に発生したドライバーの危険なイベントを分析することで、ドライバーが確認して集中できる行動のごく一部をドライバーに提供します。この分析は、道路上の安全性の向上に役立つだけでなく、管理者が動画の確認に費やす時間を短縮するのにも役立ちます。 50% までです。
適切な技術に投資することで、車両は安全運転を促進し、事故のリスクを軽減できるようになります。車両は AI と ML を活用して、車両運用を改善し、車両とドライバーの安全性を高め、ドライバーやサービス担当者が見逃しがちな車両の問題を検出できます。?AIを使用することで、マネージャーは余計な労力をかけることなく、より良い意思決定を行うことができます。」Driveriソリューションが提供する人工知能、機械学習、ビデオ品質、即時フィードバックは、私たちのニーズに合った最高のドライブレコーダーであり、ドライバーの行動のポジティブな側面に重点を置くことが真の製品差別化要因であることがわかりました。「- Halvor Lines
