AI 車両管理が輸送の未来を形作る方法
September 22, 2019
September 22, 2019
人工知能（AI）が世界をどのように変えるかについては、現在および将来の機能に対する期待を込めて、多くの意見があります。AIとは単に、人間が表示するものとは対照的に、機械によって表示される知能を指します。人間は知的ですが、機械のように現在の能力を超えるようにプログラムすることはできません。これにより、人間では効率的に処理するのが難しいタスクを処理するスマートマシンが誕生しました。人工知能は、多くの技術アプリケーションで徐々に存在するようになっています。正確なユーザーレコメンデーションを表示するアプリやウェブサイトからゲームの予測まで、多くの分野でユーザーエクスペリエンスが変化しています。車両管理は、AIが混乱させている分野の1つです。コストや効率を犠牲にすることなくドライバーの安全を第一に考える必要性が高まっているため、スマート車両管理システムが採用されるようになりました。平均的なドライバーにとって、交通渋滞に最適なルートを推奨するスマートフォンやテレマティクスデバイスの使用にAIの存在が強く感じられます。これは、かつては紙の地図や交通ルートのラジオ放送を聞くという非常に困難な作業でしたが、今日では、GPS と人工知能を組み合わせてドライバーの生活を楽にする複雑な交通アプリがあります。車両には、ルートの推奨から道路リスクデータ分析、さらにはドライバーの指導まで、あらゆることを処理する強力なAIベースのアプリケーションが役立ちます。以前のテクノロジーでは実現できなかった精度、効率性、利便性、使いやすさを実現しています。その結果、商品やサービスの輸送がより安全になっています。
AI車両管理とは、人工知能ベースのテクノロジーを使用して車両運用を管理することです。絶えず変化する世界では、輸送プロセスから人為的ミスを徐々に排除することで、あらゆる車両管理者の作業を合理化します。AIベースの推奨により、車両運転手、管理者、整備士は、車両の長期的なパフォーマンスを向上させるより良い意思決定を行うことができます。また、運転者が各輸送サイクル中に自律性を維持できるようにする支援技術としても機能します。の重要な側面は次のとおりです 車両管理 AI が最適化できること:
過去のデータを分析しなければ、情報に基づいた意思決定を行うことができないため、データ収集はあらゆる業務プロセスの重要な要素です。リアルタイムで分析された何百万ものデータポイントに役立つ過去の洞察により、結果として、機会とリスクの優先順位付けが可能になり、車両管理者とドライバーは、潜在的に問題のある状況で取るべき最善の行動方針を決定できます。 AI 車両管理システム 予測分析用のデータを収集するために使用できます。交通状況や道路状況、環境上の危険、リアルタイムの天候、機械的な故障などのデータを使用して、迫り来るリスクを予測できます。これにより、車両管理者はより適切なルート、スケジュール、メンテナンスの提供、配車手配を行い、車両の成果と活動を改善できます。最後に、AIベースの分析により、ドライバーはもはや盲目的に行動する必要がなくなり、予期しない事態に備えることができます。
2019年5月、自動運転車ブランドのテスラが作りました 見出し テスラ車が故障を正確に診断できるようにするAIベースのテクノロジーをデビューさせた後。この技術は以前から存在しており、最近の自動車にもいくつか搭載されていますが、人工知能はより正確な自己診断機能を提供するとともに、潜在的な障害を発生前に予測できるようにする faults.AI のソリューションも提供しています。たとえば、診断システムを搭載した通常の車両では、エンジンに問題がすでに発生している場合にその旨を通知する可能性が高くなります。一方、AIベースのモノのインターネット（IoT）、データ分析、予知保全は、最終的に障害が発生するずっと前に障害を検出することにつながります。によると 調査 McKinseyによると、予知保全によりコストを10～40％、ダウンタイムを50％、設備投資を3〜5％削減できます。予知保全により、管理者とその整備士は、事故を防止できる可能性のある修理に十分な時間を割くことができます。さらに重要なのは、AIが機械的な故障に対して最も効率的で費用対効果の高いソリューションを推奨できることです。これには次の 2 つの大きな利点があります。
特に大規模な艦隊における艦隊運用の大きな問題の1つは、システム内でアクセスする必要のある可動部品の数です。いくつかの部門では、他のすべての部門業務と同期させる必要のある情報を継続的に流入させる必要があります。熟練した労働力があれば実現できますが、時間と労力がかかります。AIシステムは、すべての部門を単一のプラットフォームにシームレスに統合し、情報を同時に提供することで、プロセスを簡素化できます。サービスマネージャーは、これらの業務に関するすべてのデータに完全にアクセスできるため、業務の計画、保守、監視にかかる時間とコストを節約できます。これにより、さまざまな部署のすべての担当者が情報に基づいた意思決定に役立つデータにアクセスできるようになります。また、すべての部署が自動的に他の部署と同期して作業するため、よりまとまりのある車両群にもつながります。
によると 報告書 米国労働統計局による。自動車とディーゼルの技術者の必要性は、2028年までに最大 5% 増加すると予想されています。米国トラック協会は、2026年までに最大175,000人のトラック運転手が不足すると予測しています。高齢世代の運転手や技術者が退職するにつれて、 テクノロジーに精通した若い代替品ただし、これはオンボーディングとトレーニングに問題があります。AIは、退職前にこれらの従業員の専門スキルを把握することで、オンボーディングプロセスを簡素化できます。これは、独自の方法でタスクを実行している技術者に特に適しています。また、AIは数千人の応募者の中から会社のニーズに合った最も有能なドライバーを推薦できるため、採用担当者の負担が軽減されます。
AI統合ソフトウェアは通常、モノのインターネット（IoT）、予測データ分析と機械学習システム、HDカメラとセンサー、通信およびディスプレイシステム、WiFiなど、複数のデバイスとアプリケーションで構成される高度なシステムです。たとえば、 人工知能ベースの車両管理プラットフォーム Driver•i、現在、全国の艦隊に配備されているのは、これらすべてのコンポーネントを組み合わせたものです。他にもたくさんあります AI 統合型車両管理システム これらのコンポーネントを 1 つ以上使用します。これらの各パーツがどのように組み合わされて車両管理の原動力となるのかを理解する前に、それぞれの機能を知っておくことが重要です。
IoT（モノのインターネット）とは、環境から継続的にデータを収集するアクチュエータとセンサーのネットワークを指します。車両管理では、IoTにより、分析用に十分なデータが確実にキャプチャされ、すべての利害関係者間でのシームレスな情報共有が促進されます。 サプライチェーン 小売業者や製造業者など。車両管理用のIoTは、主に次の3つのテクノロジーを使用して機能します。
機械学習技術により、車両は時間をかけて収集されたデータから学習し、そのデータに基づいて管理された調整を行うことができます。その結果、AIが実際の状況をより効果的に処理できる意思決定機能を学習できるスマートシステムが構築されました。
AI 対応カメラ ビデオデータをいつでもキャプチャ、分析、アクセスできるようにすることで、ドライバーの行動、道路状況、危険をより正確に調査できます。上記のすべてのコンポーネントを搭載したAIシステムは、次のタスクを実行できます。
これは、輸送サイクルのさまざまな側面でヒューマンエラーが減少する車両管理の未来を切り開くという点で重要です。その結果、より良い成果とコスト削減につながる可能性があります。
今日、自動車業界は、車両活動と収益性に影響を及ぼすいくつかの問題に直面しています。適切に適用されれば、AIはこれらの問題を解決し、交通のより良い未来を創造できる可能性があります。これらの問題には以下が含まれます。
危険な道路行動 注意散漫な運転や居眠り運転などには、ドライバーに注意するように言われる兆候が伴うことがよくあります。これらの兆候には以下が含まれます。
通常、マネージャーはドライバーがこれらの標識を避けることを頼りにしており、運転中にドライバーがテキストメッセージを送信していたのか、ハンドルを握ってうなずいているのかを知る方法はありません。人工知能システムは、頭を向き直したり、出口を間違えたり、あくびやまばたきをする回数、その他の危険な行動の兆候を検出するように訓練することができます。これらの信号は、車両管理者にリアルタイムで送信できるため、是正措置を講じることができます。道路状況の変化は、適切な技術ツールがないと検出が難しいため、管理者にとって別の課題となります。こうした状況は、毎年4万2000人の死者が出ていることからも明らかなように、大きなリスクをもたらしています。AIベースの予測テクノロジーは、他の車両が収集したデータを利用しながら、ルートを調査してマッピングすることで、この問題に関連するリスクを軽減できます。また、ドライバーがその地点に到達する前に天候をスマートに予測し、霧などの環境変化を検出するようにトレーニングすることもできます。データ収集によるこの種のリスク評価の良い例は、Netradyneです。Netradyneの製品では、すでに100万マイルを超える米国道路のマッピングが行われています。将来的には、道路状況に関する広範なデータベースが安全性を高めるために不可欠になるでしょう。前述のように、AIベースのシステムは、管理者が燃費と予知保全を通じてコストを削減するのに役立ちます。トラックから電車、市内バス、タクシーまで、どのような種類の車両を運行していても、燃料とメンテナンスは運用コストの主な要因です。車両は故障し、燃料価格は何の前触れもなく上昇し、支出の増加につながります。IoTの自己診断と燃料制御を使用して日常的なメンテナンススケジュールをなくすことは、将来の車両管理におけるコスト削減の鍵となる可能性があります。
幸いなことに、 AI ベースの車両管理ソフトウェア 夢のようなコンセプトから現実のものになりました。いくつかのテクノロジー企業が、コストや効率を犠牲にすることなくドライバーの安全と車両性能を向上させるソフトウェアを開発してきました。私たちの調査では、それぞれを際立たせている主要なコンポーネントを調べました。それぞれのマッピング機能、技術範囲、センサー技術を分析した結果、 Driveri 次の機能により、最高の車両管理ソフトウェアとして登場しました。
車両管理におけるAIのエキサイティングな応用により、輸送の未来はかつてないほど有望に見えます。車両がAIベースのシステムに移行するにつれて、予測不可能な道路状況、運用コスト、およびドライバーの定着の問題は簡単に時代遅れになる可能性があります。コスト、事故、ドライバーの離職、および車両サービスの価格設定に反映される可能性のあるその他の問題の削減により、すべての利害関係者がこのテクノロジーの効率性と信頼性から多くの恩恵を受けることになります。また、他の道路利用者の安全を確保することもできます。
