IA en la gestión de flotas: por qué, cómo y qué buscar
April 7, 2022
April 7, 2022
La Inteligencia Artificial (IA) puede parecer ciencia ficción, pero ya se ha abierto camino en las cosas que usamos todos los días sin que siquiera nos demos cuenta. Los asistentes digitales personales controlados por voz, los automóviles y vehículos autónomos, las aplicaciones de navegación y otras capacidades predictivas son algunas de las formas de IA en nuestra vida diaria. Las empresas de administración de flotas han comenzado a utilizar la IA en constante evolución para priorizar los recursos, recopilar y analizar datos, identificar comportamientos de conducción riesgosos, identificar áreas de contención de costos y hacer cumplir el cumplimiento de normas. Las operaciones de la flota están impulsadas por diversas aplicaciones prácticas de IA, como Internet de las cosas (IoT), análisis predictivo, sistemas de aprendizaje automático (ML) y sistemas de comunicación y visualización automatizados basados en Visión Computacional, etc. Los gerentes de flotas se están dando cuenta de que la IA no está destinada a reemplazarlos, sino más bien ayudarlos a hacer que su función sea más productiva y simplificada. Las flotas pueden usar la interfaz de usuario para priorizar la seguridad del conductor sin comprometer el costo y la eficiencia. Manteniendo pista de flota las operaciones y la toma de decisiones oportunas ahora se simplifican con IA. Veamos ahora cómo la IA puede ayudar a las empresas de Fleet a administrar sus operaciones.
Usando IA, las flotas pueden detectar riesgos comportamiento de conducción, como exceso de velocidad, violaciones de señales, somnolencia, fatiga del conductor, falta de atención, etc. Esto da administradores de flotas una visión del conductor performance e intervención si se señala un riesgo de seguridad. La conducción arriesgada se puede identificar buscando las siguientes señales:
Sin un sistema de monitoreo, los gerentes no pueden determinar si un conductor había estado mandando mensajes de texto mientras conducía o asintiendo al volante. Pero los sistemas de IA pueden capacitarse para detectar frecuencias de bostezos y parpadeos, giros de cabeza y signos de comportamiento riesgoso y transmitirlos a los gerentes en tiempo real, lo que les permite tomar medidas correctivas para entrenar al conductor. La IA también puede hacer predicciones inteligentes sobre el clima y las condiciones cambiantes de la carretera. La tecnología predictiva basada en IA también puede inferir riesgos a partir de datos recopilados de otros vehículos. En un mundo de riesgo, Driver•i es la única dashcam de la flota que analiza proactivamente el 100 por ciento del tiempo de conducción. Con video de calidad HD desde la resolución de cámara más alta, Driver•I puede identificar visualmente señales, señales, peatones y otros objetos que brindan información en tiempo real. Las alertas de audio en la cabina en tiempo real pueden notificar a los conductores para tomar medidas correctivas, advertir de posibles accidentes y tomar decisiones seguras de inmediato. El interior cámara del Driver•i procesa datos en tiempo real y se comunica inmediatamente con el conductor a través de una notificación de audio. Por ejemplo, cuando un conductor sigue a otro vehículo demasiado de cerca, el conductor será advertido de inmediato. No hay necesidad de esperar el gerente de flota para analizar el video y convocar al conductor para el coaching. Según Adam Kahn, presidente del Equipo de Flota Comercial con Netradyne, la plataforma de IA de Netradyne puede identificar cuando un conductor ha recogido un teléfono celular y recordarle al conductor que lo baje en 11 segundos. En 11 segundos, nuestro sistema ha reconocido una maniobra peligrosa e invocado cambios”, explicó.
Al igual que la atención médica preventiva puede evitar que una persona experimente un evento de salud más grave, el uso de IA para buscar pistas en los datos del vehículo puede evitar la avería del vehículo. La IA se basa en los datos para obtener información y hacer predicciones. Los camiones actuales cuentan con varios componentes electrónicos y sensores que recopilan una gran cantidad de datos, como diagnósticos de motor ODB2 y datos de bus CAN, uso de combustible, tiempos de inactividad, ubicación, utilización del vehículo, horas de manejo, etc. La IA puede usarse para predecir fallas de las partes del vehículo o de todo el vehículo en sí. Por ejemplo, la IA se puede utilizar en combinación con un sistema de cámara de alta tecnología para detectar llantas desgastadas o partes inferiores faltantes mucho más rápido que la inspección manual. El Internet de las cosas (IoT), el análisis de datos y el mantenimiento predictivo pueden pronosticar posibles defectos incluso antes de que ocurran. Esto ayuda a optimizar los costos generales de mantenimiento del vehículo.
Las flotas pueden usar IA para determinar las relaciones entre diferentes tipos de datos para comprender ciertos resultados. Estudiar el desempeño de un conductor a lo largo del tiempo puede ser utilizado para llegar a una puntuación para el conductor y determinar las áreas donde el conductor es propenso a exhibir conductas de riesgo. Por ejemplo, el modelo de IA podría determinar que el conductor tiende a girar a alta velocidad mientras gira a la izquierda. Los gerentes que miran estos datos pueden entonces recomendar una capacitación para evitar los giros duros. La IA también se puede utilizar para estudiar el uso de combustible en los vehículos al observar las relaciones entre los datos recopilados y determinar exactamente si el problema radica en el conductor, el vehículo o las condiciones de la carretera. Una vez que se conoce la causa, se pueden tomar acciones correctivas para mejorar el ahorro de combustible.
La IA se puede utilizar para realizar tareas repetitivas y automatizar la toma de decisiones, lo que ahorra tiempo. El coaching virtual es una opción de coaching de conductores de manera automatizada sin requerir una revisión activa de eventos de conducción riesgosos por parte del gerente de flota. Al analizar los eventos de riesgo del conductor generados durante la semana anterior, el algoritmo de IA le da a los conductores un pequeño subconjunto de comportamientos para revisar y enfocarse. Este análisis no solo ayuda a mejorar la seguridad en la carretera, sino que también disminuye el tiempo que los gerentes pasan revisando videos por? hasta 50%.
Invertir en las tecnologías adecuadas equipará a las flotas para que tengan la capacidad de promover una conducción segura y reducir el riesgo de accidentes. Las flotas pueden usar IA y ML para mejorar las operaciones de su flota, aumentar la seguridad del vehículo y del conductor, y detectar problemas del vehículo que los conductores y el personal de servicio pueden pasar por alto.? Usando IA, los gerentes pueden tomar mejores decisiones sin poner mucho esfuerzo extra”.Descubrimos que la inteligencia artificial, el aprendizaje automático, la calidad del video y la retroalimentación instantánea proporcionada por la solución Driveri era la mejor cámara de salpicadero que se ajustaba a nuestras necesidades, y el enfoque mejorado en los aspectos positivos del comportamiento de nuestro conductor era un verdadero diferenciador del producto.“- Halvor Lines
* Los resultados individuales y las condiciones pueden variar.
** Basado en los datos del cliente.
† Netradyne debe recibir una aprobación por escrito para compartir los datos del cliente.
Las imágenes pueden ser solo para fines ilustrativos y pueden no ser una representación exacta de un producto.
