AI in wagenparkbeheer - waarom, hoe en waar u op moet letten
April 7, 2022
April 7, 2022
Artificiële Intelligentie (AI) lijkt misschien sciencefiction, maar het heeft al zijn weg gevonden naar de dingen die we elke dag gebruiken zonder dat we het beseffen. Spraakgestuurde persoonlijke digitale assistenten, zelfrijdende auto's en voertuigen, navigatie-apps en andere voorspellende mogelijkheden zijn enkele van de vormen van AI in ons dagelijks leven. Wagenparkbeheerbedrijven zijn begonnen de voortdurend evoluerende AI te gebruiken om middelen te prioriteren, gegevens te verzamelen en te analyseren, risicovol rijgedrag te identificeren, gebieden te identificeren waar de kosten beperkt kunnen worden en naleving van de regelgeving af te dwingen. Vlootactiviteiten worden mogelijk gemaakt door verschillende praktische toepassingen van AI, zoals het Internet of Things (IoT), Predictive Analytics, Machine Learning (ML) en op Computer Vision gebaseerde geautomatiseerde communicatie- en weergavesystemen, enz. Wagenparkbeheerders realiseren zich dat AI niet bedoeld is om ze te vervangen, maar hen juist te helpen hun rol productiever en gestroomlijnder te maken. Wagenparken kunnen de gebruikersinterface gebruiken om prioriteit te geven aan de veiligheid van chauffeurs zonder in te boeten op kosten en efficiëntie. Bewaren spoor van het wagenpark operaties en het nemen van tijdige beslissingen worden nu eenvoudig gemaakt met AI. Laten we nu eens kijken hoe AI wagenparkbedrijven kan helpen bij het beheren van hun activiteiten.
Met behulp van AI kunnen wagenparken risicovol detecteren rijgedrag, zoals snelheidsovertredingen, verkeersovertredingen, slaperigheid, vermoeidheid van de bestuurder, onoplettendheid, enz. Dit geeft wagenparkbeheerders een inzicht in de chauffeursstatus prestaties en grijp in als er een veiligheidsrisico wordt gemeld. Riskant rijgedrag kan worden geïdentificeerd door op de volgende tekens te letten:
Zonder een bewakingssysteem kunnen managers niet vaststellen of een bestuurder tijdens het rijden een sms heeft gestuurd of achter het stuur heeft geknikt. Maar AI-systemen kunnen worden getraind om gapen- en knipperfrequenties, hoofdbochten en tekenen van risicovol gedrag te detecteren en deze in realtime naar managers te sturen, zodat ze corrigerende maatregelen kunnen nemen om de bestuurder te coachen. AI kan ook slimme voorspellingen doen over het weer en veranderende wegomstandigheden. Op AI gebaseerde voorspellende technologie kan ook risico's afleiden uit gegevens die zijn verzameld bij andere voertuigen. In een wereld vol risico's is Driver•i de enige dashcam van het wagenpark die proactief 100 procent van de rijtijd analyseert. Met video in HD-kwaliteit met de hoogste cameraresolutie kan Driver•i borden, signalen, voetgangers en andere objecten visueel identificeren, wat inzichten in realtime oplevert. Realtime audiowaarschuwingen in de cabine kunnen bestuurders op de hoogte stellen om corrigerende maatregelen te nemen, te waarschuwen voor mogelijke ongevallen en onmiddellijk veilige beslissingen te nemen. Het innerlijke camera van Driver•i verwerkt gegevens in realtime en communiceert onmiddellijk met de bestuurder via een audiomelding. Als een bestuurder bijvoorbeeld een ander voertuig te dicht volgt, wordt de bestuurder onmiddellijk gewaarschuwd. U hoeft niet te wachten op de wagenparkbeheerder om de video te analyseren en de chauffeur op te roepen voor coaching. Volgens Adam Kahn, President, Commercial Fleet Team bij Netradyne, kan het AI-platform van Netradyne identificeren wanneer een bestuurder een mobiele telefoon heeft opgepakt en de bestuurder eraan herinneren deze binnen 11 seconden neer te leggen. In 11 seconden heeft ons systeem een gevaarlijke manoeuvre herkend en wijzigingen aangeroepen”, legt hij uit.
Net zoals preventieve gezondheidszorg een persoon kan behoeden voor een ernstigere gezondheidsgebeurtenis, kan het gebruik van AI om aanwijzingen in de voertuiggegevens op te sporen, autopech voorkomen. AI is afhankelijk van gegevens om inzichten te verkrijgen en voorspellingen te doen. Huidige vrachtwagens hebben verschillende elektronische componenten en sensoren die veel gegevens verzamelen, zoals motordiagnostiek, ODB2- en CAN-busgegevens, brandstofverbruik, stationaire tijden, locatie, voertuiggebruik, rijuren, enz. AI kan worden gebruikt om defecten aan voertuigonderdelen of het hele voertuig zelf te voorspellen. AI kan bijvoorbeeld worden gebruikt in combinatie met een hoogtechnologisch camerasysteem om versleten banden of ontbrekende bodemdelen veel sneller te detecteren dan bij handmatige inspectie. Internet of Things (IoT), data-analyse en voorspellend onderhoud kunnen potentiële defecten voorspellen nog voordat ze zich voordoen. Dit helpt de totale onderhoudskosten van het voertuig te optimaliseren.
Wagenparken kunnen AI gebruiken om relaties tussen verschillende soorten gegevens te bepalen om bepaalde uitkomsten te begrijpen. Het bestuderen van de prestaties van een bestuurder in de loop van de tijd kan worden gebruikt om tot een score voor de bestuurder te komen en om te bepalen in welke gebieden de bestuurder geneigd is risicovol gedrag te vertonen. Het AI-model kan bijvoorbeeld bepalen dat de bestuurder de neiging heeft om met hoge snelheid te draaien terwijl hij een bocht naar links maakt. Managers die deze gegevens bekijken, kunnen vervolgens een training aanbevelen om harde bochten te vermijden. AI kan ook worden gebruikt om het brandstofverbruik in voertuigen te bestuderen door te kijken naar relaties tussen de verzamelde gegevens en om precies te bepalen of het probleem bij de bestuurder, het voertuig of de wegomstandigheden ligt. Zodra de oorzaak bekend is, kunnen corrigerende maatregelen worden genomen om het brandstofverbruik te verbeteren.
AI kan worden gebruikt om repetitieve taken uit te voeren en de besluitvorming te automatiseren, waardoor tijd wordt bespaard. Virtuele coaching is een mogelijkheid om chauffeurs te coachen op een geautomatiseerde manier zonder dat de wagenparkbeheerder een actieve beoordeling van risicovolle rijgebeurtenissen vereist. Door de risicovolle gebeurtenissen van de bestuurder te analyseren die in de afgelopen week zijn gegenereerd, geeft het AI-algoritme bestuurders een kleine subset van gedragingen om te bekijken en waarop ze zich kunnen concentreren. Deze analyse helpt niet alleen bij het verbeteren van de veiligheid op de weg, maar vermindert ook de tijd die managers besteden aan het bekijken van video's met? tot 50%.
Investeren in de juiste technologieën zal wagenparken in staat stellen om veilig rijden te bevorderen en het risico op ongevallen te verminderen. Wagenparken kunnen AI en ML gebruiken om hun wagenparkactiviteiten te verbeteren, de veiligheid van voertuigen en chauffeurs te verhogen en voertuigproblemen op te sporen die chauffeurs en servicepersoneel over het hoofd kunnen zien.? Met behulp van AI kunnen managers betere beslissingen nemen zonder veel extra moeite te doen.”We ontdekten dat de kunstmatige intelligentie, machine learning, videokwaliteit en directe feedback van de Driveri-oplossing de beste dashcam waren die aan onze behoeften voldeed, en de verhoogde focus op positieve aspecten van het gedrag van onze chauffeurs was een echte productonderscheidende factor.„- Halvor Lines
* Individuele resultaten en omstandigheden kunnen variëren.
** Gebaseerd op klantgegevens.
† Netradyne moet schriftelijke toestemming krijgen om klantgegevens te delen.
Afbeeldingen dienen alleen ter illustratie en zijn mogelijk geen exacte weergave van een product.
