Hoe AI Fleet Management de toekomst van transport zal vormgeven
September 22, 2019
September 22, 2019
Er zijn veel meningen over hoe kunstmatige intelligentie (AI) de wereld gaat veranderen, met verwachtingen over de mogelijkheden ervan voor nu en in de toekomst. AI verwijst simpelweg naar intelligentie die door machines wordt weergegeven, in tegenstelling tot de intelligentie die door mensen wordt getoond. Hoewel mensen intelligent zijn, kunnen ze niet worden geprogrammeerd om hun huidige capaciteiten op dezelfde manier te overtreffen als een machine dat kan. Dit heeft geleid tot de creatie van slimme machines die taken uitvoeren die anders moeilijk voor mensen waren om efficiënt uit te voeren. Kunstmatige intelligentie wordt stilaan een constante aanwezigheid in veel technologische toepassingen. Van apps en websites met nauwkeurige gebruikersaanbevelingen tot spelvoorspellingen, dit verandert de gebruikerservaring op veel gebieden. Wagenparkbeheer is een van de gebieden die AI verstoort. De groeiende behoefte om de veiligheid van bestuurders voorop te stellen zonder afbreuk te doen aan kosten of efficiëntie heeft geleid tot de invoering van slimme wagenparkbeheersystemen. Voor de gemiddelde bestuurder is de aanwezigheid van AI sterk voelbaar bij het gebruik van smartphones en telematica-apparaten die de beste routes aanbevelen om in het verkeer te rijden. Vroeger was dit een enorme taak die gekenmerkt werd door papieren kaarten en het luisteren naar radio-uitzendingen van verkeersroutes; tegenwoordig hebben we complexe verkeersapps die GPS en kunstmatige intelligentie combineren om het leven van chauffeurs gemakkelijker te maken. Wagenparken profiteren van krachtige AI-gebaseerde toepassingen die alles afhandelen, van routeaanbevelingen tot analyse van verkeersrisicogegevens en zelfs rijcoaching. Het biedt de nauwkeurigheid, efficiëntie, gemak en gemak die eerdere technologie niet bood. Hierdoor wordt het steeds veiliger om goederen en diensten te vervoeren.
AI-wagenparkbeheer is het gebruik van op kunstmatige intelligentie gebaseerde technologie om vlootactiviteiten te beheren. In een voortdurend veranderende wereld stroomlijnt het het werk van elke wagenparkbeheerder door menselijke fouten geleidelijk uit het transportproces te elimineren. Op AI gebaseerde aanbevelingen zorgen ervoor dat wagenparkbestuurders, managers en monteurs betere beslissingen kunnen nemen die de prestaties van het wagenpark op lange termijn verbeteren. Het dient ook als ondersteunende technologie, die ervoor zorgt dat chauffeurs tijdens elke transportcyclus hun autonomie behouden. Hier zijn enkele belangrijke aspecten van vlootbeheer die AI kan optimaliseren:
Het verzamelen van gegevens is een belangrijk onderdeel van elk operationeel proces, want zonder gegevens uit het verleden te analyseren, kunt u geen weloverwogen beslissingen nemen. Met historische inzichten om miljoenen datapunten in realtime te analyseren, is het resultaat de prioritering van kansen en risico's, zodat wagenparkbeheerders en chauffeurs kunnen bepalen wat de beste manier is om te handelen in mogelijk problematische situaties. AI-systemen voor wagenparkbeheer kan worden gebruikt om gegevens te verzamelen voor voorspellende analyses; gegevens zoals verkeers- en wegomstandigheden, milieugevaren, realtime weer en mechanische storingen kunnen worden gebruikt om inkomende risico's te voorspellen. Hierdoor kunnen wagenparkbeheerders betere routes, planningen, onderhoudsbeurten en verzendingsregelingen maken die de resultaten en activiteiten van het wagenpark verbeteren. Tot slot hoeven chauffeurs dankzij op AI gebaseerde analyses niet langer blind naar binnen te gaan en kunnen ze voorbereid blijven op onverwachte gebeurtenissen.
In mei 2019 maakte het autonoom rijdende automerk Tesla krantenkoppen na de introductie van op AI gebaseerde technologie waarmee Tesla-voertuigen hun fouten nauwkeurig kunnen diagnosticeren. Hoewel deze technologie al enige tijd bestaat en in verschillende moderne auto's wordt gebruikt, zorgt kunstmatige intelligentie voor een nauwkeurigere zelfdiagnose en oplossingen voor faults.AI die ervoor zorgen dat mogelijke fouten kunnen worden voorspeld voordat ze zich voordoen. Een normaal voertuig met een diagnosesysteem zou bijvoorbeeld hoogstwaarschijnlijk een motorprobleem signaleren wanneer dit zich al heeft voorgedaan. Aan de andere kant kunnen op AI gebaseerde Internet of Things (IoT), data-analyse en voorspellend onderhoud leiden tot foutdetectie lang voordat dit uiteindelijk gebeurt. Volgens a studie volgens McKinsey zal voorspellend onderhoud de kosten met 10-40% verminderen, de downtime met 50% en de kapitaalinvesteringen met 3-5%. Voorspellend onderhoud geeft managers en hun monteurs meer dan genoeg tijd voor reparaties die mogelijk ongelukken kunnen voorkomen. Wat nog belangrijker is, AI kan de meest efficiënte en kosteneffectieve oplossingen aanbevelen voor mechanische storingen. Dit heeft twee grote voordelen:
Een groot probleem bij de exploitatie van het wagenpark, met name in grote vloten, is het aantal bewegende delen binnen het systeem dat toegankelijk moet zijn. Verschillende afdelingen hebben een continue instroom van informatie nodig die gesynchroniseerd moet zijn met alle andere afdelingsactiviteiten. Hoewel geschoolde arbeidskrachten dit mogelijk kunnen maken, is dit tijd- en arbeidsintensief. Een AI-systeem zou het proces kunnen vereenvoudigen door elke afdeling naadloos op één platform te integreren en hen tegelijkertijd informatie te geven. Servicemanagers kunnen tijd en kosten besparen bij het plannen, onderhouden en monitoren van activiteiten, aangezien alle gegevens over die activiteiten volledig toegankelijk zijn. Dit zorgt ervoor dat al het personeel van de verschillende afdelingen toegang heeft tot de gegevens die hen helpen weloverwogen beslissingen te nemen. Het leidt ook tot een meer samenhangende vloot, aangezien elke afdeling automatisch synchroon werkt met de andere.
Volgens a verslag doen van door het Amerikaanse Bureau of Labor Statistics. De behoefte aan auto- en dieseltechnici zal naar verwachting met maximaal 5% groeien in 2028. De American Trucking Association schat dat er in 2024 een tekort zal zijn van maximaal 175.000 vrachtwagenchauffeurs. Nu de chauffeurs en technici van de oudere generatie met pensioen gaan, is er behoefte aan jongere technisch onderlegde vervangers; dit vormt echter een probleem bij onboarding en training. AI kan het onboardingproces vereenvoudigen door de gespecialiseerde vaardigheden van deze werknemers vast te leggen voordat ze met pensioen gaan. Dit is vooral geweldig voor technici met unieke manieren om hun taken uit te voeren. AI kan ook de meest gekwalificeerde chauffeurs aanbevelen die passen bij de behoeften van het bedrijf uit een pool van duizenden sollicitanten, waardoor de druk op recruiters wordt verminderd.
AI-geïntegreerde software is meestal een geavanceerd systeem dat bestaat uit verschillende apparaten en toepassingen, zoals Internet of Things, systemen voor voorspellende gegevensanalyse en machine learning, HD-camera's en sensoren, communicatie- en weergavesystemen en wifi. Bijvoorbeeld Op AI gebaseerd wagenparkbeheerplatform Driver•i, dat momenteel wordt ingezet in vloten in het hele land, is een combinatie van al deze componenten. Er zijn ook veel andere AI-geïntegreerde systemen voor wagenparkbeheer met een of meer van deze componenten. Voordat u begrijpt hoe elk van deze onderdelen wordt gecombineerd om een krachtpatser voor wagenparkbeheer te creëren, is het belangrijk om te weten wat elk onderdeel doet.
Het Internet of Things verwijst naar een netwerk van actuatoren en sensoren die continu gegevens verzamelen uit hun omgeving. Op het gebied van wagenparkbeheer zorgt IoT ervoor dat voldoende gegevens worden vastgelegd voor analyse, terwijl tegelijkertijd de naadloze uitwisseling van informatie tussen alle belanghebbenden wordt bevorderd over de toeleveringsketen zoals retailers en fabrikanten. IoT voor wagenparkbeheer werkt door het gebruik van 3 hoofdtechnologieën:
Dankzij machine learning-technologie kunnen wagenparken leren van gegevens die in de loop van de tijd zijn verzameld en kunnen ze beheerde aanpassingen maken op basis van die gegevens. Het resultaat is de creatie van slimme systemen waarin AI besluitvormingscapaciteiten kan leren die een effectievere omgang met praktische situaties mogelijk maken.
Camera's met AI-ondersteuning ervoor zorgen dat videogegevens op elk moment kunnen worden vastgelegd, geanalyseerd en geopend, wat leidt tot een betere studie van het gedrag van de bestuurder, de wegomstandigheden of gevaren. Een AI-systeem met alle bovenstaande componenten kan de volgende taken uitvoeren:
Dit is belangrijk omdat het een toekomst van wagenparkbeheer creëert waarin menselijke fouten in verschillende aspecten van de transportcyclus worden verminderd. Dit zou op zijn beurt kunnen leiden tot betere resultaten en kostenbesparingen.
Tegenwoordig wordt de automobielindustrie geconfronteerd met verschillende problemen die van invloed zijn op de wagenparkactiviteiten en de winstgevendheid. Als AI op de juiste manier wordt toegepast, kan AI deze problemen mogelijk oplossen en een betere toekomst voor transport creëren. Deze problemen omvatten:
Riskant weggedrag zoals afgeleid en slaperig rijden gaan vaak gepaard met signalen waar bestuurders op moeten letten. Deze symptomen omvatten:
Normaal gesproken vertrouwen managers erop dat hun chauffeurs deze borden vermijden en kunnen ze niet weten of een bestuurder een sms heeft gestuurd tijdens het rijden of achter het stuur heeft geknikt. Systemen voor kunstmatige intelligentie kunnen worden getraind om hoofdbochten, gemiste uitgangen, geeuw- en knipperfrequenties en andere tekenen van risicovol gedrag te detecteren. Deze signalen kunnen in realtime naar wagenparkbeheerders worden uitgezonden, zodat ze corrigerende maatregelen kunnen nemen. Veranderende wegomstandigheden vormen een andere uitdaging voor managers, omdat ze moeilijk te detecteren zijn zonder de juiste technologische hulpmiddelen. Deze aandoeningen vormen een enorm risico, wat blijkt uit de 42.000 sterfgevallen die ze jaarlijks veroorzaken. Op AI gebaseerde voorspellingstechnologie kan het risico dat aan dit probleem is verbonden verminderen door routes te bestuderen en in kaart te brengen en tegelijkertijd te putten uit gegevens die door andere voertuigen zijn verzameld. Het kan ook worden getraind om slimme voorspellingen te doen over het weer en veranderingen in de omgeving, zoals mist, te detecteren voordat een bestuurder dat punt bereikt. Een goed voorbeeld van dit soort risicobeoordeling door middel van gegevensverzameling is Netradyne, wiens product al meer dan 1 miljoen unieke kilometers Amerikaanse wegen in kaart heeft gebracht. In de toekomst zal een uitgebreide database van wegomstandigheden essentieel zijn om de veiligheid te bevorderen. Zoals hierboven besproken, kunnen op AI gebaseerde systemen managers helpen kosten te besparen door middel van brandstofbesparing en voorspellend onderhoud. Het maakt niet uit welk type wagenpark u exploiteert, van vrachtwagens tot treinen, stadsbussen of taxi's, brandstof en onderhoud leveren een belangrijke bijdrage aan de operationele kosten. Voertuigen gaan kapot en de brandstofprijzen stijgen zonder waarschuwing, wat leidt tot meer uitgaven. De afschaffing van routinematige onderhoudsschema's met behulp van IoT-zelfdiagnose en brandstofcontrole zou de sleutel kunnen zijn tot een betere kostenbeheersing in de toekomst van wagenparkbeheer.
Gelukkig Op AI gebaseerde software voor wagenparkbeheer is van dromerige concepten uitgegroeid tot realiteit. Verschillende technologiebedrijven hebben software ontwikkeld die de veiligheid van chauffeurs en de prestaties van het wagenpark verbetert zonder in te boeten op kosten of efficiëntie. In ons onderzoek hebben we gekeken naar de belangrijkste componenten die elk van deze componenten hebben onderscheiden. Na analyse van hun kaartmogelijkheden, technologisch bereik en sensortechnologieën, Driveri kwam naar voren als de beste software voor wagenparkbeheer dankzij de volgende functies:
De toekomst van transport ziet er belovender uit dan ooit dankzij de opwindende toepassingen van AI in wagenparkbeheer. Onvoorspelbare wegomstandigheden, operationele kosten en problemen met het vasthouden van chauffeurs kunnen gemakkelijk achterhaald raken als wagenparken overstappen op AI-gebaseerde systemen. Elke stakeholder zal veel baat hebben bij de efficiëntie en betrouwbaarheid van deze technologie vanwege een vermindering van de kosten, ongevallen, het verloop van chauffeurs en andere problemen die een invloed kunnen hebben op de prijsstelling van wagenparkdiensten. Het zou er ook voor kunnen zorgen dat andere weggebruikers veilig blijven.
* 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.
