Hoe AI Wagenparkbeheer de Toekomst van Transport Gaat Vormgeven

Er zijn veel meningen over hoe Kunstmatige Intelligentie (AI) de wereld gaat veranderen, met verwachtingen over de mogelijkheden voor nu en in de toekomst. AI verwijst simpelweg naar intelligentie die door machines wordt getoond, in tegenstelling tot die van mensen. Hoewel mensen intelligent zijn, kunnen ze niet worden geprogrammeerd om hun huidige capaciteiten te overschrijden op dezelfde manier als een machine dat kan. Dit heeft geleid tot de creatie van slimme machines die taken uitvoeren die anders moeilijk efficiënt door mensen kunnen worden uitgevoerd.Kunstmatige intelligentie wordt geleidelijk een constante aanwezigheid in veel technologische toepassingen. Van apps en websites die accurate gebruikersaanbevelingen tonen tot gamevoorspellingen, het verandert de gebruikerservaring in veel gebieden.Wagenparkbeheer is een van de gebieden die AI verstoort. De groeiende behoefte om bestuurdersveiligheid voorop te stellen zonder kosten of efficiëntie in gevaar te brengen, heeft geleid tot de adoptie van slimme wagenparkbeheersystemen.Voor de gemiddelde bestuurder is de aanwezigheid van AI sterk voelbaar in het gebruik van smartphones en telematica-apparaten die de beste routes aanbevelen in het verkeer. Dit was vroeger een herculische taak gekenmerkt door papieren kaarten en luisteren naar radio-uitzendingen over verkeersroutes; vandaag hebben we complexe verkeer-apps die GPS en kunstmatige intelligentie combineren om het leven van bestuurders makkelijker te maken.Wagenparken profiteren van krachtige AI-gebaseerde toepassingen die alles afhandelen van route-aanbevelingen tot wegrisico data-analyse en zelfs bestuurderstraining. Het biedt de nauwkeurigheid, efficiëntie, gemak en gebruiksgemak die eerdere technologie faalde te bieden. Als gevolg daarvan wordt het veiliger om goederen en diensten te transporteren.

Wat is AI Wagenparkbeheer?

AI wagenparkbeheer is het gebruik van kunstmatige intelligentie-gebaseerde technologie om wagenparkactiviteiten te beheren. In een voortdurend veranderende wereld stroomlijnt het het werk van elke wagenparkmanager door menselijke fouten geleidelijk uit het transportproces te elimineren.AI-gebaseerde aanbevelingen zorgen ervoor dat wagenparkbestuurders, managers en monteurs betere beslissingen kunnen nemen die de langetermijnprestaties van het wagenpark verbeteren. Het dient ook als ondersteunende technologie, waarbij bestuurders autonomie behouden tijdens elke transportcyclus. Hier zijn enkele belangrijke aspecten van wagenparkbeheer die AI kan optimaliseren:

Realtime Wagenpark Analytics

Het verzamelen van data is een sleutelelement van elk operationeel proces omdat je zonder analyse van eerdere data geen geïnformeerde beslissingen kunt nemen. Met historische inzichten om miljoenen datapunten te informeren die in realtime worden geanalyseerd, is het resultaat de prioritering van kansen en risico's zodat wagenparkmanagers en bestuurders de beste handelwijze kunnen bepalen in potentieel problematische situaties. AI wagenparkbeheersystemen kunnen worden gebruikt om data te verzamelen voor voorspellende analyses; data zoals verkeer en wegcondities, milieubedreigingen, realtime weer en mechanische storingen kunnen worden gebruikt om inkomend risico te voorspellen. Dit stelt wagenparkmanagers in staat om betere routes, schema's, onderhoudslevering en verzendarrangementen te maken die wagenparkresultaten en activiteiten verbeteren.Ten slotte, met AI-gebaseerde analyses, hoeven bestuurders niet langer blind te gaan en kunnen ze voorbereid blijven op onverwachte gebeurtenissen.

Betere Reparatie en Onderhoudsbeslissingen

In mei 2019 maakte autonome rijdende automerk Tesla koppen na het debuteren van AI-gebaseerde technologie waarmee Tesla voertuigen hun storingen accuraat kunnen diagnosticeren. Hoewel deze technologie al enige tijd bestaat en in verschillende moderne auto's is gezien, biedt kunstmatige intelligentie een nauwkeurigere zelfdiagnose evenals oplossingen voor storingen.AI zorgt ervoor dat potentiële storingen kunnen worden voorspeld voordat ze zelfs gebeuren. Bijvoorbeeld, een normaal voertuig met een diagnostisch systeem zou hoogstwaarschijnlijk een motorprobleem signaleren wanneer het al is opgetreden. Aan de andere kant kan AI-gebaseerde Internet of Things (IoT), data-analyse en voorspellend onderhoud leiden tot storingsdetectie lang voordat het uiteindelijk gebeurt. Volgens een onderzoek van McKinsey zal voorspellend onderhoud kosten met 10-40% verminderen, downtime met 50% en kapitaalinvestering met 3-5%.Voorspellend onderhoud geeft managers en hun monteurs meer dan voldoende tijd voor reparaties die potentieel ongelukken kunnen voorkomen. Belangrijker nog, AI kan de meest efficiënte en kosteneffectieve oplossingen voor mechanische storingen aanbevelen. Dit heeft twee grote voordelen:

• Het bespaart monteurs tijd die meestal wordt besteed aan diagnostiek.
• Het geeft managers een helderder beeld van de staat van hun wagenparken te allen tijde. Dit zou kunnen betekenen dat servicemanagers veel routineonderhoudskosten zouden kunnen besparen door alleen reparaties uit te voeren wanneer de AI-systemen potentiële storingen tonen.

Wagenpark Integratie

Een groot probleem bij wagenparkactiviteiten, vooral bij grote wagenparken, is het aantal bewegende onderdelen binnen het systeem die toegankelijk moeten zijn. Verschillende afdelingen hebben een continue instroom van informatie nodig die gesynchroniseerd moet zijn met alle andere afdelingsactiviteiten. Hoewel een bekwame workforce dit kan laten gebeuren, is het tijd- en arbeidsintensief.Een AI-systeem zou het proces kunnen vereenvoudigen door elke afdeling naadloos te integreren op één platform en hen gelijktijdig informatie te voeden. Servicemanagers kunnen tijd en kosten besparen op planning, onderhoud en monitoringactiviteiten omdat alle data over die activiteiten volledig toegankelijk zijn. Dit zorgt ervoor dat al het personeel in de verschillende afdelingen toegang heeft tot de data die hen helpt geïnformeerde beslissingen te nemen. Het leidt ook tot een meer samenhangend wagenpark, omdat elke afdeling automatisch in synchronisatie werkt met de anderen.

Eenvoudiger Wervingsproces

Volgens een rapport van het U.S. Bureau of Labor Statistics wordt verwacht dat de behoefte aan automotive en dieseltechnici tot 5% zal groeien tegen 2028. De American Trucking Association schat dat er een tekort van tot 175.000 vrachtwagenchauffeurs zal zijn tegen 2026.Naarmate de oudere generatie bestuurders en technici met pensioen gaan, is er behoefte aan jongere tech-savvy vervangers; dit presenteert echter een probleem met onboarding en training. AI kan het onboarding-proces 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 bestuurders aanbevelen die passen bij de behoeften van het bedrijf uit een pool van duizenden sollicitanten, waardoor de belasting op recruiters wordt verminderd.

Hoe wordt AI Geïntegreerd met Wagenparkbeheer?

AI-geïntegreerde software is gewoonlijk een geavanceerd systeem bestaande uit verschillende apparaten en toepassingen zoals Internet of Things, voorspellende data-analyse en machine learning systemen, HD-camera's en sensoren, communicatie- en displaysystemen, en WiFi.Bijvoorbeeld, AI-gebaseerd wagenparkbeheerplatform Driver•i, momenteel ingezet in wagenparken door het hele land, is een combinatie van al deze componenten. Er zijn ook vele andere AI-geïntegreerde wagenparkbeheersystemen met een of meer van deze componenten.Voordat je begrijpt hoe elk van deze onderdelen combineert om een wagenparkbeheer-krachtpatser te creëren, is het belangrijk om te weten wat elk onderdeel doet.

Internet of Things (IoT)

Het Internet of Things verwijst naar een netwerk van actuatoren en sensoren die voortdurend data verzamelen uit hun omgeving. In wagenparkbeheer zorgt IoT ervoor dat voldoende data wordt vastgelegd voor analyse terwijl het naadloze delen van informatie tussen alle belanghebbenden in de toeleveringsketen zoals retailers en fabrikanten wordt bevorderd.IoT voor wagenparkbeheer werkt door het gebruik van 3 hoofdtechnologieën:

• Draadloze Communicatie (4G, Bluetooth, WiFi) om relevante informatie over te brengen
• Global Positioning System (GPS) voor nauwkeurige realtime locatietracking
• Onboard Diagnostics (zoals OBDII en J1939) scanners voor zelfdiagnose en rapportage

Machine Learning

Machine learning technologie stelt wagenparken in staat om te leren van data die in de loop van de tijd wordt verzameld en beheerde aanpassingen te maken op basis van die data. Het resultaat is de creatie van slimme systemen waarin AI besluitvormingscapaciteiten kan leren die meer effectieve afhandeling van praktische situaties mogelijk maken.

HD Camera's

AI-enabled camera's zorgen ervoor dat videodata kan worden vastgelegd, geanalyseerd en op elk moment toegankelijk is, wat leidt tot een betere studie van bestuurdergedrag, wegcondities of gevaren.Een AI-systeem met alle bovenstaande componenten zal in staat zijn om de volgende taken uit te voeren:

• Nauwkeurige wegdata verzamelen en doorzenden naar andere apparaten
• Informatie doorgeven over elke arm van de toeleveringsketen
• Data in realtime analyseren en de bestuurder adviseren over de beste handelwijze
• Afgeleid of slaperig rijgedrag bij bestuurders detecteren voordat ze tot ongelukken leiden
• Volledige videobeelden van ongelukken vastleggen vanuit verschillende externe voertuighoeken
• Zelfdiagnose uitvoeren en oplossingen aanbevelen door voorspellend onderhoud

Dit is significant omdat het een toekomst van wagenparkbeheer creëert waarin menselijke fouten worden verminderd in verschillende aspecten van de transportcyclus. Dit kan op zijn beurt leiden tot betere resultaten en kostenbesparingen.

Hoe AI Wagenparkbeheer de Toekomst van Transport Gaat Vormgeven

Vandaag wordt de automotive voertuigindustrie geconfronteerd met verschillende problemen die wagenparkactiviteiten en winstgevendheid beïnvloeden. Bij juiste toepassing kan AI deze problemen potentieel oplossen en een betere toekomst voor transport creëren.Deze problemen omvatten:

• Resource prioritering en effectiviteit
• Riskant rijgedrag dat tot ongelukken leidt
• Wegrisico's
• Dataverzameling en -analyse
• Kostenbeheersing
• Compliance

Riskant weggedrag zoals afgeleid en slaperig rijden gaat vaak gepaard met tekenen waar bestuurders op moeten letten. Deze tekenen omvatten:

• Gapen
• Constant knipperen
• Afslagen of afritten missen
• Uit hun rijbaan drijven
• Langzamere reactietijden
• Een mobiele telefoon oppakken

Gewoonlijk vertrouwen managers op hun bestuurders om deze tekenen te vermijden en hebben ze geen manier om te weten of een bestuurder aan het sms'en was tijdens het rijden of in slaap viel achter het stuur. Kunstmatige intelligentiesystemen zouden kunnen worden getraind om hoofdbewegingen, gemiste afritten, gaap- en knipperfrequenties en andere tekenen van riskant gedrag te detecteren. Deze signalen kunnen in realtime naar wagenparkmanagers worden uitgezonden, waardoor ze corrigerende maatregelen kunnen nemen.Veranderende wegcondities presenteren een andere uitdaging voor managers omdat ze moeilijk te detecteren zijn zonder de juiste technologische hulpmiddelen. Deze condities presenteren een enorm risico dat duidelijk is in de 42.000 sterfgevallen die ze jaarlijks veroorzaken. AI-gebaseerde voorspellende technologie kan het risico geassocieerd met dit probleem verminderen door routes te bestuderen en in kaart te brengen terwijl het ook put uit data verzameld door andere voertuigen. Het kan ook worden getraind om slimme voorspellingen over het weer te maken en milieuveranderingen zoals mist te detecteren voordat een bestuurder dat punt bereikt.Een goed voorbeeld van dit type risicobeoordeling door dataverzameling is Netradyne, wiens product al meer dan 1 miljoen unieke mijlen van Amerikaanse wegen heeft geanalyseerd. In de toekomst zal een uitgebreide database van wegcondities essentieel zijn voor het bevorderen van veiligheid.Zoals hierboven besproken, kunnen AI-gebaseerde systemen managers helpen kosten te besparen door brandstofeconomie en voorspellend onderhoud. Ongeacht welk type wagenpark je beheert, van vrachtwagens tot treinen, stadsbussen of taxi's, brandstof en onderhoud zijn grote bijdragers aan operationele kosten. Voertuigen vallen uit en brandstofprijzen stijgen zonder waarschuwing, wat leidt tot meer uitgaven. De eliminatie van routine onderhoudsschema's met behulp van IoT zelfdiagnose en brandstofcontrole zou de sleutel kunnen zijn tot betere kostenbeheersing in de toekomst van wagenparkbeheer.

Welke is de Beste Wagenparkbeheer Software?

Gelukkig is AI-gebaseerde wagenparkbeheer software gegaan van dromerige concepten naar realiteit. Verschillende technologiebedrijven hebben software gecreëerd die bestuurdersveiligheid en wagenparkprestaties verbetert zonder kosten of efficiëntie in gevaar te brengen.In ons onderzoek keken we naar de sleutelcomponenten die elk onderscheidend maakten.Na het analyseren van hun mapping-mogelijkheden, technologisch bereik, evenals sensortechnologieën, kwam Driveri naar voren als de beste wagenparkbeheer software vanwege de volgende kenmerken:

• Een kunstmatige intelligentie DriverAlert systeem dat elke minuut rijdtijd vastlegt en analyseert.
• Realtime analyse en feedback mogelijk gemaakt door krachtige Edge Computing mogelijkheden.
• Interne lens die slaperig of afgeleid rijgedrag zoals gapen detecteert dat managers in realtime waarschuwt voor snelle actie om risico te beperken.
• Geavanceerd data-analysesysteem met meer dan 1 miljoen unieke mijlen van Amerikaanse wegen geanalyseerd en opgeslagen in een toegankelijke database
• Voorwaartse, zij- en interieur HD-camera's die hoogkwalitatieve video's in realtime vastleggen
• Toegang tot tot 100 uur video-playback voor records en als bewijs in het geval van ongelukken waarin juridische consequenties zijn
• 4G LTE / WiFi / BT verbinding binnen wagenparken, om data te verzenden en ontvangen, video te bekijken en riskant gedrag te analyseren
• Een mobiele applicatie voor realtime feedback
• Enkele module installatiesysteem voor snelle en eenvoudige installatie

Slotgedachten

De toekomst van transport ziet er veelbelovender uit dan ooit vanwege de opwindende toepassingen van AI in wagenparkbeheer. Onvoorspelbare wegcondities, operationele kosten en problemen met bestuurdersbehoud zouden gemakkelijk obsoleet kunnen worden naarmate wagenparken overstappen naar AI-gebaseerde systemen. Elke belanghebbende staat veel te profiteren van de efficiëntie en betrouwbaarheid van deze technologie vanwege een vermindering van kosten, ongelukken, bestuurdersverloop en andere problemen die zich zouden kunnen reflecteren in de prijsstelling van wagenparkdiensten. Het zou er ook voor kunnen zorgen dat andere weggebruikers veilig blijven.