الذكاء الاصطناعي في إدارة الأساطيل - لماذا وكيف وما الذي تبحث عنه

قد يبدو الذكاء الاصطناعي (AI) وكأنه خيال علمي، لكنه قد وصل بالفعل إلى الأشياء التي نستخدمها كل يوم دون أن ندرك ذلك حتى. المساعدون الرقميون الشخصيون المتحكم بهم صوتياً، والسيارات والمركبات ذاتية القيادة، وتطبيقات الملاحة، والقدرات التنبؤية الأخرى هي بعض من أشكال الذكاء الاصطناعي في حياتنا اليومية. بدأت شركات إدارة الأساطيل في استخدام الذكاء الاصطناعي المتطور باستمرار لتحديد أولويات الموارد، وجمع وتحليل البيانات، وتحديد سلوكيات القيادة المحفوفة بالمخاطر، وتحديد مجالات احتواء التكاليف، وإنفاذ الامتثال. يتم تشغيل عمليات الأساطيل بواسطة تطبيقات عملية متنوعة للذكاء الاصطناعي، مثل إنترنت الأشياء (IoT)، والتحليلات التنبؤية، وأنظمة التعلم الآلي (ML)، وأنظمة الاتصال والعرض الآلية القائمة على الرؤية الحاسوبية، إلخ. يدرك مديرو الأساطيل أن الذكاء الاصطناعي ليس مخصصاً لاستبدالهم، بل لمساعدتهم في جعل دورهم أكثر إنتاجية وانسيابية. يمكن للأساطيل استخدام واجهة المستخدم لتحديد أولوية سلامة السائق دون المساومة على التكلفة والكفاءة. أصبح تتبع عمليات الأساطيل واتخاذ القرارات في الوقت المناسب أمراً بسيطاً الآن مع الذكاء الاصطناعي. دعونا الآن نرى كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد شركات الأساطيل في إدارة عملياتها.

تحسين سلامة السائق والمركبة

باستخدام الذكاء الاصطناعي، يمكن للأساطيل اكتشاف سلوك القيادة المحفوف بالمخاطر، مثل السرعة الزائدة، ومخالفات الإشارات، والنعاس، وإرهاق السائق، وعدم الانتباه، إلخ. هذا يعطي مديري الأساطيل نظرة ثاقبة على أداء السائق والتدخل إذا تم تحديد خطر أمني. يمكن تحديد القيادة المحفوفة بالمخاطر من خلال البحث عن العلامات التالية:

• التثاؤب
• الرمش المستمر
• تفويت المنعطفات أو المخارج
• الانحراف خارج المسار
• أوقات رد فعل بطيئة
• استخدام الهاتف المحمول

بدون نظام مراقبة، لا يستطيع المديرون تحديد ما إذا كان السائق يرسل رسائل نصية أثناء القيادة أو يغفو على عجلة القيادة. لكن أنظمة الذكاء الاصطناعي يمكن تدريبها على اكتشاف ترددات التثاؤب والرمش، ودورات الرأس، وعلامات السلوك المحفوف بالمخاطر وبثها للمديرين في الوقت الفعلي، مما يسمح لهم باتخاذ إجراءات تصحيحية لتدريب السائق. يمكن للذكاء الاصطناعي أيضاً تقديم توقعات ذكية حول الطقس وظروف الطريق المتغيرة. يمكن للتكنولوجيا التنبؤية القائمة على الذكاء الاصطناعي أيضاً استنتاج المخاطر من البيانات المجمعة من المركبات الأخرى. في عالم مليء بالمخاطر، Driver•i هي كاميرا لوحة القيادة الوحيدة للأساطيل التي تحلل بشكل استباقي 100 في المائة من وقت القيادة. مع فيديو عالي الدقة من أعلى دقة كاميرا، يمكن لـ Driver•i التعرف بصرياً على الإشارات واللافتات والمشاة والأشياء الأخرى وتقديم رؤى في الوقت الفعلي. يمكن لتنبيهات الصوت الفورية داخل المقصورة إخطار السائقين لاتخاذ إجراءات تصحيحية، والتحذير من الحوادث المحتملة، واتخاذ قرارات آمنة فوراً. الكاميرا الداخلية لـ Driver•i تعالج البيانات في الوقت الفعلي وتتواصل فوراً مع السائق من خلال إشعار صوتي. على سبيل المثال، عندما يتبع السائق مركبة أخرى عن قرب شديد، سيتم تحذير السائق فوراً. لا حاجة لانتظار مدير الأسطول لتحليل الفيديو واستدعاء السائق للتدريب. وفقاً لـ Adam Kahn، رئيس فريق الأساطيل التجارية في Netradyne، يمكن لمنصة الذكاء الاصطناعي من Netradyne تحديد متى التقط السائق هاتفاً محمولاً وتذكير السائق بوضعه خلال 11 ثانية. في 11 ثانية، تعرف نظامنا على مناورة خطيرة وأحدث تغييرات،" أوضح.

تقليل توقف المركبة

تماماً كما يمكن للرعاية الصحية الوقائية أن تنقذ شخصاً من التعرض لحدث صحي أكثر خطورة، فإن استخدام الذكاء الاصطناعي للبحث عن أدلة في بيانات المركبة يمكن أن يمنع عطل المركبة. يعتمد الذكاء الاصطناعي على البيانات للحصول على رؤى وتقديم توقعات. الشاحنات الحالية لديها عدة مكونات إلكترونية وأجهزة استشعار تجمع الكثير من البيانات، مثل تشخيصات المحرك ODB2 وبيانات CAN bus، واستخدام الوقود، وأوقات الخمول، والموقع، واستخدام المركبة، وساعات القيادة إلخ. يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بفشل أجزاء المركبة أو المركبة بأكملها. على سبيل المثال، يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي مع نظام كاميرا عالي التقنية لاكتشاف الإطارات البالية أو الأجزاء السفلية المفقودة بشكل أسرع بكثير من الفحص اليدوي. إنترنت الأشياء (IoT)، وتحليلات البيانات، والصيانة التنبؤية يمكنها التنبؤ بالعيوب المحتملة حتى قبل حدوثها. هذا يساعد في تحسين تكاليف صيانة المركبة الإجمالية.

تعزيز اتخاذ القرار

يمكن للأساطيل استخدام الذكاء الاصطناعي لتحديد العلاقات بين أنواع مختلفة من البيانات لفهم نتائج معينة. يمكن استخدام دراسة أداء السائق بمرور الوقت للوصول إلى نقاط للسائق وتحديد المجالات التي يكون السائق فيها عرضة لإظهار سلوك محفوف بالمخاطر. على سبيل المثال، قد يحدد نموذج الذكاء الاصطناعي أن السائق يميل إلى الانعطاف بسرعة عالية عند القيام بانعطاف يسار. يمكن للمديرين الذين ينظرون إلى هذه البيانات أن يوصوا بتدريب لتجنب المنعطفات الحادة. يمكن أيضاً استخدام الذكاء الاصطناعي لدراسة استخدام الوقود في المركبات من خلال النظر في العلاقات بين البيانات المجمعة وتحديد بالضبط ما إذا كانت المشكلة تكمن مع السائق أو المركبة أو ظروف الطريق. بمجرد معرفة السبب، يمكن اتخاذ إجراءات تصحيحية لتحسين اقتصاد الوقود.

اتخاذ القرار الآلي

يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لأداء المهام المتكررة وأتمتة اتخاذ القرارات مما يوفر الوقت. التدريب الافتراضي هو خيار لتدريب السائقين بطريقة آلية دون الحاجة إلى مراجعة نشطة لأحداث القيادة المحفوفة بالمخاطر من قبل مدير الأسطول. من خلال تحليل أحداث السائق المحفوفة بالمخاطر التي حدثت خلال الأسبوع السابق، تعطي خوارزمية الذكاء الاصطناعي السائقين مجموعة فرعية صغيرة من السلوكيات للمراجعة والتركيز عليها. هذا التحليل لا يساعد فقط في تحسين السلامة على الطريق، بل يقلل أيضاً من الوقت الذي يقضيه المديرون في مراجعة مقاطع الفيديو بنسبة تصل إلى 50%.

أفكار أخيرة

الاستثمار في التقنيات المناسبة سيزود الأساطيل بالقدرات لتعزيز القيادة الآمنة وتقليل خطر الحوادث. يمكن للأساطيل استخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لتحسين عمليات أساطيلها، وزيادة سلامة المركبة والسائق، واكتشاف مشاكل المركبة التي يمكن أن يفوتها السائقون وموظفو الخدمة. باستخدام الذكاء الاصطناعي، يمكن للمديرين اتخاذ قرارات أفضل دون بذل الكثير من الجهد الإضافي. "وجدنا أن الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي وجودة الفيديو والتغذية الراجعة الفورية التي يوفرها حل Driveri كان أفضل كاميرا لوحة قيادة تناسب احتياجاتنا، والتركيز المعزز على الجوانب الإيجابية لسلوك سائقينا كان ميزة منتج حقيقية." - Halvor Lines