كيف ستُشكل إدارة الأساطيل بالذكاء الاصطناعي مستقبل النقل

هناك العديد من الآراء حول كيفية تغيير الذكاء الاصطناعي للعالم مع توقعات حول قدراته الآن وفي المستقبل. يشير الذكاء الاصطناعي ببساطة إلى الذكاء الذي تظهره الآلات في مقابل ذلك الذي يظهره البشر. على الرغم من أن البشر أذكياء، إلا أنهم لا يمكن برمجتهم لتجاوز قدراتهم الحالية بنفس الطريقة التي يمكن للآلة القيام بها. وقد أدى ذلك إلى إنشاء آلات ذكية تتعامل مع المهام التي يصعب على البشر التعامل معها بكفاءة. يصبح الذكاء الاصطناعي تدريجياً حضوراً ثابتاً في العديد من التطبيقات التقنية. من التطبيقات والمواقع التي تُظهر توصيات دقيقة للمستخدمين إلى تنبؤات الألعاب، فإنه يُغير تجربة المستخدم في مجالات كثيرة. إدارة الأساطيل هي إحدى المجالات التي يُحدث فيها الذكاء الاصطناعي نقلة نوعية. أدت الحاجة المتزايدة لوضع سلامة السائق في المقدمة دون المساس بالتكلفة أو الكفاءة إلى اعتماد أنظمة إدارة أساطيل ذكية. بالنسبة للسائق العادي، يمكن الشعور بوجود الذكاء الاصطناعي بقوة في استخدام الهواتف الذكية وأجهزة المعلوماتية التي توصي بأفضل الطرق للسير في حركة المرور. كان هذا في السابق مهمة شاقة تتميز بالخرائط الورقية والاستماع للبث الإذاعي لطرق المرور؛ اليوم، لدينا تطبيقات مرور معقدة تجمع بين GPS والذكاء الاصطناعي لتسهيل حياة السائقين. تستفيد الأساطيل من تطبيقات قوية مبنية على الذكاء الاصطناعي تتعامل مع كل شيء من توصية الطرق إلى تحليل بيانات مخاطر الطريق وحتى تدريب السائقين. توفر الدقة والكفاءة والراحة والسهولة التي فشلت التقنيات السابقة في توفيرها. ونتيجة لذلك، أصبح نقل السلع والخدمات أكثر أماناً.

ما هي إدارة الأساطيل بالذكاء الاصطناعي؟

إدارة الأساطيل بالذكاء الاصطناعي هي استخدام التقنية المبنية على الذكاء الاصطناعي لإدارة عمليات الأساطيل. في عالم متغير باستمرار، تُبسط عمل أي مدير أسطول من خلال الإزالة التدريجية للخطأ البشري من عملية النقل. التوصيات المبنية على الذكاء الاصطناعي تضمن أن سائقي الأساطيل والمديرين والميكانيكيين يمكنهم اتخاذ قرارات أفضل تُحسن الأداء طويل المدى للأسطول. كما تعمل كتقنية مساعدة، مما يضمن أن السائقين يحتفظون بالاستقلالية خلال كل دورة نقل. إليكم بعض الجوانب الرئيسية لـإدارة الأساطيل التي يمكن للذكاء الاصطناعي تحسينها:

تحليلات الأساطيل في الوقت الفعلي

جمع البيانات هو عنصر أساسي في أي عملية تشغيلية لأنه بدون تحليل البيانات السابقة، لا يمكنك اتخاذ قرارات مدروسة. مع الرؤى التاريخية لإعلام ملايين نقاط البيانات المحللة في الوقت الفعلي، النتيجة هي إعطاء الأولوية للفرص والمخاطر حتى يتمكن مديرو الأساطيل والسائقون من تحديد أفضل مسار عمل في المواقف التي قد تكون مشكلة. يمكن استخدام أنظمة إدارة الأساطيل بالذكاء الاصطناعي لجمع البيانات للتحليل التنبؤي؛ يمكن استخدام بيانات مثل حركة المرور وظروف الطرق والمخاطر البيئية والطقس في الوقت الفعلي والأعطال الميكانيكية للتنبؤ بالمخاطر القادمة. وهذا يسمح لمديري الأساطيل بوضع ترتيبات أفضل للطرق والجداول الزمنية وصيانة التسليم والإرسال مما يُحسن نتائج وأنشطة الأساطيل. وأخيراً، مع التحليل المبني على الذكاء الاصطناعي، لم يعد السائقون بحاجة للذهاب دون علم ويمكنهم البقاء مستعدين لأي أحداث غير متوقعة.

قرارات أفضل للإصلاح والصيانة

في مايو 2019، صنعت Tesla علامة تجارية للسيارات ذاتية القيادة عناوين الأخبار بعد إطلاق تقنية مبنية على الذكاء الاصطناعي تسمح لمركبات Tesla بتشخيص أعطالها بدقة. على الرغم من أن هذه التقنية موجودة منذ بعض الوقت وشوهدت في عدة سيارات حديثة، إلا أن الذكاء الاصطناعي يوفر تشخيصاً ذاتياً أكثر دقة بالإضافة إلى حلول للأعطال. يضمن الذكاء الاصطناعي أنه يمكن التنبؤ بالأعطال المحتملة قبل حدوثها حتى. على سبيل المثال، من المرجح أن تشير مركبة عادية مع نظام تشخيصي إلى مشكلة في المحرك عندما تكون قد حدثت بالفعل. من ناحية أخرى، إنترنت الأشياء المبني على الذكاء الاصطناعي وتحليل البيانات والصيانة التنبؤية، يمكن أن يؤدي إلى اكتشاف الأعطال قبل وقت طويل من حدوثها فعلياً. وفقاً لـدراسة من McKinsey، ستقلل الصيانة التنبؤية التكاليف بنسبة 10-40%، وقت التوقف بنسبة 50% والاستثمار الرأسمالي بنسبة 3-5%. تمنح الصيانة التنبؤية المديرين وميكانيكييهم وقتاً أكثر من كافٍ للإصلاحات والتي يمكن أن تمنع الحوادث. والأهم من ذلك، يمكن للذكاء الاصطناعي توصية الحلول الأكثر كفاءة وفعالية من حيث التكلفة للأعطال الميكانيكية. وهذا له فائدتان رئيسيتان:

• يوفر وقت الميكانيكيين المعتاد قضاؤه في التشخيص.
• يعطي المديرين صورة أوضح لحالة أساطيلهم في جميع الأوقات. قد يعني هذا أن مديري الخدمة يمكنهم توفير الكثير من تكاليف الصيانة الروتينية من خلال تنفيذ الإصلاحات فقط عندما تُظهر أنظمة الذكاء الاصطناعي أعطالاً محتملة.

تكامل الأساطيل

إحدى المشاكل الرئيسية مع عمليات الأساطيل، خاصة في الأساطيل الكبيرة، هي عدد الأجزاء المتحركة داخل النظام التي تحتاج للوصول إليها. تحتاج عدة أقسام إلى تدفق مستمر من المعلومات التي تحتاج للتزامن مع جميع العمليات الإدارية الأخرى. على الرغم من أن القوى العاملة الماهرة يمكنها تحقيق ذلك، إلا أنها تستغرق وقتاً وعمالة مكثفة. يمكن لنظام الذكاء الاصطناعي تبسيط العملية من خلال دمج كل قسم بسلاسة على منصة واحدة وتغذيتها بالمعلومات بشكل متزامن. يمكن لمديري الخدمة توفير الوقت والتكاليف في التخطيط وعمليات الصيانة والمراقبة حيث أن جميع البيانات الخاصة بتلك العمليات قابلة للوصول بالكامل. هذا يضمن أن جميع الموظفين عبر الأقسام المختلفة لديهم وصول للبيانات التي تساعدهم على اتخاذ قرارات مدروسة. كما يؤدي إلى أسطول أكثر تماسكاً، حيث يعمل كل قسم تلقائياً متزامناً مع الآخرين.

عملية توظيف أبسط

وفقاً لـتقرير من مكتب إحصاءات العمل الأمريكي. من المتوقع أن تنمو الحاجة لفنيي وميكانيكي السيارات والديزل بنسبة تصل إلى 5% بحلول 2028. تقدر American Trucking Association أنه سيكون هناك نقص يصل إلى 175,000 سائق شاحنة بحلول 2026. مع تقاعد سائقين وفنيين من الجيل الأكبر، هناك حاجة لـبدائل شبابية تقنية؛ ومع ذلك، هذا يقدم مشكلة مع الإدماج والتدريب. يمكن للذكاء الاصطناعي تبسيط عملية الإدماج من خلال التقاط المهارات المتخصصة لهؤلاء العمال قبل تقاعدهم. هذا رائع بشكل خاص للفنيين ذوي الطرق الفريدة لتنفيذ مهامهم. يمكن للذكاء الاصطناعي أيضاً توصية السائقين الأكثر تأهيلاً الذين يناسبون احتياجات الشركة من مجموعة آلاف المتقدمين، مما يقلل الضغط على المجندين.

كيف يتم دمج الذكاء الاصطناعي مع إدارة الأساطيل؟

البرامج المدمجة بالذكاء الاصطناعي عادة ما تكون نظاماً متطوراً يتكون من عدة أجهزة وتطبيقات مثل إنترنت الأشياء وتحليل البيانات التنبؤي وأنظمة التعلم الآلي وكاميرات وأجهزة استشعار عالية الدقة وأنظمة الاتصال والعرض وWiFi. على سبيل المثال، منصة إدارة الأساطيل المبنية على الذكاء الاصطناعي Driver•i، المنتشرة حالياً في أساطيل عبر البلاد هي مزيج من جميع هذه المكونات. هناك أيضاً العديد من أنظمة إدارة الأساطيل المدمجة بالذكاء الاصطناعي الأخرى مع واحد أو أكثر من هذه المكونات. قبل فهم كيف يجتمع كل من هذه الأجزاء لخلق قوة إدارة أساطيل، من المهم معرفة ما يفعله كل واحد منها.

إنترنت الأشياء (IoT)

يشير إنترنت الأشياء إلى شبكة من المحركات وأجهزة الاستشعار التي تجمع البيانات باستمرار من بيئتها. في إدارة الأساطيل، يضمن إنترنت الأشياء التقاط بيانات كافية للتحليل مع تعزيز المشاركة السلسة للمعلومات بين جميع أصحاب المصلحة في سلسلة التوريد مثل تجار التجزئة والمصنعين. يعمل إنترنت الأشياء لإدارة الأساطيل من خلال استخدام 3 تقنيات رئيسية:

• الاتصال اللاسلكي (4G، Bluetooth، WiFi) لنقل المعلومات ذات الصلة
• نظام تحديد المواقع العالمي (GPS) لتتبع الموقع الدقيق في الوقت الفعلي
• ماسحات التشخيص على متن الطائرة (مثل OBDII وJ1939) للتشخيص الذاتي والإبلاغ

التعلم الآلي

تقنية التعلم الآلي تسمح للأساطيل بالتعلم من البيانات المجمعة مع الوقت ووضع تعديلات مُدارة بناءً على تلك البيانات. النتيجة هي إنشاء أنظمة ذكية يمكن فيها للذكاء الاصطناعي تعلم قدرات اتخاذ القرارات التي تمكن من التعامل الأكثر فعالية مع المواقف العملية.

كاميرات عالية الدقة

الكاميرات المدعومة بالذكاء الاصطناعي تضمن أنه يمكن التقاط وتحليل والوصول لبيانات الفيديو في أي وقت مما يؤدي إلى دراسة أفضل لسلوك السائق وظروف الطريق أو المخاطر. نظام الذكاء الاصطناعي مع جميع المكونات المذكورة أعلاه سيكون قادراً على أداء المهام التالية:

• جمع بيانات طرق دقيقة ونقلها لأجهزة أخرى
• تمرير المعلومات عبر كل ذراع من سلسلة التوريد
• تحليل البيانات في الوقت الفعلي ونصح السائق بأفضل مسار عمل
• اكتشاف سلوكيات القيادة المشتتة أو النعسانة في السائقين قبل أن تؤدي إلى حوادث
• التقاط لقطات فيديو كاملة للحوادث من زوايا خارجية مختلفة للمركبة
• تشغيل التشخيص الذاتي وتوصية الحلول من خلال الصيانة التنبؤية

هذا مهم لأنه ينشئ مستقبلاً لإدارة الأساطيل حيث يتم تقليل الخطأ البشري في جوانب مختلفة من دورة النقل. هذا، بدوره، يمكن أن يؤدي إلى نتائج أفضل وتوفير في التكاليف.

كيف ستُشكل إدارة الأساطيل بالذكاء الاصطناعي مستقبل النقل

اليوم، تواجه صناعة المركبات السيارات عدة مشاكل تؤثر على أنشطة الأساطيل والربحية. إذا طُبق بشكل صحيح، يمكن للذكاء الاصطناعي حل هذه المشاكل ونخلق مستقبلاً أفضل للنقل. هذه المشاكل تشمل:

• تحديد أولويات الموارد والفعالية
• سلوكيات القيادة المحفوفة بالمخاطر التي تؤدي إلى حوادث
• مخاطر الطريق
• جمع وتحليل البيانات
• احتواء التكاليف
• الامتثال

السلوكيات المحفوفة بالمخاطر على الطريق مثل القيادة المشتتة والنعسانة غالباً ما تصاحبها علامات يُطلب من السائقين الانتباه إليها. هذه العلامات تشمل:

• التثاؤب
• الرمش المستمر
• فقدان المنعطفات أو المخارج
• الانحراف خارج مسارهم
• أوقات رد فعل أبطأ
• التقاط هاتف محمول

عادة، يعتمد المديرون على سائقيهم لتجنب هذه العلامات وليس لديهم طريقة لمعرفة ما إذا كان السائق يرسل رسائل نصية أثناء القيادة أو يغفو على عجلة القيادة. يمكن تدريب أنظمة الذكاء الاصطناعي لاكتشاف دوران الرأس والمخارج المفقودة وترددات التثاؤب والرمش وعلامات أخرى للسلوك المحفوف بالمخاطر. يمكن بث هذه الإشارات لمديري الأساطيل في الوقت الفعلي، مما يسمح لهم باتخاذ إجراءات تصحيحية. تمثل ظروف الطرق المتغيرة تحدياً آخر للمديرين لأنها صعبة الاكتشاف بدون أدوات تقنية مناسبة. هذه الظروف تمثل مخاطرة كبيرة واضحة في 42,000 حالة وفاة تسببها سنوياً. التقنية التنبؤية المبنية على الذكاء الاصطناعي يمكنها تقليل المخاطر المرتبطة بهذه المشكلة من خلال دراسة ورسم خرائط الطرق مع الاستفادة أيضاً من البيانات المجمعة بواسطة مركبات أخرى. يمكن أيضاً تدريبها لوضع تنبؤات ذكية حول الطقس واكتشاف التغييرات البيئية مثل الضباب قبل وصول السائق لتلك النقطة. مثال جيد على هذا النوع من تقييم المخاطر من خلال جمع البيانات هو Netradyne، والذي رسم منتجه بالفعل خرائط لأكثر من مليون ميل فريد من الطرق الأمريكية. في المستقبل، ستكون قاعدة بيانات واسعة لظروف الطرق أساسية لتعزيز السلامة. كما نوقش أعلاه، يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي مساعدة المديرين في توفير التكاليف من خلال اقتصاد الوقود والصيانة التنبؤية. بغض النظر عن نوع الأسطول الذي تديره، من الشاحنات إلى القطارات أو حافلات المدينة أو سيارات الأجرة، الوقود والصيانة مساهمان رئيسيان في التكاليف التشغيلية. المركبات تتعطل وأسعار الوقود ترتفع بدون تحذير، مما يؤدي إلى مزيد من الإنفاق. إلغاء جداول الصيانة الروتينية باستخدام التشخيص الذاتي لإنترنت الأشياء وتحكم الوقود يمكن أن يكون المفتاح لاحتواء أفضل للتكاليف في مستقبل إدارة الأساطيل.

ما هو أفضل برنامج إدارة أساطيل؟

لحسن الحظ، برامج إدارة الأساطيل المبنية على الذكاء الاصطناعي تحولت من كونها مفاهيم حالمة إلى واقع. عدة شركات تقنية أنشأت برامج تُحسن سلامة السائق وأداء الأسطول دون المساس بالتكلفة أو الكفاءة. في بحثنا، نظرنا في المكونات الرئيسية التي جعلت كل واحد منها يبرز. بعد تحليل قدرات رسم الخرائط والنطاق التقني بالإضافة إلى تقنيات الاستشعار، برز Driveri كأفضل برنامج إدارة أساطيل بسبب الميزات التالية:

• نظام تنبيه سائق بالذكاء الاصطناعي يلتقط ويحلل كل دقيقة من وقت القيادة.
• التحليل والتغذية الراجعة في الوقت الفعلي ممكنة بواسطة قدرات حوسبة الحافة القوية.
• عدسة داخلية تكتشف سلوكيات القيادة النعسانة أو المشتتة مثل التثاؤب التي تنبه المديرين في الوقت الفعلي مما يمكن من اتخاذ إجراء سريع لتخفيف المخاطر.
• نظام تحليل بيانات متقدم مع أكثر من مليون ميل فريد من الطرق الأمريكية محللة ومخزنة في قاعدة بيانات قابلة للوصول
• كاميرات أمامية وجانبية وداخلية عالية الدقة تلتقط مقاطع فيديو عالية الجودة في الوقت الفعلي
• الوصول إلى ما يصل إلى 100 ساعة من تشغيل الفيديو للسجلات وكدليل في حالة الحوادث التي لها عواقب قانونية
• اتصال 4G LTE / WiFi / BT داخل الأساطيل، لإرسال واستقبال البيانات وعرض الفيديو وتحليل السلوكيات المحفوفة بالمخاطر
• تطبيق محمول للتغذية الراجعة في الوقت الفعلي
• نظام تركيب وحدة واحدة للتركيب السريع والسهل

خلاصة

يبدو مستقبل النقل أكثر إشراقاً من أي وقت مضى بسبب التطبيقات المثيرة للذكاء الاصطناعي في إدارة الأساطيل. ظروف الطرق غير المتوقعة والتكاليف التشغيلية ومشاكل الاحتفاظ بالسائقين يمكن أن تصبح بسهولة مهجورة مع انتقال الأساطيل إلى أنظمة مبنية على الذكاء الاصطناعي. كل صاحب مصلحة يقف للاستفادة كثيراً من كفاءة وموثوقية هذه التقنية بسبب انخفاض في التكاليف والحوادث ودوران السائقين ومشاكل أخرى والتي يمكن أن تنعكس على تسعير خدمات الأساطيل. يمكن أيضاً أن تضمن بقاء مستخدمي الطرق الآخرين آمنين.