Masz newsa? Powiedz nam o tym!

7 milionów złotych – takie wsparcie z programu Narodowego Centrum Badań i Rozwoju uzyskała Grupa INELO. Pieniądze z grantu posłużą na realizację projektu badawczo-rozwojowego, którego celem  jest wykorzystanie sztucznej inteligencji w rozwiązaniach optymalizujących transport ciężarowy. Efektem ma być znaczne ograniczenie kosztów operacyjnych przewoźników, m.in. dzięki redukcji zużycia paliwa i bardziej efektywnemu planowaniu zasobów w realizacji zleceń.

Projekt badawczo-rozwojowy Grupy INELO koncentruje się na dwóch obszarach. Pierwszy z nich dotyczy stworzenia algorytmu, który zautomatyzuje analizę danych z systemu telematycznego. To natomiast ma pozwolić na uzyskanie wytycznych dla bardziej ekonomicznej jazdy i w konsekwencji zredukować zużycie paliwa. Jak wynika z wyliczeń Grupy, to właśnie zakup paliwa stanowi nawet 1/3 kosztów działania firmy transportowej. Zastosowanie się do wytycznych ecodrivingowych może obniżyć jego zużycie od 5-10 proc.

Do tej pory takie analizy były prowadzone ręcznie przez dedykowanych temu zadaniu specjalistów. Nasz algorytm będzie pierwszym rozwiązaniem zaawansowanym na tyle, że proces będzie można zautomatyzować i prowadzić bardziej skutecznie. Liczba zmiennych i danych, które należy uwzględnić, sprawia, że wsparcie sztucznej inteligencji jest bezcenne mówi Tomasz Biernat, Chief Technology Officer w INELO.

Jak przekonuje przedstawiciel INELO, automatyzacja sprawi, że ecodriving stanie się bardziej dostępny także dla mniejszych graczy.

– Dotychczas realizacja tego procesu wymagała oddelegowania wyszkolonego pracownika, na co zazwyczaj mogły pozwolić sobie tylko większe firmy – dodaje Tomasz Biernat.

Sztuczna inteligencja lepiej oszacuje czas dojazdu

Druga część projektu dotyczy usprawnienia funkcji szacowania czasu dojazdu (ETA). Będzie to możliwe dzięki integracji danych z systemów mapowych z informacjami o dostępnym czasie pracy kierowców zgodnie ze wszystkimi regulacjami, co jest nowością na rynku. Zastosowanie sztucznej inteligencji umożliwi znacznie dokładniejsze szacowanie czasu realizacji zleceń transportowych, a to doprowadzi do bardziej efektywnego wykorzystania floty.

– Nasze rozwiązanie powstaje w odpowiedzi na potrzeby uczestników rynku, które szukają zintegrowanych rozwiązań. Jako Grupa rozliczamy czas pracy kierowców dla 13,5 tys. firm, jesteśmy też ekspertem w europejskich regulacjach prawnych. To, co nas wyróżnia, to połączenie technologii telematycznej z unikatową wiedzą na temat czasu pracy kierowców, czyli dwóch kluczowych dla firm transportowych kategorii kosztów – zaznacza Magdalena Magnuszewska, prezes Grupy INELO.

Projekt badawczo-rozwojowy Grupy INELO jest realizowany we współpracy z Politechniką Łódzką. Potrwa 2,5 roku i zakończy się w połowie 2022 r. Wpisuje się w globalne trendy, ponieważ sztuczna inteligencja będzie w najbliższych latach motorem napędowym rozwoju nie tylko branży IT, ale całej gospodarki. Jak wynika z opracowania PARP, do 2025 r. wartość globalnego rynku AI wzrośnie do przeszło 190 mld dolarów, a rozwiązania na niej oparte wdroży aż 97 proc. największych międzynarodowych firm.

Technologiczne zaległości trzeba nadrobić

Biorąc pod uwagę lukę technologiczną, która dzieli polską branżę transportową od międzynarodowych konkurentów, konieczne jest pilne nadrobienie technologicznych zaległości. Tym bardziej, że jak pokazuje raport PwC „Transport przyszłości”, ponad połowa przedstawicieli branży transportowej uważa, że digitalizacja pozwoli im zwiększyć dochody. Ponadto, poziom oszczędności jaki może przynieść automatyzacja procesów szacowany jest na około 5 proc.

– Branża transportowa przechodzi obecnie proces transformacji cyfrowej. Coraz więcej firm transportowych widzi realne korzyści dzięki wykorzystaniu technologii. Kolejny etap to wdrożenie zaawansowanych systemów opartych m.in. o sztuczną inteligencję. Na tym właśnie skupia się nasz projekt badawczo-rozwojowy. Pracujemy nad rozwiązaniami, które będą wykorzystywać SI na skalę unikatową do tej pory w branży podsumowuje Magdalena Magnuszewska.

Fot. Pixabay/MarcinJozwiak

Komentarze

comments0 komentarzy
thumbnail
Aby ustawić powiadomienia o komentarzach - przejdź do swojego profilu