– Obecnie dostępnych jest wiele rozwiązań, ale to, co robi obecnie AI, to to, w jaki sposób może naprawdę komunikować się z wieloma systemami, dostosowując się do spersonalizowanych potrzeb menadżera floty i dostarczając mu właściwe spostrzeżenia. Menedżerowie uważają, że to jest właśnie obszar sztucznej inteligencji, w którym naprawdę mogą zobaczyć, czy nadchodzą nowe rozwiązania lub nowa era – skomentował wyniki badań Jan-Maarten de Vries, president of fleet management solutions w Bridgestone Mobility Solutions.
Nadzór nad zachowaniem kierowców
Dobrym przykładem jest też drugi z wyszczególnionych przez respondentów badania Webfleet aspektów, czyli poprawa bezpieczeństwo kierowcy. Na tym polu AI też będzie odgrywać dużą rolę, a nawet już się to dzieje.
– Istnieje kilka rozwiązań telematyki wykorzystującej wideo, w tym nasze własne, wykorzystujące sztuczną inteligencję do bardzo aktywnego monitorowania zachowania kierowcy, przyglądania się warunkom drogowym, obserwowania pojazdu na zewnątrz i w ślad za tym – dostarczania odpowiednich informacji. Dziś menedżerowie flot nie chcą tracić czasu na przeglądanie tysięcy alertów, aby podjąć decyzję. Chcą wykrywać anomalie – mówił Jan-Maarten de Vries.
Jako przykład podaje zidentyfikowanie tych kierowców, którzy naprawdę źle sobie radzą i doprowadzają do sytuacji grożących wypadkiem lub uczestniczyli w wielu zdarzeniach bliskich wypadkowi. A ponieważ wśród rozwiązań oferowanych przez Webfleet są już kamery instalowane w kabinie, śledzące i rejestrujące zarówno sytuację na drodze przed pojazdem, jak i w środku, to można namierzyć niebezpieczne lub nieodpowiedzialne zachowanie kierowcy takie jak jazda bez zapiętych pasów bezpieczeństwa, rozmawianie przez telefon w trakcie prowadzenia albo nie patrzenie na drogę.
Fot. Bartosz Wawryszuk
– To jest miejsce, w którym sztuczna inteligencja odgrywa ogromną rolę w monitorowaniu warunków pracy kierowcy i poprawie bezpieczeństwa – podkreślił Jan-Maarten de Vries.
Bo gdy już wiadomo, który pracownik stwarza niebezpieczne sytuacje, można wysłać go na szkolenie i zmienić jego nastawienie do prowadzenia samochodu.
Zapobieganie awariom
Jeszcze inną sferą, w której według ankietowanych sztuczna inteligencja okaże się pomocna, jest usprawnienie predykcyjnej konserwacji (to opinia 55 proc. uczestników badania).
– Konserwacja predykcyjna jest bardzo ważnym tematem dla menedżerów flot, ponieważ często przestoje wynikają z tego, że nie znają nawet bardzo prostych faktów. Ciężarówki stają na poboczach autostrad, nie mogą jechać, gdyż występuje awaria hamulców, świeci się kontrolka silnika lub wyskakuje inny kod błędu. Nie wiadomo wtedy, co zrobić w takiej sytuacji. Jednak zbierając przez jakiś okres zestawy danych i wzorców, sztuczna inteligencja przez ich analizę jest dziś w stanie przewidzieć 60-70 proc. przypadków, w których te awarie mogą się zdarzyć. I przekaże menedżerowi floty powiadomienie predykcyjne: „Uważaj. Możesz mieć awarię” – tłumaczył Jan-Maarten de Vries (na zdjęciu niżej).
Fot. Bartosz Wawryszuk
Wracając do badania, godne podkreślenia jest również to, że więcej jest tych menedżerów, wśród których AI nie budzi obaw (42 proc.), niż osób wyrażających niepokoje związane z jej wprowadzeniem do firm (24 proc.).
– Ludzie są naprawdę pozytywnie nastawieni. Tylko 24 proc. wyraziło niepokój. A jeśli spojrzeć na ich obawy, to dotyczą tego, czy naprawdę jesteśmy w stanie zintegrować sztuczną inteligencję z ich działalnością – mówił Jan-Maarten de Vries.
Ci, którzy obawiają się AI, głównych problemów upatrują bowiem w integracji procesów (53 proc. ankietowanych) i w kwestiach związanych z prywatnością oraz bezpieczeństwem danych (49 proc.).
Szef fleet management solutions w Bridgestone Mobility Solutions interpretuje te odpowiedzi menadżerów flot jako obiecujące. Bo mimo wyrażanych obaw widać w nich też przekonanie, że sztuczna inteligencja będzie nieodłączną częścią systemu zarządzania flotą oraz wiarę w to, że wskazane problemy da się rozwiązać i nie są one dużą przeszkodą.
Przeładowanie danymi
Jeszcze jednym istotnym problemem, przed jakim już stoją użytkownicy cyfrowych rozwiązań do zarządzania flotami, jest liczba danych spływających z rozmaitych systemów. Obecnie można mówić wręcz o zalewie danych pochodzących np. z TMS, FMS i ERP, które trafiają do aplikacji używanych w firmach transportowych. Webfleet szacuje, że co godzinę generowanych jest ponad 20 GB danych z jednego połączonego do systemów pojazdu.
Dlatego też spytaliśmy Jana-Maartena de Vries o problem z analizą i wyciąganiem najbardziej istotnych informacji z tego ogromu oraz związane z tym wyzwania.
– Z jednej strony są dane, a z drugiej oprogramowanie. Dane bez oprogramowania są bezużyteczne, podobnie jak oprogramowanie bez danych. Te dwie rzeczy potrzebują siebie nawzajem i dlatego wkładamy wiele wysiłku w rozwój obu stron równania. Oprogramowanie ewoluowało bardzo przez lata, mamy więc platformę działającą w chmurze, która ma różne moduły oprogramowania, gdzie zasadniczo inteligencja to algorytmy, które rozwiązują pewne przypadki użycia lub wykorzystują dane w sposób, który dostarcza użytkownikowi spostrzeżeń i może przekładać określony rodzaj danych na powiadomienie, zdarzenie, działanie lub raport – powiedział Jan-Maarten de Vries.
Webfleet inwestuje stale w rozwój oprogramowania, także przy użyciu AI, dzięki której ma stać się bardziej proaktywne, zapobiegawcze i predykcyjne. Sztuczna inteligencja będzie zatem łączyć dane zbierane z czujników opon oraz z ciężarówek i z czasem, w czasie rzeczywistym podpowie decyzję. A wraz z rozwojem analizy danych pozwoli też zautomatyzować proces decyzyjny.
– Musimy upewnić się, że dane są traktowane w odpowiedni sposób. One są początkowo własnością klienta, który jest właścicielem pojazdu lub go dzierżawi. Trzeba więc traktować je z szacunkiem i używać ich tylko w sposób zgodny z umową z klientem, ale także zgodnie z przepisami. I tu pojawia się drugi punkt. Dane trzeba traktować w taki sposób, aby nie naruszać umów o prywatności i nie narażać się na ryzyko związane z bezpieczeństwem. Z tego względu ponownie włożyliśmy w to wysiłek na poziomie platformy, aby cały czas zarządzać przychodzącym ruchem danych z pojazdów. Co 10 sekund otrzymujemy wiadomości z pojazdów i traktujemy je odpowiednio w zapleczu naszych systemów, abyśmy następnie mogli wykorzystać je w naszym oprogramowaniu – podsumował rozmówca Trans.Info.
