Существует много мнений о том, как искусственный интеллект (AI) собирается изменить мир ожиданиями о его возможностях и в будущем. AI просто относится к интеллекту, отображаемым машинами, в отличие от того, что отображаются людьми. Хотя люди умны, их нельзя запрограммировать, чтобы превысить свои текущие возможности таким же образом, а машина может. Это привело к созданию смартфонов, которые обрабатывают задачи в противном случае для людей для эффективного решения.
Искусственный интеллект постепенно становится постоянным присутствием во многих технологических применениях. Из приложений и веб-сайтов, которые показывают точные пользовательские рекомендации для игровых прогнозов, это изменяет пользовательский опыт во многих областях.
Управление флотом – одна из областей, которые ИИ нарушают. Растущая необходимость поставить водительскую безопасность сначала без компромиссной стоимости или эффективности привело к принятию систем управления смарт-флотами.
Для среднего водителя наличие AI может быть сильно ощущено в использовании смартфонов и телематических устройств, которые рекомендуют лучшие маршруты для проведения трафика. Это раньше было задача HERCULEAM, отмеченной бумажными картами и прослушиванием радиопередачи дорожных маршрутов; Сегодня у нас есть сложные традиционные приложения, которые сочетают в себе GPS и искусственный интеллект, чтобы облегчить жизнь водителей.
Флоты извлекают выгоду из мощных приложений на основе AI, которые обрабатывают что-либо от рекомендации маршрута к анализу данных автомобильного риска и даже тренировки водителей. Он обеспечивает точность, эффективность, удобство и легкость, что более ранние технологии не предоставили. В результате становится безопаснее для транспортировки товаров и услуг.
Что такое управление флотом AI? Управление AI Fleet – это использование искусственных технологий на основе интеллекта для управления операциями флота. В постоянно меняющемся мире он упорядочивает работу любого менеджера флота, постепенно устраняя ошибку человека от транспортного процесса.
Рекомендации на основе AI гарантируют, что водители флота, менеджеры и механики могут принимать лучшие решения, которые улучшают долгосрочные работы флота. Он также служит вспомогательной технологией, обеспечивающую, чтобы водитель сохранял автономию во время каждого транспортного цикла. Вот несколько ключевых аспектов управления флотом, которые AI могут оптимизировать:
Аналитика флота в реальном времени сбора данных является ключевым элементом любого оперативного процесса, потому что без анализа прошлых данных вы не можете принимать обоснованные решения. Благодаря историческим пониманиям, чтобы сообщить миллионам точек данных, проанализированных в режиме реального времени, результатом являются возможности приоритеты и риски для приоритетов, чтобы менеджеры и драйверы флота могут определить наилучший курс действий, чтобы взять потенциально проблематичные ситуации.
Системы управления флотом AI могут быть использованы для сбора данных для прогнозирования аналитики; Такие данные, такие как дорожные и дорожные условия, экологические опасности, погода в реальном времени и механические неисправности, могут использоваться для прогнозирования входящего риска. Это позволяет менеджерам Fleet сделать лучшие маршруты, графики, доставку на обслуживание и договоренностей отправки, которые улучшают результаты и действия флота.
Наконец, с аналитикой на основе AI водителя больше не нужно слепыми и могут оставаться готов к любым неожиданным событиям.
Лучшие решения для ремонта и технического обслуживания В мае 2019 года автономное вождение автомобиля бренда Tesla сделала заголовки после дебютирования технологии AI, которая позволяет автомобилям Tesla диагностировать свои недостатки точно. Хотя эта технология существовала в течение некоторого времени и была замечена в нескольких современных автомобилях, искусственный интеллект обеспечивает более точную самодиагностику, а также решения неисправностей.
AI гарантирует, что потенциальные неисправности могут быть предсказаны, прежде чем они даже произойдут. Например, обычный автомобиль с системой диагностики, скорее всего, сигнализирует о проблеме двигателя, когда она уже произошла. С другой стороны, AI на основе Интернет вещей (IOT), аналитика данных и прогнозирование данных, может привести к обнаружению неисправности задолго до того, как он в конечном итоге произойдет. Согласно исследованию Mckinsey, прогнозирующее техническое обслуживание сократит затраты на 10-40%, простоя на 50% и капитальные вложения на 3-5%.
Прогнозное обслуживание дает менеджерам и их механике более чем достаточно времени для ремонта, которые могут потенциально предотвращать несчастные случаи. Что еще более важно, AI может рекомендовать наиболее эффективные и экономически эффективные решения для механических неисправностей. Это имеет два основных преимущества: · Это экономит время механики, обычно потраченным на диагностику. · Это дает менеджерам более четкую картину состояния своих флотов во все времена. Это может означать, что руководители услуг могут сэкономить много расходов на обслуживание, выполняя ремонт только тогда, когда системы AI показывают потенциальные неисправности.
Флот интеграция Одной главной проблемы с операциями флота, особенно в больших флотах, является количеством движущихся частей в системе, которая должна быть доступна. Несколько отделений нуждается в непрерывном притоке информации, которая должна быть в синхронизации со всеми другими ведомными операциями. Хотя квалифицированная рабочая сила может сделать это, это время и трудоемкий.
Система AI может упростить процесс, беспрепятственно интегрируя каждый отдел на одну платформу и кормить их информацию одновременно. Менеджеры услуг могут сэкономить время и затраты на планирование, операций по обслуживанию и мониторингу, поскольку все данные об этих операциях полностью доступны. Это гарантирует, что весь персонал в различных отделах имеет доступ к данным, которые помогают им принимать обоснованные решения. Он также приводит к более сплоченному флоту, поскольку каждый отдел автоматически работает в синхронизации с другими.
Прощественный процесс найма Согласно докладу Бюро У.С. Бюро статистики труда. Ожидается, что необходимость автомобильных и дизельных техников будет расти до 5% к 2028 году. Американская ассоциация грузоперевозок по оценкам, на 2026 года будет дефицит до 175 000 драйверов грузовиков к 2026 году.
По мере того как водители старшего поколения и технические специалисты уходят на пенсию, существует необходимость в молодых технологических замене; Однако это представляет проблему с бортовым и обучением. AI может упростить процесс бортового процесса путем захвата специализированных навыков этих работников, прежде чем они уйдут на пенсию.
Это особенно отлично подходит для техников с уникальными способами проведения их задач. AI также может порекомендовать наиболее квалифицированные драйверы, которые соответствуют потребностям компании из пула тысяч заявителей, снижая нагрузку на рекрутеры.
Как AI интегрирован с управлением флотом? АИ-интегрированное программное обеспечение обычно является сложной системой, составленной из нескольких устройств и приложений, таких как Интернет вещей, прогнозные данные анализа данных и системы обучения машин, HD-камеры и датчики, системы связи и отображения, а также WiFi.
Например, Driveri платформа управления флотом на основе AI, в настоящее время развернута во флотах по всей стране, представляет собой комбинацию всех этих компонентов. Существует также многие другие интегрированные AI-интегрированные системы управления флотом с одним или несколькими из этих компонентов.
Прежде чем понять, как каждая из этих запчастей сочетается в себе, чтобы создать управление флотом Powerhouse, важно знать, что делает каждый.
Интернет вещей (IOT) Интернет вещей относится к сети исполнительных механизмов и датчиков, постоянно собирающих данные из их окружающей среды. Во время управления флотом IOT гарантирует, что достаточно данных для анализа, продвигая бесшовные обмен информацией между всеми заинтересованными сторонами на цепочке поставок, таких как ритейлеры и производители.
IOT for Fleet Management работает с использованием 3 основных технологий: · Беспроводная связь (4G, Bluetooth Технология обучения машины Machine позволяет парками учиться на данных, собранных с учетом времени, и управлять регулировками на основе этих данных. Результатом является создание интеллектуальных систем, в которых AI может изучать возможности принятия решений, которые позволяют более эффективно обращаться с практическими ситуациями. HD Cameras Cameras Убедитесь, что видеоданные могут быть захвачены, проанализированы и доступны в любое время, ведущие к лучшему изучению поведения водителя, дорожных условиях или опасностях. Система AI со всеми вышеуказанными компонентами будет способна выполнять следующие задачи: · Сбор точных дорожных данных и передача его на другие устройства · Передача информации через каждую руку цепочки поставок · Анализируя данные в режиме реального времени и консультирование водителя в лучшем порядке действий · Обнаружение отвлечения или соносудие вождения водителями, прежде чем они приведут к несчастным случаям · Захват полного видеоматериала аварий от разных внешних Углы транспортных средств · Бег самодиагностики и рекомендации решений благодаря прогнозным обслуживанию Это значимо, поскольку оно создает будущее управления флотом, в котором человеческая ошибка снижается в разных аспектах транспортного цикла. Это, в свою очередь, может привести к лучшим результатам и экономии затрат. Как управление флотом AI будет формировать будущее транспорта Сегодня автомобильная индустрия автомобилей сталкивается с несколькими проблемами, которые влияют на флот и прибыльность. При правильном применении AI может потенциально решить эти проблемы и создать лучшее будущее для транспортировки. Эти проблемы включают в себя: · Разогретизация ресурсов и эффективность · Рискованное поведение вождения, которые приводят к несчастным случаям · дорожные риски · Сбор и анализ данных · Содержание затрат · Согласие Рискованное поведение дорожного движения, такое как отвлеченное и вождение сонливости, часто сопровождаются признаками того, что водители говорят, что оглядываются. Эти знаки включают в себя: · зевание · постоянное мигание · Отсутствует повороты или выходит · Дрейфует из их полосы · медленнее время реакции · Подбирая мобильный телефон Обычно менеджеры полагаются на своих водителей, чтобы избежать этих признаков и не знают, если водитель отправлялся в движение во время вождения или кивнута за рулем. Системы искусственного интеллекта могут быть обучены обнаруживать повороты головы, пропущенных выходов, зева и мигания частот и другие признаки рискованного поведения. Эти сигналы могут транслироваться для менеджеров автопарков в режиме реального времени, позволяя им принимать корректирующие меры. Изменение дорожных условий представляют еще одну проблему для менеджеров, поскольку им трудно обнаружить без надлежащих технологических инструментов. Эти условия представляют огромный риск, проявляющийся в 42 000 смертей, которые они вызывают ежегодно. Прогнозная технология на основе AI может сопоставить снизить риск, связанный с этой проблемой путем изучения и отображения маршрутов, а также рисуя данные, собранные другими транспортными средствами. Он также может быть обучен делать умные прогнозы о погоде и обнаруживать изменения окружающей среды, такие как туман до того, как водитель достигнет этой точки. Хорошим примером этого типа оценки риска через сбор данных является Netradyne, продукт которого уже составил более 1 миллиона уникальных миль автомобильных дорог США. В дальнейшем обширная база данных дорожных условий будет важной для продвижения безопасности. Как обсуждалось выше, системы на базе Ai могут помочь менеджерам экономить затраты за счет экономии топлива и прогнозируемого обслуживания. Независимо от того, какой тип флота вы работаете, от грузовиков к поездам, городским автобусам или такси, топливо и техническому обслуживанию являются основными участниками операционных расходов. Транспортные средства разбиваются и цены на топливо увеличиваются без предупреждения, что приведет к большему количеству расходов. Устранение процедурных графиков обслуживания с использованием самодиагностики IOT и контроля топлива, может быть ключом к улучшению стоимости сдерживания в будущем управления флотом. Какое лучшее программное обеспечение для управления флотом? К счастью, программное обеспечение для управления AI на основе AI ушло от мечтательных концепций к реальности. Несколько технологических компаний создали программное обеспечение, которое улучшает производительность безопасности и флота водителя без ущерба для стоимости или эффективности. В наших исследованиях мы смотрели на ключевые компоненты, которые сделали каждый из них. После анализа своих возможностей отображения технологических диапазонов, а также сенсорные технологии Driveri появились как лучшее программное обеспечение для управления флотом из-за следующих функций: · Искусственная интеллект Drawlert System, которая захватывает и анализирует каждую минуту времени вождения. · Анализ в реальном времени и обратная связь с мощными возможностями вычислений. · Внутренняя линза, которая обнаруживает сонливость или отвлеченное вождение, такое как зевание, которые предупреждают менеджеры в режиме реального времени, позволяющие быстрому действию смягчить риск. · Расширенные системы анализа данных с более чем 1 миллионами уникальных миль автомобильных дорог США проанализированы и сохранены в доступной базе данных · Вперед, сторона и интерьерные HD камеры, которые захватывают высококачественные видео в режиме реального времени · Доступ к до 100 часов воспроизведения видео для записей и как доказательства в случае несчастных случаев, в которых существуют юридические последствия · 4G LTE/WiFi/BT Подключение внутри парков, для отправки и получения данных, просмотр видео и анализировать рискованное поведение · Мобильное приложение для обратной связи в реальном времени · Одноместный модуль Установка системы для быстрой и легкой установки Последние мысли Будущее транспорта выглядит более перспективным, чем когда-либо из-за захватывающих применений АИ в управлении флотом. Непредсказуемые дорожные условия, эксплуатационные расходы и проблемы с удержанием водителей могут быть легко устаревшими, когда флоты переходят к системам на основе AI. Каждое заинтересованные стороны ставит пользу от эффективности и достоверности этой технологии из-за снижения затрат, несчастных случаев, оборота водителей и других проблем, которые могут отразить ценообразование услуг флота. Это также может обеспечить, чтобы другие пользователи дороги оставались в безопасности.
Оригинал: “https://dev.to/anilsingh/how-ai-fleet-management-will-shape-the-future-of-transportation-30pb”