Zarządzanie flotą a rozwój sztucznej inteligencji – jak AI pomoże usprawniać procesy?

AI w zarządzaniu flotą – co to jest sztuczna inteligencja, jak działa i jak może pomóc w zarządzaniu flotą?

Sztuczna inteligencja, nazywana też SI lub częściej AI (Artificial Intelligence) to dziedzina informatyki, która zajmuje się tworzeniem systemów, mających imitować inteligencję naturalną, czyli ludzką i wykonywać zadania, które wspomagają człowieka. Obejmuje szeroki zakres technologii, m.in. uczenie maszynowe, przetwarzanie języka naturalnego (NLP), rozpoznawanie i generowanie obrazów, sieci neuronowe do przetwarzania danych, sztuczna twórczość, rozpoznawanie mowy, uczenie się maszyn, eksploracja danych.

Terminu po raz pierwszy użył w 1956 roku (badania na ten temat sięgają jednak wiele lat wstecz) amerykański informatyk, autor języka programowania LISP i laureat Nagrody Turinga, John McCarthy. Jego definicja określa sztuczną inteligencję jako: „zdolność systemu do prawidłowego interpretowania danych pochodzących z zewnętrznych źródeł, nauki na ich podstawie oraz wykorzystywania tej wiedzy, aby wykonywać określone zadania i osiągać cele poprzez elastyczne dostosowanie”^[1].

Sztuczna inteligencja pomaga wykrywać trendy rynkowe, identyfikować zagrożenia, zmniejszać zatory drogowe, ograniczać emisję gazów cieplarnianych i zanieczyszczeń powietrza, projektować transport i zarządzać nim, a także analizować zapotrzebowanie na podróże i zachowania pieszych.

Definicja i podstawy działania sztucznej inteligencji. Omówienie różnych rodzajów AI i ich zastosowań w różnych branżach, ze szczególnym uwzględnieniem sektora transportowego. Analiza korzyści wynikających z integracji AI w zarządzaniu flotą, takich jak zwiększenie efektywności, dokładniejsze prognozy i lepsze decyzje operacyjne.

Zastosowanie AI w zarządzaniu flotą

Sztuczna inteligencja wykorzystywana jest w wielu branżach, m.in. do oceny ryzyka, zautomatyzowania procesów zarządzania, analizy danych, raportowania, rozwiązywania problemów np. w procesach technologicznych, prognozowania trendów, sortowania dokumentacji, tłumaczeń tekstów lub mowy. W transporcie i zarządzaniu flotą może pomagać w:

• identyfikowaniu i reagowaniu na zagrożenia;
• zarządzaniu ryzykiem;
• prognozowaniu kosztów;
• optymalizowaniu trasy i przerw;
• zmniejszaniu zatorów drogowych;
• zmniejszaniu zużycia paliwa i emisji CO2;
• analizie zapotrzebowania;
• ocenie stylu i bezpieczeństwa jazdy kierowców;
• monitorowaniu stanu technicznego pojazdów;
• gromadzeniu i analizie dużych ilości danych;
• archiwizacji.

W tym obszarze najczęściej wykorzystywane są oparte na AI systemy telematyczne, które integrują dane pozyskane z systemów i monitorowania GPS, czujników zainstalowanych w pojazdach oraz innych źródeł. Dzięki temu możliwe jest sprawne zarządzanie flotą w czasie rzeczywistym. Ponadto wykorzystuje się umiejętność analizy dużych zbiorów danych (np. Big Data Analytics). W przyszłości planowany jest także rozwój pojazdów autonomicznych.

Optymalizacja tras i planowanie

Jednym z najważniejszych dla sprawnego zarządzania flotą aspektów, w których można wykorzystać rozwinięte technologie oparte na sztucznej inteligencji, jest planowanie tras oraz przerw. Można to robić na bieżąco, reagując na zdarzenia na drodze, kondycję kierowców, korki i przestoje czy warunki pogodowe. AI analizuje dane w czasie rzeczywistym dzięki informacjom pozyskanym z systemów GPS. W ten sposób może monitorować aktualne położenie każdego pojazdu i dostosować trasy do zmieniających się warunków drogowych. Ponadto analizuje informacje o wypadkach, robotach drogowych, kontroli prędkości, natężeniu ruchu. Uczenie maszynowe sztucznej inteligencji można wykorzystać do przewidywania ryzyka na podstawie historycznych danych i przewidywań trendów.

Oprócz monitorowania pojazdów, systemy oparte na AI mogą też mieć kontrolę nad bezpieczeństwem i stylem jazdy kierowców. Dzięki temu pozyskamy odpowiednie informacje potrzebne do przeprowadzenia szkolenia czy wprowadzenia usprawnień na tym poziomie.

W tym aspekcie managerom flot pomagają technologie telematyczne, które łączą telekomunikację i informatykę, ale też systemy predykcyjne i optymalizacyjne czy zarządzające ruchem. Ich wykorzystanie przekłada się na obniżenie kosztów związanych z paliwem, ale też zmniejszeniem czasu przejazdu. Dzięki temu oferowane przez firmę usługi mogą być wykonywane lepiej i szybciej.

Monitorowanie i analiza danych pojazdów

Kolejnym istotnym elementem zarządzania flotą, który usprawnić może AI, jest monitorowanie stanu pojazdów, dzięki któremu poprawia się efektywność operacyjna. Zmniejsza się także ryzyko przestojów w wykonywaniu obowiązków i kosztów związanych z poważniejszymi awariami. Sztuczna Inteligencja pomoże w:

• monitorowaniu stanu technicznego na podstawie informacji zbieranych z czujników zamontowanych w samochodach (np. temperatury silnika, ciśnienia w oponach, poziomu paliwa i oleju). Dane z systemów diagnostycznych analizowane są stale i w czasie rzeczywistym, dlatego można na nie szybko zareagować i wcześnie wykryć anomalie;
• przewidywaniu awarii na podstawie analizy danych historycznych przy pomocy modeli uczenia maszynowego. Sztuczna Inteligencja oceni też wzorce zużycia poszczególnych elementów pojazdu, wykorzystując do tego dane eksploatacyjne;
• planowaniu konserwacji, by zapobiec awarii. Systemy oparte na AI pomogą w zaplanowaniu harmonogramu napraw i zadań konserwacyjnych.

Wykorzystanie AI do monitorowania stanu technicznego pojazdów, znacząco poprawia zarządzanie flotą, wpływając na jej niezawodność, bezpieczeństwo i efektywność operacyjną. Pozwala także lepiej rozplanować koszty przeglądów i napraw i włączyć je do budżetu firmy.

Zarządzanie zużyciem paliwa

Tak wnikliwa obserwacja wykorzystania pojazdu pomaga też ustalić wzorce zużycia paliwa oraz dopasować jego rodzaj do zaistniałych warunków. AI zbiera dane z różnych źródeł, przetwarza je, a następnie raportuje o ilości paliwa, nieprawidłowościach i wzorcach. Wszystko odbywa się na bieżąco, aby manager floty mógł jak najszybciej podjąć decyzję o ewentualnych zmianach. Sztuczna Inteligencja podpowie także, gdzie znajdują się obszary oszczędności, np. czy dotyczą one poprawy stylu jazdy, a może optymalizacji tras. Można też uzyskać prognozy zużycia paliwa na podstawie analizy danych historycznych.

Poprawa bezpieczeństwa floty

Skoro systemy opierające się na Sztucznej Inteligencji mogą nie tylko monitorować, ale też przekazywać raporty na bieżąco, można je wykorzystać do poprawy bezpieczeństwa kierowców. Wpłynie na to analiza stylu jazdy, m.in. identyfikowanie ryzykownych zachowań na drodze (przekraczanie prędkości, agresywne manewry, gwałtowne przyspieszanie i hamowanie), ale też wykrywanie zmęczenia i analiza skupienia. Systemy zbierają dane wizualne z kamer 360° i dashcam oraz potrafią rozpoznawać znaki, pas ruchu czy przeszkody i na nie reagować. To także systemy ostrzegawcze, które przewidują ryzyko kolizji czy włączają się, kiedy wykryją oznaki zmęczenia. Rozwiązania tego typu są już na szerszą skalę montowane w samochodach. Znajdziemy w nich np. adaptacyjny tempomat, asystenta pasa ruchu, system automatycznego hamowania awaryjnego czy rozpoznawania znaków drogowych.

Automatyzacja procesów administracyjnych

Możliwość analizy dużych ilości danych i rozwiązywania problemów pozwala na wykorzystanie AI do automatyzacji procesów administracyjnych w zarządzaniu flotą. Sztuczna Inteligencja wykorzystywana jest m.in. do:

• automatycznego generowania faktur oraz ich analizy i weryfikacji;
• tworzenia raportów
• analizy trendów i prognozowania przyszłych potrzeb floty w oparciu o dane historyczne;
• arządzania dokumentacją: śledzenia dat ważności np. ubezpieczenia, przeglądów technicznych, automatycznego skanowania, klasyfikowania dokumentów i ich przechowywania;
• monitorowania zgodności z przepisami;
• przygotowywania audytu.

W ten sposób nowoczesne systemy AI wspomagają i sprawdzają pracę ludzi oraz przyspieszają procesy. Dzięki temu zespół ma czas na ważniejsze zadania, działa bardziej efektywnie.

Technologie i narzędzia AI pomocne w zarządzaniu flotą

Zarządzanie flotą pojazdów staje się coraz bardziej zaawansowane dzięki integracji AI. Do przykładowych oprogramowań i technologii w wybranych obszarach należą:

• telematyka o systemy zarządzania pojazdami – np. Geotab, Samsara;
• systemy ostrzegania i bezpieczeństwa – np. kamery 360°, asystent pasa ruchu, Mobileye, SmartDrive;
• zarządzanie kosztami – np. Teletrac Nevman, Fleet Complete;
• rozwiązania do monitorowania zgodności z przepisami – np. Compiliance.ai;
• zarządzanie dokumentacją – np. DocuSign, Kofax;
• delegowanie i wyznaczanie zadań – np. Asana.

W przyszłości sektor transportowy będzie opierał się najprawdopodobniej na pojazdach z napędem zeroemisyjnym, wykorzystujących paliwa alternatywne. Wprowadzane są też pomysły rozwoju technologii autonomicznych pojazdów, który może znacznie wpłynąć na sposób zarządzania flotą. Wzrośnie też zastosowania Internetu Rzeczy (IoT), np. czujników monitorujących czy algorytmów analizujących dane. Zakłada się też, że systemy AI będą też bardziej spersonalizowane.

Wpływ AI na koszty operacyjne i efektywność

Technologie oparte na Sztucznej Inteligencji oferują szeroki zakres funkcji, które mogą znacząco poprawić efektywność operacyjną, bezpieczeństwo i zarządzanie kosztami. Mogą przyczynić się do obniżenia kosztów operacyjnych poprzez automatyzację procesów, optymalizację zużycia paliwa, zmniejszenie awarii i lepsze zarządzanie zasobami. Wszystko dzięki błyskawicznym reakcjom i monitorowaniu pojazdu, kierowcy, trasy i zdarzeń pobocznych wpływających na flotę na bieżąco.