Wideotelematyka AI. W jaki sposób rewolucjonizuje branżę TLS?

Wideotelematyka AI pozwala zwiększyć konkurencyjność w branży TSL. Jakie korzyści oferuje i jak wpływa na sprawność zarządzania flotą?

Jeszcze kilka lat temu telematyka w zarządzaniu flotą kojarzyła się głównie z lokalizatorem GPS i raportem przejazdów sprawdzanym po fakcie. Systemy tego typu dostarczały ważnych danych, ale ich analizą musieli zająć menedżerzy. Przełom nastąpił wraz z rozwojem Internetu Rzeczy (IoT) oraz algorytmów uczenia maszynowego. Sztuczna inteligencja potrafi dziś w czasie rzeczywistym analizować miliardy rekordów danych pochodzących z pojazdów, kierowców i infrastruktury drogowej. Dzięki temu telematyka stała się narzędziem pozwalającym przewidywać zdarzenia, zapobiegać stratom i optymalizować procesy jeszcze zanim pojawi się problem.

 

Od danych do decyzji. Jak AI zrewolucjonizowało telematykę?

Telematyka AI działa w oparciu o trzy ściśle powiązane filary. Pierwszy to gromadzenie danych. Czujniki monitorujące parametry silnika, zużycie paliwa, ciśnienie w oponach czy temperaturę, systemy GPS oraz kamery pokładowe dostarczają informacji o stylu jazdy, stanie auta i kondycji kierowcy. Dzięki temu uzyskuje się kompleksowy obraz sytuacji i można w porę wykryć ewentualne zagrożenia.

 

Drugim filarem jest analiza AI. Algorytmy uczenia maszynowego nie tylko porządkują dane, ale przede wszystkim rozpoznają wzorce i anomalie, których człowiek nie byłby w stanie wychwycić przy takiej liczbie rekordów. System potrafi np. wykryć oznaki zmęczenia kierowcy, nietypowe zużycie paliwa czy symptomy nadchodzącej awarii. Często dzieje się to na długo przed tym, zanim problem stanie się widoczny.

 

Trzeci filar to automatyzacja decyzji. AI generuje alerty w czasie rzeczywistym, proponuje rozwiązania umożliwiające optymalizację i tworzy gotowe scenariusze działań. Dzięki temu menedżer może zareagować natychmiast, bez żmudnego przeglądania raportów.

 

Telematyka AI – przykłady optymalizacji i konkretne korzyści

Dla osób odpowiedzialnych za zarządzanie flotą największym wyzwaniem pozostaje wciąż bezpieczeństwo i zapobieganie zagrożeniom. Dane pokazują, że aż 70 proc. flot zmaga się z problemem rozproszonej uwagi kierowców. Często również przyczyną kolizji i innych niebezpiecznych zdarzeń jest korzystanie z telefonu podczas jazdy.

 

Jak w rozwiązaniu tych problemów pomaga wideotelematyka oparta na AI? Kamery pokładowe mogą wykrywać brak zapiętych pasów, oznaki zmęczenia, palenie tytoniu czy korzystanie z telefonu i szybko powiadomić menedżera. System jednak nie tylko rejestruje zdarzenia i przekazuje informacje o nich dalej, ale też oferuje coaching w czasie rzeczywistym, ostrzegając kierowcę.

 

Paliwo to jeden z największych kosztów ponoszonych przez przewoźników. Nawet niewielka poprawa efektywności jego zużycia przekłada się więc na znaczące oszczędności. Dzięki analizie Big Data firmy operujące globalną flotą pojazdów mogą zaoszczędzić w ten sposób nawet dziesiątki milionów litrów paliwa rocznie.

 

AI oferuje również narzędzia do optymalizacji tras. Pozwalają one zredukować koszty transportu nawet o 15 proc. i skrócić czas realizacji zleceń o kilkadziesiąt procent. Dla firmy oznacza to efektywniejsze wykorzystanie floty, mniejsze zużycie paliwa i lepszą terminowość.

 

Predykcyjne utrzymanie floty dzięki wideotelematyce AI

Tradycyjny serwis reaguje na awarię. Predykcyjne utrzymanie jej zaś zapobiega. Dzięki ciągłemu monitorowaniu pracy silnika, układu napędowego czy ciśnienia w oponach (TPMS), systemy AI są w stanie wskazać potencjalną usterkę, zanim doprowadzi ona do kosztownego przestoju lub holowania. To nie tylko obniża koszty serwisowe, ale też poprawia dostępność pojazdów i umożliwia lepsze planowanie pracy.

 

Wideotelematyka AI dostosowana do potrzeb floty

Telematyka AI nie jest rozwiązaniem uniwersalnym. Jej siła tkwi w dopasowaniu do specyfiki branży. W budownictwie np. systemy tego typu mogą monitorować nie tylko pojazdy, ale też naczepy i ciężki sprzęt. Automatyczne wykrywanie załadunku i rozładunku eliminuje błędy w ewidencji, zwiększając rentowność projektów i przejrzystość rozliczeń.

 

W transporcie chłodniczym największe znaczenie ma zaś monitoring temperatury ładunku oraz parametrów pracy agregatów. Dzięki temu minimalizuje się ryzyko utraty jakości towaru oraz reklamacji ze strony klienta.

 

We flotach lekkich szczególny nacisk kładzie się na analizę stylu jazdy – np. obroty silnika, gwałtowne hamowania czy przyspieszenia. Dzięki temu menedżer (lub sam system AI) może reagować na nieekonomiczne lub ryzykowne zachowania oraz uczyć kierowców oszczędnej i bezpiecznej jazdy. Więcej o zastosowaniach wideotelematyki AI można dowiedzieć się na https://fleetsafe.ai/solutions/advanced-video-telematics/.

 

Wideotelematyka AI – przyszłość transportu

Rozwój AI w transporcie naturalnie prowadzi w stronę autonomii. Dążenie do 3. poziomu autonomiczności, na którym pojazd przejmuje pełną kontrolę w określonych warunkach, już jest widoczne, a 75 proc. firm ankietowanych spodziewa się upowszechnienia takich rozwiązań do końca dekady.

 

Równolegle postępuje transformacja energetyczna. Platformy telematyczne wspierają zarządzanie flotami elektrycznymi, monitorując stan baterii, zasięg oraz dostępność infrastruktury ładowania. Nie bez znaczenia pozostaje aspekt ekologiczny. Eliminacja zbędnych kilometrów, ograniczenie jałowego biegu silnika i lepsze planowanie tras realnie przyczyniają się do redukcji emisji CO₂.

 

Wdrożenie wideotelematyki AI to rewolucja w zarządzaniu flotą – z reaktywnej na proaktywną. Dzięki niej menedżer może wydajnie przewidywać problemy i reagować na niebezpieczne sytuacje z błyskawiczną prędkością. To zaś przekłada się na możliwość pełnej optymalizacji działania floty i poprawę bezpieczeństwa operacyjnego.

 

 

Artykuł Sponsorowany