Wideotelematyka napędzana AI. Czemu warto wdrożyć taki system w firmowej flocie?

Jeśli telematyka flotowa kojarzy się wam się tylko z lokalizacją pojazdu i zapisem parametrów jazdy, najwyższy czas zaktualizować swoją wiedzę. Dziś, dzięki integracji sztucznej inteligencji (AI), uczenia maszynowego (ML) oraz Internetu Rzeczy (IoT), nowoczesne systemy telematyczne rewolucjonizują zarządzanie flotą. Przestaje ono być reaktywne, a staje się proaktywne.

Systemy telematyczne nie tylko rejestrują fakty. Wsparcie ze strony sztucznej inteligencji pozwala np. analizować parametry w czasie rzeczywistym, przewidywać zdarzenia i rekomendować najlepsze działania. Wszystko odbywa się automatycznie, na zasadzie generowanych przez AI raportów. To przekłada się np. na możliwość efektywnej optymalizacji tras i, co za tym idzie, redukcji kosztów oraz realizacji strategii zrównoważonego rozwoju i dekarbonizacji transportu. Jak konkretnie to się dzieje? W jaki sposób telematyka AI pomaga przedsiębiorcom z branży TLS? O tym piszemy w nowym artykule.

Nowoczesne algorytmy uczenia maszynowego analizują w czasie rzeczywistym miliony danych pochodzących z GPS, czujników pojazdów, systemów pokładowych oraz kamer. Pod uwagę brane są liczne zmienne. Systemy uwzględniają m.in. aktualne warunki drogowe, natężenie ruchu, wypadki, roboty drogowe czy czasowe zamknięcia odcinków. Analizowane są również czynniki takie jak prognozy co do opadów, wiatru czy temperatury.

Kluczem jest jednak dynamika zmian. Trasa może zostać skorygowana w trakcie realizacji zlecenia - np. jeśli pojawią się nowe wymagania dostaw lub nieprzewidziane utrudnienia.

W przypadku dużych flot liczba możliwych kombinacji pojazdów, kierowców i punktów dostaw sięga setek milionów. Uczenie maszynowe, wykorzystujące znaczną moc obliczeniową umożliwia znalezienie szybkie znalezienie rozwiązań minimalizujących koszt frachtu, skracających czas realizacji zlecenia i obniżających emisje gazów cieplarnianych.

Jednym z najbardziej wymiernych efektów wdrożenia optymalizacji tras 2.0 jest ograniczenie zużycia paliwa. Algorytmy skutecznie identyfikują bieg jałowy, wskazując sytuacje, w których silnik pracuje niepotrzebnie podczas postoju. Eliminacja takich strat przekłada się bezpośrednio na niższe koszty operacyjne.

Systemy analizują również manewry wykonywane na trasie, wskazując odcinki wymagające częstego zatrzymywania się, długiego oczekiwania na pierwszeństwo czy wykonywania paliwożernych skrętów. Dodatkowo monitorowany jest styl jazdy kierowców. Alerty mogą pomóc w eliminacji takich błędów jak gwałtowne przyspieszanie i hamowanie, przyczyniając się do wypracowania płynniejszej, a więc bezpieczniejszej i oszczędniejszej techniki. Przedsiębiorstwa wykorzystujące inteligentną optymalizację tras są w stanie obniżyć koszty transportu o około 15 proc.

Redukcja zużycia paliwa oznacza jednocześnie mniejszą emisję CO₂. Każdy zaoszczędzony litr i każdy skrócony kilometr bezpośrednio ograniczają negatywny wpływ transportu na środowisko. Aspekt ekologiczny ma spore znaczenie z punktu widzenia działań wizerunkowych. Coraz więcej firm postrzega inwestycje w dekarbonizację jako standard rynkowy, a nie wyróżnik. Dane pokazują, że ponad połowa operatorów flot aktywnie inwestuje w inicjatywy proekologiczne, traktując je jako element budowania wizerunku odpowiedzialnej marki oraz przewagi konkurencyjnej. Napędzana przez AI telematyka pozwala osiągać te cele bez kompromisów w zakresie wydajności operacyjnej.

Optymalizacja tras oparta na uczeniu maszynowym przekłada się nie tylko na koszty i ekologię, ale również na jakość obsługi klienta. Lepsze planowanie logistyczne pozwala znacząco skrócić czas realizacji zleceń - różnice mogą wynosić nawet kilkadziesiąt procent.

Systemy telematyczne AI umożliwiają też precyzyjne prognozowanie czasu przyjazdu, co pozytywnie wpływa na zaufanie klientów i umożliwia im planowanie swojego łańcucha dostaw. Podobnie działają też dokonywane na bieżąco aktualizacje statusu dostawy. AI wspiera poza tym efektywność transportu, dopasowując odpowiedni pojazd i kierowcę do konkretnego zadania. Algorytmy mogą także szybko reagować na zmiany w popycie czy dostępności floty i dynamicznie modyfikować plany kursów.

Rosnące koszty paliwa, presja regulacyjna i intensywna konkurencji każą firmom z sektora TLS szukać rozwiązań usprawniających transport i obniżających zużycie zasobów. Odpowiedzią na te potrzeby okazuje się właśnie telematyka oparta na sztucznej inteligencji (system tego typu można zamówić na https://fleetsafe.ai/solutions/advanced-video-telematics/). Tego typu systemy optymalizacji tras wspierają menedżerów flot w podejmowaniu pewniejszych, opartych na danych decyzji. Efektem jest flota bezpieczniejsza, bardziej wydajna i jednocześnie bardziej przyjazna dla środowiska.