La Inteligencia Artificial optimizará la gestión de flotas en el transporte

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Hay muchas opiniones sobre cómo la Inteligencia Artificial (IA) va a cambiar el mundo con expectativas sobre sus capacidades para ahora y en el futuro. La IA simplemente se refiere a la inteligencia que muestran las máquinas en contraste con la que muestran los humanos. Aunque los humanos son inteligentes, no pueden ser programados para exceder sus capacidades actuales de la misma manera que una máquina. Esto ha llevado a la creación de máquinas inteligentes que manejan tareas que de otro modo serían difíciles de manejar para los humanos.

La inteligencia artificial se está convirtiendo gradualmente en una presencia constante en muchas aplicaciones tecnológicas. Desde aplicaciones y sitios web que muestran recomendaciones precisas de los usuarios hasta predicciones de juegos, está cambiando la experiencia del usuario en muchos campos.

La gestión de la flota es una de las áreas que la IA está interrumpiendo. La creciente necesidad de priorizar la seguridad del conductor sin comprometer el costo o la eficiencia ha llevado a la adopción de sistemas inteligentes de gestión de flotas.

Para el conductor promedio, la presencia de IA se puede sentir fuertemente en el uso de teléfonos inteligentes y dispositivos telemáticos que recomiendan las mejores rutas para tomar el tráfico. Esto solía ser una tarea hercúlea marcada por mapas en papel y escuchando transmisiones de radio de rutas de tráfico; Hoy, tenemos complejas aplicaciones de tráfico que combinan GPS e inteligencia artificial para facilitar la vida de los conductores.

Las flotas se benefician de las potentes aplicaciones basadas en inteligencia artificial que manejan cualquier cosa, desde la recomendación de ruta hasta el análisis de datos de riesgo vial e incluso el entrenamiento de conductores. Proporciona la precisión, eficiencia, conveniencia y facilidad que la tecnología anterior no pudo proporcionar. Como resultado, cada vez es más seguro transportar bienes y servicios.

¿Qué es la gestión de flota AI?

La gestión de la flota de AI es el uso de tecnología basada en inteligencia artificial para gestionar las operaciones de la flota. En un mundo en constante cambio, simplifica el trabajo de cualquier administrador de flota al eliminar gradualmente el error humano del proceso de transporte.

Las recomendaciones basadas en IA aseguran que los conductores, gerentes y mecánicos de la flota puedan tomar mejores decisiones que mejoren el rendimiento a largo plazo de la flota. También sirve como tecnología de asistencia, asegurando que los conductores conserven la autonomía durante cada ciclo de transporte. Estos son algunos aspectos clave de la gestión de la flota que AI puede optimizar:

Análisis de flota en tiempo real

La recopilación de datos es un elemento clave de cualquier proceso operativo porque sin analizar datos pasados, no puede tomar decisiones informadas. Con conocimientos históricos para informar millones de puntos de datos analizados en tiempo real, el resultado son las oportunidades y los riesgos de priorización para que los gerentes y conductores de la flota puedan determinar el mejor curso de acción para tomar en situaciones potencialmente problemáticas.

Los sistemas de gestión de flota de IA se pueden utilizar para recopilar datos para análisis predictivos; datos como el tráfico y las condiciones de la carretera, los peligros ambientales, el clima en tiempo real y las fallas mecánicas pueden usarse para predecir el riesgo entrante. Esto permite a los administradores de flotas hacer mejores rutas, horarios, entregas de mantenimiento y arreglos de despacho que mejoran los resultados y las actividades de la flota.

Finalmente, con el análisis basado en IA, los conductores ya no necesitan ir a ciegas y pueden estar preparados para cualquier evento inesperado.

Mejores decisiones de reparación y mantenimiento

En mayo de 2019, la marca de automóviles de conducción autónoma Tesla fue noticia después de debutar la tecnología basada en inteligencia artificial que permite a los vehículos de Tesla diagnosticar sus fallas con precisión. Aunque esta tecnología existe desde hace algún tiempo y se ha visto en varios automóviles modernos, la inteligencia artificial proporciona un autodiagnóstico más preciso y soluciones a fallas.

AI garantiza que se puedan predecir posibles fallas antes de que sucedan. Por ejemplo, un vehículo normal con un sistema de diagnóstico probablemente indicaría un problema del motor cuando ya ha ocurrido. Por otro lado, el Internet de las cosas (IoT) basado en IA, el análisis de datos y el mantenimiento predictivo, pueden conducir a la detección de fallas mucho antes de que suceda. Según un estudio de McKinsey, el mantenimiento predictivo reducirá los costos en un 10-40%, el tiempo de inactividad en un 50% y la inversión de capital en un 3-5%.

El mantenimiento predictivo brinda a los gerentes y sus mecánicos tiempo más que suficiente para reparaciones que podrían prevenir accidentes. Más importante aún, AI puede recomendar las soluciones más eficientes y rentables para fallas mecánicas. Esto tiene dos beneficios principales:

  • Ahorra el tiempo de los mecánicos que generalmente se dedican al diagnóstico.
  • Ofrece a los gerentes una imagen más clara del estado de sus flotas en todo momento. Esto podría significar que los gerentes de servicio podrían ahorrar una gran cantidad de costos de mantenimiento de rutina al realizar reparaciones solo cuando los sistemas de IA muestran fallas potenciales.

Integración de flota

Un problema importante con las operaciones de la flota, especialmente en flotas grandes, es la cantidad de partes móviles dentro del sistema a las que se debe acceder. Varios departamentos necesitan un flujo continuo de información que debe estar sincronizado con todas las demás operaciones departamentales. Aunque una mano de obra calificada puede hacer que esto suceda, requiere mucho tiempo y trabajo.

Un sistema de inteligencia artificial podría simplificar el proceso integrando a la perfección todos los departamentos en una sola plataforma y proporcionándoles información simultáneamente. Los gerentes de servicio pueden ahorrar tiempo y costos en las operaciones de planificación, mantenimiento y monitoreo ya que todos los datos sobre esas operaciones son totalmente accesibles. Esto garantiza que todo el personal de los diferentes departamentos tenga acceso a los datos que los ayuden a tomar decisiones informadas. También conduce a una flota más cohesiva, ya que cada departamento trabaja automáticamente en sincronía con los demás.

Proceso de reclutamiento más simple

Según un informe de la Oficina de Estadísticas Laborales de EE. UU. Se espera que la necesidad de técnicos automotrices y diésel crezca hasta un 5% para 2028. La American Trucking Association estima que habrá un déficit de hasta 175,000 conductores de camiones para 2026.

A medida que los conductores y técnicos de la generación anterior se jubilan, existe la necesidad de reemplazos más jóvenes con conocimientos técnicos; sin embargo, esto presenta un problema con la incorporación y la capacitación. AI puede simplificar el proceso de incorporación al capturar las habilidades especializadas de estos trabajadores antes de retirarse.

Esto es especialmente bueno para los técnicos con formas únicas de llevar a cabo sus tareas. AI también puede recomendar los conductores más calificados que se adaptan a las necesidades de la empresa de un grupo de miles de solicitantes, lo que reduce la presión sobre los reclutadores.

¿Cómo se integra AI con la gestión de flotas?

El software integrado con inteligencia artificial suele ser un sistema sofisticado compuesto por varios dispositivos y aplicaciones como Internet de las cosas, análisis predictivo de datos y sistemas de aprendizaje automático, cámaras y sensores HD, sistemas de comunicación y visualización, y WiFi.

Por ejemplo, la plataforma de gestión de flotas basada en IA Driveri, actualmente implementada en flotas en todo el país, es una combinación de todos estos componentes. También hay muchos otros sistemas de gestión de flotas integrados por IA con uno o más de estos componentes.

Antes de comprender cómo se combina cada una de estas partes para crear una central de gestión de flotas, es importante saber qué hace cada una.

Internet de las cosas (IoT)

Internet de las cosas se refiere a una red de actuadores y sensores que recopilan continuamente datos de su entorno. En la gestión de flotas, IoT garantiza que se capturen suficientes datos para el análisis al tiempo que promueve el intercambio continuo de información entre todos los interesados ​​en la cadena de suministro, como los minoristas y los fabricantes.

IoT para la gestión de flotas funciona mediante el uso de 3 tecnologías principales:

  • Comunicación inalámbrica (4G, Bluetooth <WiFi>
  • Sistema de posicionamiento global (GPS) para un seguimiento preciso de la ubicación en tiempo real
  • Escáneres de diagnóstico a bordo (como OBDII y J1939) para autodiagnóstico e informes

Aprendizaje automático 

La tecnología de aprendizaje automático permite a las flotas aprender de los datos recopilados a lo largo del tiempo y realizar ajustes gestionados basados ​​en esos datos. El resultado es la creación de sistemas inteligentes en los que la IA puede aprender capacidades de toma de decisiones que permiten un manejo más efectivo de situaciones prácticas.

Cámaras HD

Las cámaras aseguran que los datos de video se puedan capturar, analizar y acceder en cualquier momento, lo que lleva a un mejor estudio del comportamiento del conductor, las condiciones de la carretera o los peligros.

Un sistema de IA con todos los componentes anteriores será capaz de realizar las siguientes tareas:

  • Recopilar datos precisos de la carretera y transmitirlos a otros dispositivos.
  • Transmitir información a todos los brazos de la cadena de suministro.
  • Análisis de datos en tiempo real y asesoramiento al conductor sobre el mejor curso de acción.
  • Detectar comportamientos de conducción distraídos o somnolientos en los conductores antes de que conduzcan a accidentes
  • Captura de video completo de accidentes desde diferentes ángulos externos del vehículo
  • Ejecución de autodiagnósticos y soluciones recomendadas a través del mantenimiento predictivo

Esto es significativo porque crea un futuro de gestión de flotas en el que el error humano se reduce en diferentes aspectos del ciclo de transporte. Esto, a su vez, podría conducir a mejores resultados y ahorro de costos.

Cómo la gestión de flotas de AI dará forma al futuro del transporte

Hoy en día, la industria automotriz se enfrenta a varios problemas que afectan las actividades y la rentabilidad de la flota. Si se aplica adecuadamente, la IA puede resolver estos problemas y crear un futuro mejor para el transporte. Estos problemas incluyen:

  • Priorización de recursos y eficacia
  • Conductas de riesgo que conducen a accidentes.
  • Riesgos viales
  • Recogida y análisis de datos
  • Contención de costos
  • Conformidad

Los comportamientos de riesgo en la carretera, como conducir distraído y somnoliento, a menudo van acompañados de señales que se les dice a los conductores que tengan en cuenta. Estos signos incluyen:

  • Bostezando
  • Parpadeo constante
  • Giros o salidas perdidas
  • Derivando de su carril
  • Tiempos de reacción más lentos
  • Levantando un celular

Normalmente, los gerentes confían en sus conductores para evitar estas señales y no tienen forma de saber si un conductor había estado enviando mensajes de texto mientras conducía o se alejaba al volante. Los sistemas de inteligencia artificial podrían ser entrenados para detectar giros de cabeza, salidas perdidas, frecuencias de bostezos y parpadeos y otros signos de comportamiento riesgoso. Estas señales pueden transmitirse a los administradores de flotas en tiempo real, lo que les permite tomar medidas correctivas.

Las condiciones cambiantes de la carretera presentan otro desafío para los gerentes porque son difíciles de detectar sin las herramientas tecnológicas adecuadas. Estas condiciones presentan un gran riesgo evidente en las 42,000 muertes que causan anualmente. La tecnología predictiva basada en IA puede mapear reducir el riesgo asociado con este problema al estudiar y mapear rutas al mismo tiempo que se extrae de datos recopilados por otros vehículos. También se puede entrenar para hacer predicciones inteligentes sobre el clima y detectar cambios ambientales como la niebla antes de que un conductor llegue a ese punto.

Un buen ejemplo de este tipo de evaluación de riesgos a través de la recopilación de datos es Netradyne, cuyo producto ya ha trazado más de 1 millón de millas únicas de carreteras estadounidenses. En el futuro, una base de datos extensa de las condiciones del camino será esencial para promover la seguridad.

Como se discutió anteriormente, los sistemas basados ​​en IA pueden ayudar a los gerentes a ahorrar costos a través de la economía de combustible y el mantenimiento predictivo. No importa qué tipo de flota opere, desde camiones hasta trenes, autobuses urbanos o taxis, el combustible y el mantenimiento son los principales contribuyentes a los costos operativos. Los vehículos se descomponen y los precios del combustible aumentan sin previo aviso, lo que genera más gastos. La eliminación de los programas de mantenimiento de rutina mediante el autodiagnóstico de IoT y el control de combustible podría ser la clave para una mejor contención de costos en el futuro de la gestión de la flota.

¿Cuál es el mejor software de gestión de flotas?

Afortunadamente, el software de gestión de flotas basado en IA ha pasado de ser conceptos de ensueño a realidad. Varias compañías de tecnología han creado un software que mejora la seguridad del conductor y el rendimiento de la flota sin comprometer el costo o la eficiencia.

En nuestra investigación, observamos los componentes clave que hicieron que cada uno se destaque. Después de analizar sus capacidades de mapeo, el rango tecnológico y las tecnologías de sensores, Driveri surgió como el mejor software de administración de flotas debido a las siguientes características:

  • Un sistema DriverAlert de inteligencia artificial que captura y analiza cada minuto de tiempo de conducción.
  • Análisis y comentarios en tiempo real habilitados por las potentes capacidades de Edge Computing.
  • Lente interna que detecta comportamientos de conducción somnolientos o distraídos, como bostezos, que alerta a los gerentes en tiempo real y permite una acción rápida para mitigar el riesgo.
  • Sistema avanzado de análisis de datos con más de 1 millón de millas únicas de carreteras estadounidenses analizadas y almacenadas en una base de datos accesible
  • Cámaras HD delanteras, laterales e interiores que capturan videos de alta calidad en tiempo real
  • Acceso a hasta 100 horas de reproducción de video para registros y como evidencia en caso de accidentes en los que existan consecuencias legales.
  • Conexión 4G LTE / WiFi / BT dentro de flotas, para enviar y recibir datos, ver videos y analizar comportamientos riesgosos
  • Una aplicación móvil para comentarios en tiempo real
  • Sistema de instalación de un solo módulo para una instalación rápida y fácil

Pensamientos finales

El futuro del transporte parece más prometedor que nunca debido a las interesantes aplicaciones de IA en la gestión de flotas. Las condiciones impredecibles de la carretera, los costos operativos y los problemas de retención de conductores podrían quedar obsoletos fácilmente a medida que las flotas se trasladen a sistemas basados ​​en IA. Cada parte interesada se beneficiará mucho de la eficiencia y confiabilidad de esta tecnología debido a una reducción en los costos, accidentes, rotación de conductores y otros problemas que podrían reflejarse en el precio de los servicios de la flota. También podría garantizar que otros usuarios de la carretera permanezcan seguros.

 

Fuente:

Netradyne

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