Trend Számtalan lehetőség kínálkozik az MI alkalmazására a fuvarozásban

Számtalan lehetőség kínálkozik az MI alkalmazására a fuvarozásban

autopro.hu/V.M. | 2021.06.26 12:23

Számtalan lehetőség kínálkozik az MI alkalmazására a fuvarozásban

Fotó: Daimler Global Media Site

A mesterséges intelligencia (MI) segíthet optimalizálni a fuvarozást, a tehergépkocsik üzemeltetését és általánosságban a flottakezelést, melyeknek már ma is szerves részét alkotják a digitális megoldások. Az MI-vel autonóm vezetői rendszerek és prediktív karbantartás valósítható meg, de a jövőben akár az árumozgást befolyásoló gazdasági adatokat beépítő komplex rendszerek is alkothatóak lesznek vele.

Hirdetés

A fuvarozásban megjelenő új hatékonyságnövelő digitális megoldásokat részben a telematikai rendszerek fejlődése, valamint az elektronikus adatrögzítő berendezések tették lehetővé, amelyek által generált adatokat magukban a járművekben vagy a flottaüzemeltető telephelyén is hasznosítani lehet.

Az adatok feldolgozása történhet MI segítségével, ami a járművekben felhasználható például az autonóm vezetői rendszerekhez vagy a megelőző karbantartás megvalósításához, míg a flottaüzemeltetésben egyebek mellett az útvonal-optimalizáláshoz vagy az elektromos járművek alkalmasságának vizsgálatához.

Az MI egyre szélesebb körű alkalmazását Mike Branch, a flottamenedzsment megoldásokat fejlesztő kanadai Geotab adatokért és analitikáért felelős alelnöke szerint a big data demokratizálódása teszi lehetővé. Mint ahogy azt a cikkében a kanadai MI-alapú megoldásokat fejlesztő cégeket felkereső Truck News-nak adott interjúban is kifejtette, a felhőalapú adatközpontok egyre elérhetőbbek, ahogy az olyan MI-fejlesztési eszközök is, melyeket a tradicionális szoftverfejlesztők is használhatnak. Ehhez még hozzáadódik a konnektivitás és az 5G térnyerése is.

Az MI-vel új lehetőségek nyíltak meg

A fuvarozási telematikai rendszerek eredetileg leíró jellegű adatokra fókuszáltak – magyarázta Sandeep Kar, a torontói Fleet Complete stratégiai vezetője. A korai rendszerek olyan kérdésekre adtak választ, mint hogy hol vannak a járművek vagy hogy egy szállítmány megérkezett-e már.

A modern megoldások esetében azonban a hangsúly eltolódott: „Létrehozhatunk bizonyos adatmodelleket, majd mesterséges intelligenciát, illetve gépi tanulási technikákat és technológiákat használhatunk, hogy az adatmodellel meghatározzuk a kimenetet” – fogalmazott Kar.

Az MI segítségével egyre magasabb komplexitású megoldások kivitelezhetőek, mint például az autonóm vezetés. A NuPort Robotics a városok közötti utak bizonyos szakaszaira tervez autonóm rendszert, ahelyett, hogy egy minden körülmények között működőképes technológiát fejlesztene.

Raghavender Sahdev, a vállalat vezérigazgatója a fejlesztési irányt az MI magasabb kiszámíthatósági igényével magyarázza. A viszonyok előre ismeretének fontosságát azzal a példával szemléltette, hogy egy torontói autópályán szerzett tapasztalatokat az önvezető rendszer lehet, nem tudja közvetlen módon hasznosítani például Chicagóban.

Sahdev úgy látja, mikor egy szituáció elég pontosan van definiálva, az MI jobb teljesítményt nyújthat az embernél. Scott Sutarik a Geotabtől ehhez kapcsolódóan elmondta: „Nem gondolom, hogy az MI bármilyen módon helyettesíteni fogja az embereket, ellenben pontosabbá fogja tenni őket.”

Búcsút inthetünk a váratlan meghibásodásoknak

Sutarik az MI más alkalmazási területeire rátérve kifejtette, hogy az már ma is kilencven százalékot meghaladó pontossággal képes felismerni a járművek elektronikus rendszereinek közelgő meghibásodását.

Az MI-alapú eszközök következő fókuszpontja véleménye szerint az abroncsok lesznek. A futóművön az úthibák miatt keletkező gyorsulásokat mérve, kombinálva az utolsó profilmélységi adattal és a fedélzeti keréknyomásméréssel az MI akár jelezheti, hogy az abroncsokat a tervezettnél előbb kell lecserélni.

Vannak korlátok, de még tartogat egy s mást a jövő

Az MI alkalmazásának természetesen a teherautók esetében is megvannak a korlátai. Egyrészt egy ponton túl az adatgyűjtés kiterjesztése túl költségessé válik, másrészről a flottaüzemeltetők oldalán az új megoldások megfelelő implementálása nagyban befolyásolja azok sikerét.

A BlackBerry Radar trailermonitoring rendszer menedzsere, Christoper Plaat mindazonáltal úgy látja, hogy az MI-nek még vannak feltáratlan alkalmazási lehetőségei. A jövőben például segítségével olyan összetett rendszerek építhetőek, amik a nyomon követési adatokat különböző gazdasági fejleményekkel, előrejelzésekkel vegyítheti. Például, ha valahol fennakadás keletkezik a globális ellátási láncban, a rendszer jelezheti, hogy a kikötőkben mikor alakulhatnak ki torlódások, lehetővé téve, hogy a teherautók csak akkor gördüljenek be a kikötő területére, mikor már felrakodható a következő szállítmányuk.

Kiemelt Partnereink