Jak umělá inteligence mění nákladní dopravu

Umělá inteligence má obrovský potenciál pro zlepšení produktivity, provozuschopnosti, spotřeby paliva a bezpečnosti. V mnoha oblastech má již nyní velký dopad – a ten bude nadále jen růst.

Rychlejší a přesnější prediktivní údržba

V posledních letech je jedním z největších pokroků v oblasti nákladní dopravy schopnost shromažďovat data z vozidla a využívat je.

I když to již není nic nového, umělá inteligence umožňuje zpracovávat a analyzovat mnohem větší množství dat – a to mnohem rychleji. To usnadňuje identifikaci vzorců v datech a propojení mezi konkrétními poruchami a jejich přispívajícími faktory. Získává lepší vhled do varovných signálů, které pravděpodobně povedou k poruše, takže je lze řešit plánovanou údržbou. Rychlost umělé inteligence má také potenciál umožnit načítání a analýzu dat v reálném čase a výrazně zkrátit dobu diagnostiky.

Plánování servisu podle potřeby

Zatímco servisní návštěvy se tradičně plánovaly podle kalendáře nebo počtu najetých kilometrů vozidla, adaptivní údržba se plánuje podle konkrétního zatížení a stavu nákladního vozidla. Pokud je nákladní vozidlo v dobrém stavu, může se servis odložit. Naopak, pokud byla zjištěna potenciální závada nebo pokud nákladní vozidlo pracovalo v náročných podmínkách, lze servisní návštěvu přesunout na dřívější termín, aby se minimalizovalo riziko neplánované poruchy. V obou případech nákladní vozidlo tráví více času na silnicích.

Opět se nejedná o nic nového, ale umělá inteligence tento proces zrychluje a vylepšuje. Díky ní je ještě snazší a rychlejší vyhodnotit stav nákladního vozidla na dálku a v reálném čase. Tímto způsobem stačí s nákladním vozidlem přijet do dílny na servis pouze tehdy, když ho skutečně potřebuje.

Efektivnější optimalizace tras a správa vozového parku

Složité plánování a koordinace jsou nedílnou součástí každé efektivní logistické operace a optimalizace trasy může pomoci zajistit, aby každý kamion byl co nejproduktivnější s minimálním počtem najetých kilometrů bez nákladu. Může se však jednat o složitý proces s mnoha proměnlivými situacemi, jako je doprava, počasí a potřeby zákazníků. Obzvláště složitý je pro dopravce, kteří přepravují smíšené zboží přes více dodacích míst.

S umělou inteligencí lze optimalizaci tras posunout na zcela novou úroveň. Lze ji použít k návrhu efektivních harmonogramů a dodacích tras a provádět úpravy v reálném čase na základě měnících se okolností. UPS, Amazon, FedEx a DHL jsou jen některé z hlavních logistických společností, které v současné době využívají optimalizaci tras s využitím umělé inteligence.

To se stane ještě cennějším s tím, jak se odvětví přesouvá k elektrifikaci. Potřeba nabíjení přidává do plánování tras další vrstvu složitosti. Řešení založená na umělé inteligenci však mají potenciál simulovat trasy a spotřebu energie a bezproblémově přidávat příležitosti k dobíjení s minimálním narušením harmonogramu doručování řidiče.

„Vychovávání“ řidičů

Velká část dat o vozidlech, která se dnes shromažďují, souvisí s chováním řidiče. Lze je použít k identifikaci situací, jako je časté prudké brzdění a zrychlování – chování, které má negativní dopad jak na spotřebu paliva, tak na bezpečnost. Již existují propojené služby, které dokáží tato data analyzovat a zpracovávat a mohou být použity k podpoře řidičů při zlepšování jejich techniky jízdy.

Díky umělé inteligenci lze tyto služby vylepšit tak, aby reagovaly rychleji a zpracovávaly více dat. Místo statistických zpráv by mohly poskytovat koučování v reálném čase.

Chytřejší systémy aktivní bezpečnosti

Systémy aktivní bezpečnosti již nyní umožňují obrovské zlepšení bezpečnosti silničního provozu. Aby byla tato řešení efektivní, spoléhají se na komplexní algoritmy a výpočetní výkon schopný zpracovat více datových bodů předtím, než se v mikrosekundách rozhodnou. Musí být schopny monitorovat okolí vozidla a identifikovat věci, jako jsou chodci a další účastníci silničního provozu. V rámci svého vývoje je třeba systémy aktivní bezpečnosti testovat v široké škále dopravních scénářů, aby se zajistila jejich účinnost v dané situaci.

S umělou inteligencí lze zpracovat ještě více datových bodů, což umožňuje rychlé rozhodování. Testovací simulace lze provádět rychleji a zahrnout širší škálu situací. To snad zlepší jejich schopnost identifikovat různé pohybující se objekty, stejně jako dopravní značky a semafory. A v budoucnu existuje potenciál pro vývoj dalších podpůrných funkcí pro autonomní řízení, které pomohou řidiči v nebezpečných situacích. Například funkce, která vyzve nákladní automobil k zastavení a bezpečnému zastavení autonomně, pokud zjistí, že je řidič v bezvědomí.

Zdroj: Tiskový servis Volvo Trucks