Trucks
Trucks
Уявіть, якби про те, коли ваш вантажний автомобіль зламається, ви б знали ще до того, як це станеться? Наскільки це збільшило б період працездатного стану та продуктивність вашої компанії? За допомогою даних наше розуміння того, як працюють транспортні засоби, швидко покращується. А за допомогою штучного інтелекту (ШІ) та машинного навчання стане можливим прогнозувати поломки з ще більшою точністю.
Традиційно основним підходом до максимізації періоду працездатного стану було регулярне, планове обслуговування та заходи реагування, такі як служби підтримки при поломках. Але з поширенням застосування датчиків та бездротових технологій, які зазвичай зустрічаються на сьогоднішніх вантажівках, підприємства можуть працювати набагато краще, діючи на випередження.
Основою послуг дистанційного підключення та профілактичного обслуговування є те, що зараз за допомогою бездротових технологій та датчиків можна збирати величезні обсяги даних з транспортного засобу в режимі реального часу. Аналізуючи ці дані та визначаючи закономірності, можна передбачити та попередити несправність до її виникнення. Це надає вам можливість запланувати візит до майстерні у зручний для вас час, а потім усунути несправність, перш ніж вона призведе до несподіваної поломки.
«За той короткий час, який я працюю в цій галузі, я бачив, як технології та наші можливості розширюються в геометричній прогресії», ‒ зазначає Маттіас Титгат, менеджер Центру моніторингу Volvo Trucks у Генті, Бельгія.
«У 2016 році ми дистанційно відстежували лише один компонент, і нам знадобився цілий день, щоб завершити повну перевірку парку з декількох сотень вантажівок. Сьогодні ми відстежуємо кілька компонентів на десятках тисяч вантажних автомобілях і можемо виконати повну перевірку всього автопарку лише за вісім хвилин. І найбільш захопливим є те, що ми постійно вдосконалюємося».
Чим більше даних може аналізувати система, тим точніше вона може прогнозувати результати. Спочатку підключені послуги та послуги моніторингу в режимі реального часу були розроблені для реагування на певні порогові величини або значення датчиків для окремих параметрів як засіб прогнозування несправностей. Наприклад, перевищення двигуном заданої температури.
«Хоча такі ідеї корисні, вони можуть бути дещо обмеженими, оскільки не враховують унікальні обставини та умови керування транспортним засобом», ‒ пояснює Маттіас. «Попри те, що важливо якнайшвидше виявити потенційну несправність, також важливо не привозити автомобіль у майстерню без необхідності».
Машинне навчання може використовуватися для аналізу більших обсягів даних та виявлення закономірностей, які неможливо визначити за допомогою звичайного набору правил. Це надає можливість отримати ще більш точні прогнози. Можна комбінувати різні параметри та види даних з більш широкого спектра компонентів та датчиків, які потім аналізуються системами ШІ для виявлення закономірностей, що вказують на потенційну проблемну поведінку, яка може призвести до поломки.
Наприклад, температуру різних деталей можна аналізувати в поєднанні з іншими факторами, такими як пробіг автомобіля та коди несправностей. Після того як алгоритм машинного навчання буде навчений виявляти закономірність або комбінацію факторів, які часто викликають певну несправність, стане можливим прогнозувати проблеми для окремих транспортних засобів незалежно від того, як вони застосовуються.
«Це буде так, ніби послуга була створена для конкретного транспортного засобу та його клієнта», ‒ відзначає Маттіас. «І оскільки ми продовжуємо вдосконалювати нашу здатність аналізувати дані, такі системи ставатимуть дедалі точнішими».
Останнім часом багато уваги приділяється конфіденційності та безпеці даних, і багатьом водіям незручно, що за ними так уважно стежать під час роботи. Це обґрунтовані занепокоєння, тому важливо, щоб будь-який постачальник підключених послуг міг запропонувати таке:
· Безумовне дотримання місцевих регламентів щодо захисту даних: наприклад, Загального регламенту про захист даних (GDPR) в Європі або будь-яких інших місцевих регламентів.
· Суворий внутрішній контроль, коли йдеться про доступ персоналу до даних під час розробки та функціонування послуги, а також повна прозорість використання даних.
· Галузевий стандарт інфраструктури та інформаційної безпеки, який регулярно проходить повторне оцінювання та оновлення.
Щоб дізнатися більше про те, як підключення і підключені послуги можуть допомогти власникам вантажних автомобілів покращити роботу автопарку, завантажте наш посібник. Тут ви дізнаєтеся:
· Як підключення може підвищити рівень безпеки та запобігти нещасним випадкам
· Як дані можуть допомогти знизити витрату пального
· Як ШІ та машинне навчання використовуються для розробки індивідуалізованого навчання водіїв у режимі реального часу.
