Jak łączność i sztuczna inteligencja wpływają na sektor transportu?

Robert Valton  Elke Decaluwé

Nowoczesne ciężarówki podczas jazdy gromadzą ogromną ilość danych. Dane te pomagają na przykład w jak największym stopniu zapobiegać nieplanowanym przestojom. Jednak wraz z pojawieniem się sztucznej inteligencji ze wszystkimi zebranymi informacjami można zrobić jeszcze więcej. Jakie korzyści to przynosi użytkownikom? A co to oznacza dla przyszłości transportu drogowego? Aby rozpocząć pracę ze sztuczną inteligencją (w skrócie AI), potrzeba dużo danych. Dzisiaj nowoczesna ciężarówka wyposażona jest w ponad sto czujników. Dla porównania: smartfon ma ich około dziesięciu. Co minutę ciężarówka wysyła do producenta około 20 gigabajtów danych, co odpowiada 1800 godzinom strumieniowego przesyłania muzyki. W ciągu tej samej minuty gromadzonych jest ponad 600 000 różnych danych pomiarowych i trzy miliony komunikatów dziennika. Teraz można pomnożyć tę minutę przez liczbę minut pracy ciężarówki, a ilość zebranych danych stanie się niewyobrażalnie duża. Wyzwanie stanowi zatem zwiększenie wydajności ciężarówek przy wykorzystaniu odpowiednich danych. Robert Valton, dyrektor ds. danych, analityki i sztucznej inteligencji w Volvo Group, wyjaśnia „Im więcej danych, tym lepiej. Dzięki naszej wiedzy z zakresu data science oraz zaawansowanym metodom i narzędziom analitycznym, którymi dysponujemy, ogromne ilości danych nie stanowią problemu – są szansą. Właśnie analizując tak dużą ilość danych, zyskujemy lepszy wgląd w ich wykorzystanie i zachowanie ciężarówki, możemy to dalej rozwijać, abyśmy mogli zaoferować naszym klientom lepsze wsparcie. Jeszcze dokładniejsze analizy dzięki wykorzystaniu większej ilości danych Robert wyjaśnia dalej „Kiedy analizujemy dane, najpierw wybieramy te, które naszym zdaniem są istotne. Dzięki sztucznej inteligencji możemy przeglądać wszystkie dostępne dane z ciężarówki – nawet jeśli na pierwszy rzut oka nie wydają się one istotne. Dzięki temu możemy odkryć wzorce i powiązania, które nie były wcześniej znane. Możemy także uwzględnić inne dane, takie jak pogoda i warunki jazdy, co pozwala nam tworzyć jeszcze dokładniejsze modele i patrzeć dalej w przyszłość. Dzięki rozwojowi sztucznej inteligencji możemy sprawić, że bieżące analizy będą jeszcze dokładniejsze i bardziej zrozumiałe. Obecnie wysyłamy wszystkie dane z ciężarówki na serwer w celu dalszej analizy. Ale dzięki sztucznej inteligencji możemy przeprowadzać coraz więcej kontroli na pokładzie ciężarówki. Byłaby to prawie samomyśląca i samonaprawiająca się ciężarówka…” Jak dane mogą zapobiegać przestojom Ponieważ ciężarówki są połączone cyfrowo (lub: połączone ), możliwe jest przewidzenie awarii części. Pozwala to na zaplanowanie naprawy zapobiegawczo, aby zapobiec awariom po drodze. Dane pochodzące z pojazdów analizowane są m.in. z wykorzystaniem uczenia maszynowego . Można wykryć wzorce i warunki powodujące konkretną awarię. Można to następnie wykorzystać do stworzenia modeli przewidywania tych samych błędów i zapobiegania im w innych pojazdach. Elke Decaluwé, wiceprezes ds. wsparcia technicznego dealerów w Volvo Trucks, wskazuje „Możemy wcześnie ostrzec warsztat, w którym przeprowadzana jest konserwacja pojazdu ciężarowego, tak aby można było umówić się na wizytę w terminie dogodnym dla klienta. Następnie można zbadać problem, zanim doprowadzi on do nieplanowanych przestojów. Dzięki temu ciężarówki charakteryzują się lepszą dyspozycyjnością, a konsekwencje nieplanowanych przestojów, takie jak brak dochodów i utrata reputacji organizacji, są zminimalizowane”. Ze względu na ciągły rozwój modele danych i algorytmy muszą być stale dostosowywane i ulepszane. „Ciężarówki nie stoją w miejscu i są stale udoskonalane, podobnie jak generowane przez nie dane” – mówi Elke. „Jeśli klient ma pecha lub zgłasza się do warsztatu zbyt późno, musimy to zbadać i spróbować odpowiednio dostosować nasze modele”. Popraw efektywność zużycia paliwa dzięki połączonym rozwiązaniom dla ciężarówek Rozwój połączonych ciężarówek Od lat 90. XX w., kiedy na drogi wyjechały pierwsze ciężarówki połączone z siecią , liczba pojazdów połączonych cyfrowo wzrosła. Ilość gromadzonych przez nich danych znacznie wzrosła w ciągu ostatnich trzydziestu lat. Przez cały ten czas szukano sposobów, aby jak najlepiej wykorzystać te dane i stworzyć wartość dla właścicieli ciężarówek i firm transportowych. Robert dodaje „Sposób, w jaki wykorzystujemy dane na przestrzeni czasu, można podzielić na cztery fazy. Na początku później przejrzeliśmy dane, aby zobaczyć, co się stało. Potem przyszedł etap, w którym przeglądaliśmy dane w czasie rzeczywistym, aby zobaczyć, co dzieje się w danym momencie. W ostatnich latach z wyprzedzeniem monitorujemy, co może się wydarzyć i podejmujemy działania, aby temu zapobiec. Dobrym przykładem jest monitorowanie w czasie rzeczywistym . Teraz idziemy jeszcze dalej: wykorzystujemy dane i sztuczną inteligencję, aby zobaczyć, jak możemy jeszcze lepiej wspierać naszych klientów.” Jednak ostatnio wiele zmieniło się również w zakresie łączności i analizy danych ze względu na pojawienie się nowych rozwiązań. Kiedy Elke i jej współpracownicy rozpoczęli analizy w 2016 roku, monitorowali sześćset ciężarówek. Brali pod uwagę tylko jedną część: baterię. Jedno sprawdzenie zajęło cały dzień. Dzisiaj Elke i jej współpracownicy zbierają dane z ponad 85 000 ciężarówek rozmieszczonych w całej Europie. Sprawdzanych jest jedenaście komponentów, a sprawdzenie zajmuje tylko osiem minut. Co miesiąc wysyłanych jest około 4000 powiadomień, z czego 77% ma zapobiec nieplanowanym przestojom.

               Tekst: Jarosław Brach

                Zdjęcia: Producent