Um subconjunto de inteligência artificial conhecido como aprendizado de máquina, em particular, pode ajudar os operadores de frotas de construção e construção a otimizar o desempenho da frota, preservando a segurança como uma preocupação principal.
À medida que as estradas se tornam cada vez mais perigosas, os diretores de segurança enfrentam uma tarefa desafiadora: vasculhar terabytes de informações para descobrir pontos fracos na segurança da frota.
À medida que as tecnologias de análise de dados se desenvolvem, os gerentes de segurança devem aprender a usá-las para navegar no tsunami de dados, permanecer à tona e proteger a segurança de seus motoristas.
Às vezes, a inteligência artificial (IA) é confundida com aprendizado de máquina (ML). As pessoas freqüentemente confundem ou usam as frases de forma intercambiável, embora não sejam a mesma coisa.
A IA implica que uma máquina execute algo que uma pessoa normalmente faria. O aprendizado de máquina, por outro lado, refere-se à tecnologia que aprende ou descobre como realizar algo por conta própria.
Continue lendo para saber mais sobre aprendizado de máquina e como ele melhora a segurança da frota.
O que é Aprendizado de Máquina?
Fornecer dados aos computadores e deixá-los aprender por si mesmos é exatamente o que o aprendizado de máquina implica. Este sistema pode pegar uma quantidade massiva de informações e desenvolver modelos baseados em padrões comportamentais. Eles podem aprender e se aprimorar autonomamente estudando ocorrências conhecidas sem serem treinados. À medida que o sistema se desenvolve, ele pode ser alimentado com novos dados e usado para prever os resultados de ocorrências futuras.
O aprendizado de máquina no gerenciamento de frota aprimora a forma como os sistemas de análise de dados lidam com grandes quantidades de dados. O sistema começa a aprender quais dados são revisados com mais frequência ao longo do uso diário e se adapta em tempo real com base no comportamento do proprietário.
Os algoritmos de aprendizado de máquina permitem a construção de painéis com recursos que simplificam o exame de diferentes pontos de dados, como tempo de inatividade do veículo e comportamento específico do motorista que deve ser corrigido. Essas redes neurais avançadas podem alertar os motoristas quando seus veículos precisam de reparos ou vão ter problemas mecânicos.
Os sistemas inteligentes de gestão de frotas são mais capazes de diagnosticar problemas do que os tradicionais. Uma empresa pode fazer melhores julgamentos gerais quando pode visualizar o quadro geral de sua frota em um local. As tecnologias de ML e IA podem reduzir drasticamente as despesas totais.
Quais são os benefícios do aprendizado de máquina no gerenciamento de frota?
O aprendizado de máquina é benéfico em todos os aspectos do gerenciamento de veículos da frota, incluindo eficiência e segurança. Os métodos manuais tornaram o gerenciamento de frota trabalhoso e difícil, mas o aprendizado de máquina ajuda a simplificar as operações operacionais, tornando-as fáceis e simples.
Além disso, quando integrado à visão de máquina, o ML pode melhorar ainda mais o gerenciamento da frota.
Listadas abaixo estão algumas vantagens do gerenciamento de frota baseado em ML:
- Segurança do veículo e melhor motorista
- A operação da frota é visível 24/7
- O despacho é significativamente melhorado graças à automação
- Controle o consumo de combustível
- A produtividade geral é aumentada
- Rastreamento de veículos em tempo real
- O custo de manutenção dos veículos é significativamente reduzido
- O roteamento de veículos é aprimorado
- Melhorou a produtividade geral
Como o ML ajuda a melhorar a segurança da frota?
No gerenciamento de frotas, o aprendizado de máquina emprega análise preditiva para evitar prováveis acidentes e notificar motoristas em risco. Um conjunto grande e completo de dados históricos pode ser usado para desenvolver um modelo de previsão. Trata-se de examinar as ações que levaram aos acidentes.
O uso da tecnologia correta de aprendizado de máquina permite a minimização de riscos, a prevenção de acidentes e a redução de reclamações de seguro. Compreender, selecionar e executar a melhor solução é importante para fazer uma previsão precisa e eficaz.
A integração do software de gerenciamento de dados centralizado com ferramentas especializadas permite a coleta rápida de informações, previsão e tratamento de exceções.
Abaixo estão listadas algumas maneiras de como o ML melhora a segurança da frota.
Risco gerenciado com a ajuda de tecnologias
O aprendizado de máquina permitiu que os gerentes de frota se tornassem mais proativos no gerenciamento de riscos. As primeiras medidas de segurança foram bastante reativas. Eles podem ter detectado coisas como circunstâncias de frenagem severas, mas não tinham informações sobre o que as causou.
O aprendizado de máquina vai além de simplesmente registrar tais ocorrências. Pode, por exemplo, incluir um vídeo para demonstrar o que causou as travagens. Isso reduz os “alarmes falsos” e permite que as frotas aloquem recursos preciosos onde são mais necessários.
Motoristas sendo justificados pela tecnologia
De tempos em tempos, relatórios policiais nem sempre são confiáveis após um acidente. Quando as câmeras foram empregadas pela primeira vez, ficou claro que a maioria das informações nos relatórios policiais estava incorreta. Quando as câmeras foram colocadas em várias empresas de transporte, não demorou muito para que a tecnologia justificasse um motorista que havia sido injustamente acusado de causar um acidente pela polícia.
As frotas que usam as tecnologias de ML de segurança mais atualizadas podem ser mais focadas em suas iniciativas de treinamento. Isso ajudou na rotatividade de motoristas. Em vez de treinar novamente todos os motoristas da frota em ré devido a um aumento nos eventos de ré, a frota pode se concentrar apenas nos motoristas cuja conduta os coloca em maior risco de problemas de ré.
elementos humanos
As empresas de frota que usam soluções de segurança ML também devem ter em mente o fator humano. Isso deve ser considerado como outra ferramenta no kit de ferramentas para ajudar os motoristas a compartilhar a estrada com segurança.
As pessoas não confiam em uma corporação que vai muito longe na rota do ML e apenas diz a elas para acreditar absolutamente nesta máquina e fazer exatamente o que ela diz. Deve ser incluído em um programa. O ML existe para ajudar os humanos a tomar as melhores decisões possíveis.
Os dados obtidos pela tecnologia de segurança também fornecem confiança ao gerente de segurança ao lidar com comportamentos de direção. Eles não estão tomando decisões com base em suposições ou informações insuficientes. Os cartões de pontuação dos motoristas gamificaram o desempenho, criando um ambiente competitivo que levou os motoristas a terem o melhor desempenho.
Nível fino de dados
O gerenciamento de frotas é um componente crítico da administração de um negócio lucrativo. Como as falhas são estatisticamente incomuns e as operadoras não podem analisar esse nível preciso de dados, não se pode fazer inferências com base no que acontece em uma hora, um dia ou mesmo uma semana. A segurança de uma frota pode ser drasticamente aprimorada com um excelente aprendizado de máquina.
perguntas frequentes
O aprendizado de máquina pode resolver todos os problemas de gerenciamento de frota?
Não, o aprendizado de máquina não é a resposta para todos os problemas no gerenciamento de frotas. Ele pode fornecer várias informações para a empresa com as quais eles podem resolver problemas usando uma variedade de métodos.
Quais fatores afetam o aprendizado de máquina?
Listados abaixo estão alguns dos fatores que podem afetar o aprendizado de máquina;
- Mais dados
- Parâmetros do método
- Qualidade dos dados
- Características nos dados
O aprendizado de máquina requer armazenamento?
O treinamento de aprendizado de máquina exige que o sistema de armazenamento leia e releia conjuntos de dados inteiros, geralmente de forma aleatória. Isso implica que os sistemas de arquivo que fornecem apenas técnicas de acesso sequencial, como fita, não podem ser usados.
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