Trucks
Od delavnice do voznikovega sedeža ponuja umetna inteligenca ogromen potencial za izboljšanje produktivnosti, časa delovanja, porabe goriva in varnosti. Na mnogih področjih ima že velik vpliv – in njegov vpliv se bo le še povečeval.
Pojav umetne inteligence napoveduje nove preboje v učinkovitosti in produktivnosti v celotni družbi – in industrija tovornih vozil pri tem ni izjema. Pomaga pospešiti obstoječe trende in hkrati omogoča nove zmogljivosti, ki so bile do nedavnega nepredstavljive. Tukaj je šest glavnih področij, kjer umetna inteligenca vpliva na logistiko in cestni tovorni promet.
1. Hitrejše in natančnejše prediktivno vzdrževanje
V zadnjih letih je eden največjih dosežkov v tovornem prometu možnost zbiranja podatkov iz vozila in njihova uporaba za napovedovanje in predvidevanje napak, preden te povzročijo okvare. Čeprav to ni več novost, umetna inteligenca omogoča obdelavo in analizo veliko večjih količin podatkov – in to veliko hitreje.
To olajša prepoznavanje vzorcev v podatkih in vzpostavljanje povezav med določenimi napakami in njihovimi vzroki. Omogoča boljši vpogled v opozorilne znake, ki lahko vodijo do okvare, zato jih je mogoče odpraviti z načrtovanim vzdrževanjem.
Hitrost umetne inteligence ima tudi potencial, da omogoči pridobivanje in analizo podatkov v realnem času ter znatno skrajša čas diagnostike. Prej ko je lastnik tovornjaka opozorjen, lažje je načrtovati servise in popravila.
2. Načrtovanje servisov po potrebi – ne po prevoženih kilometrih
Poleg prediktivnega vzdrževanja povezljivost in podatki omogočajo tudi prilagodljivo vzdrževanje. Medtem ko so bili servisni obiski tradicionalno načrtovani glede na koledar ali prevožene kilometre vozila, se prilagodljivo vzdrževanje načrtuje glede na specifično delovno obremenitev in stanje tovornjaka. Če je tovornjak v dobrem stanju, se lahko servis prestavi. Nasprotno pa, če je bila odkrita morebitna napaka ali če je tovornjak deloval v težkih pogojih, se lahko servisni obisk izvede prej, da se zmanjša tveganje za nenačrtovano okvaro. Kakorkoli že, tovornjak preživi več časa na cesti.
Spet, to ni novo, vendar umetna inteligenca pospešuje in izboljšuje proces. Omogoča še lažje in hitrejše ocenjevanje stanja tovornjaka na daljavo in v realnem času. Tako je treba tovornjak na servis peljati le, ko je to resnično potrebno.
3. Učinkovitejša optimizacija relacij in upravljanje voznega parka
Zapleteno načrtovanje in koordinacija sta sestavni del vsakega učinkovitega logističnega projekta, optimizacija relacij pa lahko pomaga zagotoviti, da je vsak tovornjak čim bolj produktiven z minimalnim številom praznih kilometrov. Vendar je to lahko zapleten postopek, saj se spreminjajo številne spremenljivke, kot so promet, vreme in potrebe strank. To je še posebej zapleteno za prevoznike, ki prevažajo mešano blago čez več dostavnih mest.
Z umetno inteligenco je mogoče optimizacijo relacij ponesti na povsem novo raven. Uporablja se lahko za načrtovanje učinkovitih urnikov in relacij dostave ter za sprotno prilagajanje glede na spremenljive okoliščine. UPS, Amazon, FedEx in DHL so le nekatera od večjih logističnih podjetij, ki trenutno uporabljajo optimizacijo relacij s pomočjo umetne inteligence.
To bo postalo še bolj dragoceno, ko se bo industrija preusmerila na elektrifikacijo. Postanki za polnjenje načrtovanje relacij naredijo še zahtevnejše. Vendar pa imajo rešitve, ki jih poganja umetna inteligenca, potencial za simulacijo relacij in porabe energije ter enostavno dodajanje lokacij za polnjenje z minimalnimi motnjami v voznikovem urniku dostave.
4. Boljše storitve za podporo voznikom – hitro in sproti
Veliko podatkov o vozilih, ki se danes zbirajo, je povezanih z vedenjem voznikov. Uporablja se lahko za prepoznavanje stvari, kot je pogosto ostro zaviranje in pospeševanje – vedenje, ki negativno vpliva tako na porabo goriva kot na varnost. Na voljo so že povezane storitve, ki lahko analizirajo in obdelujejo te podatke ter jih uporabljajo za podporo voznikom pri izboljšanju njihove tehnike vožnje.
Z umetno inteligenco je mogoče te storitve izboljšati, tako da se hitreje odzivajo in obdelujejo več podatkov. Namesto statističnih poročil bi morda lahko nasvete zagotavljale sproti.
5. Pametnejši aktivni varnostni sistemi
Aktivni varnostni sistemi že omogočajo ogromne izboljšave varnosti v cestnem prometu. Da bi bile te rešitve učinkovite, se zanašajo na kompleksne algoritme in računalniško moč, ki je sposobna obdelati več podatkovnih točk, preden se odločitve sprejmejo v mikrosekundah. Morajo biti sposobni spremljati okolico vozila in prepoznati stvari, kot so pešci in drugi udeleženci v prometu. Kot del njihovega razvoja je treba aktivne varnostne sisteme preizkusiti v širokem razponu prometnih scenarijev, da se zagotovi njihova učinkovitost v dani situaciji.
Z umetno inteligenco je mogoče obdelati še več podatkovnih točk, kar omogoča hitrejše odločitve. Simulacije testiranja se lahko izvedejo hitreje in vključujejo širši nabor situacij. Upajmo, da bo to izboljšalo njihovo sposobnost prepoznavanja različnih premikajočih se predmetov, pa tudi prometnih znakov in semaforjev. V prihodnosti pa obstaja potencial za razvoj še več podpornih funkcij za avtonomno vožnjo, ki bodo vozniku lahko pomagale v nevarnih situacijah. Na primer funkcija, ki zagotovi, da se tovornjak varno samodejno ustavi, če zazna, da je voznik nezavesten.
6. Digitalne delavnice
Digitalizacija vpliva tudi na delavnice, kjer se tehniki vse bolj zanašajo na IT-sisteme za pridobivanje navodil in dokumentacije pred izvedbo servisov in popravil.
Ena od možnih rešitev, ki se preučuje, je opremljanje tehnikov z ročnimi napravami, ki jih poganja umetna inteligenca, kar bi jim omogočilo veliko hitrejši dostop do teh informacij kot danes. Mnogi ljudje že uspešno uporabljajo orodja umetne inteligence za reševanje kompleksnih problemov z uporabo preprostega jezika in naloženih slik. Zato bi moralo biti mogoče ustvariti enako podporno funkcijo za tehnike. Rezultat bodo hitrejša in učinkovitejša popravila.
Nihče ne more zagotovo reči, kaj prinaša prihodnost, a eno je gotovo. Umetna inteligenca bo še naprej ustvarjala številne vznemirljive možnosti tovornjaško industrijo.
Če vas zanima več o digitalizaciji, povezljivosti in podatkih, vam bo morda všeč:
- Kako povezljivost in umetna inteligenca izboljšujeta razpoložljivost tovornjakov
- Kako tehnologija prispeva k učinkoviti vožnji
- Kakšno vlogo lahko ima strojno učenje v tovornjaški industriji?
[1] Sarah Whitman, »Real-World Examples of AI Being Used for Route Optimization, 28. september 2025, Debales, https://debales.ai/blog/real-world-examples-of-ai-route-optimization-in-logistics
