موارد استفاده از هوش مصنوعی در مدیریت ناوگان:

نظارت بر رفتار راننده:

با دوربین‌های Dash مجهز به هوش مصنوعی در ناوگان، مدیران ناوگان می‌توانند رفتار راننده را ردیابی کنند و هشدارهای مربوط به خواب‌آلودگی، استفاده از تلفن، سیگار کشیدن و رانندگی پریشان را به راننده و مدیریت ناوگان هشدار دهند. این امر رانندگان شما را در جاده ایمن نگه می دارد و به جلوگیری از تصادف کمک می کند.

سیستم‌های ADAS (سیستم پیشرفته کمک راننده) مبتنی بر هوش مصنوعی برای کمک به رانندگان به طرق مختلف، ارتقای ایمنی، کاهش بار شناختی بر روی رانندگان و افزایش راحتی کلی رانندگی طراحی شده‌اند. این فناوری ها گامی حیاتی در جهت دستیابی به حمل و نقل ایمن تر و کارآمدتر هستند.

بهینه سازی مسیر:

سیستم های هوش مصنوعی داده های ترافیکی تاریخی و فعلی و عوامل محیطی را برای یافتن بهترین مسیرها بررسی می کنند. این امر مصرف سوخت را به حداقل می رساند، زمان تحویل را کوتاه می کند و هزینه های عملیاتی را کاهش می دهد. مدیریت ناوگان ممکن است به صورت پویا مسیرها را تغییر دهد تا از تاخیر و موانع ترافیکی جلوگیری کند.

انطباق:

هوش مصنوعی می‌تواند به مدیریت ناوگان در رعایت قوانینی مانند محدودیت‌های وزن و ساعات سرویس کمک کند. این می تواند به جلوگیری از جریمه ها و مجازات های غیر ضروری کمک کند.

تعمیر و نگهداری پیش‌بینی‌کننده:

هوش مصنوعی می‌تواند داده‌های حسگرها و منابع دیگر را برای پیش‌بینی زمانی که یک وسیله نقلیه به تعمیر و نگهداری نیاز دارد، تجزیه و تحلیل کند. این به مدیران ناوگان کمک می کند تا پیش از وقوع خرابی، تعمیر و نگهداری پیشگیرانه را برنامه ریزی کنند، که ممکن است به آنها در صرفه جویی در زمان و هزینه کمک کند.

گزارش سوخت موثر:

گزارش سوخت یکی از اجزای اساسی مدیریت ناوگان است که تأثیر زیادی بر هزینه ها دارد. ماهیت زمان‌بر و مستعد خطا تکنیک‌های گزارش سوخت مرسوم می‌تواند منجر به داده‌های نادرست و صرفه‌جویی از دست رفته شود. هوش مصنوعی می‌تواند با خودکار کردن روش‌های گزارش‌دهی سوخت و تجزیه و تحلیل داده‌ها برای مشخص کردن مکان‌هایی که ممکن است مصرف سوخت کاهش یابد، به حداکثر کردن کارایی و صرفه‌جویی کمک کند.

از تجزیه و تحلیل بلادرنگ گرفته تا مدیریت ایمنی راننده، هوش مصنوعی در حال تغییر نحوه مدیریت ناوگان امروزی است.