Defecțiunile vehiculelor sunt coșmarul fiecărui manager de flotă. Analiza predictivă schimbă cu totul această provocare, pentru că identifică potențialele defecțiuni înainte ca acestea să apară. Un studiu realizat de Deloitte estimează că întreținerea deficitară poate reduce productivitatea flotei cu 5% – 20%. Cel mai bun remediu pentru aceste probleme nu este repararea, ci prevenirea lor.
Prin analizarea datelor istorice și în timp real ale vehiculului, adică a informațiilor despre performanța motorului, uzura generală, starea anvelopelor și a frânelor, sistemele predictive pot prognoza când s-ar putea defecta componentele.
Analiza predictivă este posibilă, însă, doar prin interacțiunea a trei tehnologii: Internetul Lucrurilor (IoT), telematica și Inteligența Artificială (IA).
IoT generează date prin intermediul unei rețele de senzori – despre baterii, anvelope, frâne și multe altele. Rezultatul este un cumul de informații care permite managerilor de flotă să ia decizii informate.
Telematica este coloana vertebrală a urmăririi moderne a flotei. Acesta transmite date în timp real despre locația, viteza și starea vehiculului, cum ar fi temperatura motorului, presiunea uleiului și nivelul combustibilului. Un flux continuu de date – privind eficiența combustibilului, uzura frânelor etc. – permite prognozarea precisă.
IA le conectează pe toate, transformând datele brute în informații. Algoritmii IA identifică tipare – de exemplu, încărcarea rapidă excesivă – și sugerează soluții.
Intervenții bazate pe condiții
Luate împreună, aceste tehnologii permit administratorilor de flote să ia măsuri preventive și să treacă de la verificarea în service bazată pe timp (care adesea trece cu vederea probleme subtile, cum ar fi supraîncălzirea motoarelor) la intervenții bazate pe condiții, asigurându-se că reparațiile au loc doar atunci când este necesar.
Acționând înainte ca piesele să se defecteze, managerii parcurilor auto evită efectul de domino al defecțiunilor – livrări întârziate, clienți supărați, plăți pentru ore suplimentare, indisponibilitatea vehiculului.
Un exemplu este DHL Germania, care combină datele telematice cu algoritmi IA pentru a monitoriza starea mecanică a flotei sale de vehicule comerciale ușoare. Probleme precum solicitarea bateriei sau uzura motorului sunt rezolvate preventiv prin întreținerea în afara orelor de program. Acest lucru a contribuit la reducerea întârzierilor legate de defecțiuni cu 12%.
Folosind o abordare similară, PostNL din Olanda folosește instrumente predictive pentru a detecta semnele timpurii de uzură în flota sa de peste 1.000 de utilitare ușoare electrice. Acest lucru a contribuit la reducerea defecțiunilor cu 15%.
În Regatul Unit, retailerul Sainsbury’s utilizează telematica activată prin IoT pentru a-și urmări flota de vehicule electrice. Prin detectarea anomaliilor precum vibrațiile neobișnuite, sistemul previne defecțiunile, reducând costurile de reparații cu 10%.
În evoluție
Toate acestea sunt doar începutul. Analiza predictivă este încă în evoluție. Alte inovații par să îmbunătățească impactul său pozitiv asupra flotelor și întreținerii acestora în trei domenii cheie:
– Urmărirea în timp real este adesea sinonimă cu urmărirea GPS (adică a poziției). Din ce în ce mai mult, toți indicatorii de performanță ai vehiculelor vor putea fi urmăriți în timp real, alertând instantaneu managerii de flotă cu privire la anomalii, cum ar fi scăderile bruște de presiune în anvelope, și determinând acțiuni imediate.
– Datorită inteligenței artificiale, nevoile de întreținere vor fi în curând anticipate cu luni înainte, nu doar cu săptămâni. Acest lucru ar putea redefini bugetarea flotei, mai ales că gestionarea stării de sănătate a bateriilor vehiculelor electrice pe termen lung devine din ce în ce mai relevantă.
– Totuși, cel mai mare impact al inteligenței artificiale va fi probabil asupra optimizării operaționale. În Milano, inteligența artificială ajustează rutele de autobuz în funcție de trafic și programează întreținerea predictivă, ceea ce duce la o scădere cu 10% a costurilor. Alte progrese, precum integrarea datelor meteorologice și a comportamentului șoferilor, vor crea un sistem și mai eficient, adaptabil în timp real.
CITEȘTE ȘI:
Autostrada Moldovei A7. CNAIR a avizat proiectul ultimului sector, Suceava – Siret
Lynk & Co 02 este Best Electric Car in Romania, ediția 2025!
Comentați?