L’intelligenza artificiale aiuta a gestire le flotte aziendali

Migliorare le prestazioni delle flotte, preservare la sicurezza dei veicoli e dei guidatori, ottimizzare processi e investimenti. Sono oggi i principali obiettivi dei fleet manager, chiamati a potenziare da una parte gli investimenti in mobilità sostenibile e il benessere dei dipendenti, e dall’altra a tenere costantemente monitorati i costi. Una sfida che oggi è più facile vincere grazie alla tecnologia: non più solo la “classica” telematica, tra soluzioni a bordo dei veicoli o sistemi di monitoraggio flotte da remoto, ma soprattutto tramite l’innovazione spinta abilitata da sistemi di Intelligenza artificiale e machine learning, in grado di analizzare centinaia di terabyte di dati e informazioni per scoprire i punti deboli di un ecosistema di mobilità e intervenire tempestivamente. Per capire le infinite potenzialità e i campi di applicazione dell’Intelligenza artificiale, però, non è necessario immaginare solo scenari futuribili.

Già oggi l’AI è un ottimo alleato per la gestione della flotta: grazie ai sensori presenti nell’abitacolo è possibile infatti monitorare in tempo reale le singole componenti del veicolo, i comportamenti del guidatore e anche molti parametri esterni al veicolo stesso, come le condizioni stradali o atmosferiche, le congestioni, le situazioni di rischio o le improvvise modifiche dei piani di mobilità. L’intelligenza artificiale può persino essere addestrata per fare previsioni intelligenti sul tempo e rilevare i cambiamenti ambientali, come la nebbia, prima che un conducente raggiunga quella zona.

Nulla che non esista già da diversi anni, certo, ma con la differenza che la quantità di dati continua a crescere in modo esponenziale. Per questo oggi la vera sfida è soprattutto saper gestire questi dati in modo intelligente ed economicamente vantaggioso. Per essere veramente efficaci e utili, i dati devono essere tracciati, gestiti, ripuliti, protetti e arricchiti durante tutto il loro percorso per generare le giuste informazioni. In quest’ottica una tecnologia capace di dare un “senso” anche ai sistemi di Intelligenza artificiale e di machine learning applicato alle flotte è l'utilizzo di sistemi di edge computing che consentono l’elaborazione dei dati critici all’interno del veicolo, per condividere solo le informazioni più generali e meno “immediate” su piattaforme cloud.

L’edge computing all’interno del veicolo è diventato infatti oggi fondamentale per garantire che i veicoli connessi possano funzionare su larga scala, poiché le applicazioni e i dati sono più vicini alla fonte, fornendo quindi una risposta più rapida e migliorando così le prestazioni del sistema.

Uno dei più interessanti campi d’applicazione di questi sistemi intelligenti che sfruttano sia l’edge che il cloud è proprio la manutenzione dei veicoli, in cui algoritmi efficaci possono analizzare lo stato di salute del veicolo quasi in tempo reale per suggerire rimedi per guasti imminenti del veicolo attraverso asset del veicolo come motore, olio, batteria o pneumatici. Le flotte che sfruttano questi dati possono gestire l’assistenza sui veicoli in modo molto più efficiente, poiché gran parte del lavoro diagnostico viene eseguito in tempo reale. Insomma, in un mondo in continua evoluzione, l’Intelligenza artificiale semplifica il lavoro dei gestori di flotte eliminando l’errore umano da tutti i processi.