TRUCKS
De la atelier până la scaunul șoferului, inteligența artificială (AI) oferă un potențial enorm pentru îmbunătățirea productivității, a disponibilității, a consumului de combustibil și a siguranței. În multe domenii, are deja un impact major – iar impactul său va continua să crească.
Apariția AI anunță noi câștiguri în eficiență și productivitate în întreaga societate – și industria transporturilor nu face excepție. Aceasta ajută la accelerarea tendințelor existente, precum și la dezvoltarea unor capabilități noi, care până de curând erau de neconceput. Iată șapte domenii principale în care AI influențează logistica și transportul rutier de marfă.
1. Întreținere predictivă mai rapidă și mai precisă
În ultimii ani, una dintre cele mai mari evoluții în industria transporturilor a fost capacitatea de a colecta date de la vehicul și de a le folosi pentru a anticipa și prezice defecțiuni înainte să ducă la avarii. Deși acest lucru nu mai este nou, inteligența artificială (AI) permite procesarea și analizarea unor cantități mult mai mari de date – și mult mai rapid.
Acest lucru facilitează identificarea tiparelor în date și corelarea între anumite defecțiuni și factorii care le cauzează. AI oferă perspective mai aprofundate asupra semnelor de avertizare care pot conduce la o avarie, astfel încât acestea să poată fi gestionate prin întreținere programată.
Viteza AI are, de asemenea, potențialul de a permite preluarea și analiza datelor în timp real și de a scurta semnificativ timpul de diagnosticare. Cu cât proprietarul camionului este avertizat mai devreme, cu atât este mai ușor să planifice serviciile de îmtreținere și reparațiile.
2. Programarea serviciilor în funcție de necesități – nu de kilometri
Pe lângă întreținerea predictivă, conectivitatea și datele permit și implementarea întreținerea adaptivă. În timp ce vizitele de service au fost programate în mod tradițional în funcție de calendar sau de kilometrajul vehiculului, întreținerea adaptivă este programată în funcție de volumul de muncă și de starea specifică a camionului. Dacă un camion este în stare bună, o anumită operațiune service poate fi amanată. În schimb, dacă s-a identificat o posibilă defecțiune sau camionul a circulat în condiții dificile, trebuie programată mai devreme o vizită în service, pentru minimizarea riscului de apariție a unei defecțiuni neplanificate. În orice caz, camionul petrece mai mult timp pe drum.
Din nou, aceasta nu este o noutate, dar AI accelerează și îmbunătățește procesul. Face și mai ușoară și rapidă evaluarea stării camionului de la distanță și în timp real. Astfel, un camion trebuie să ajungă la atelier pentru service doar atunci când este cu adevărat necesar.
3. Eficiență sporită pentru optimizarea traseelor și gestionarea parcului auto
O planificare și coordonare complexă fac parte din orice operațiune logistică eficientă, iar optimizarea rutelor asigură faptul că fiecare camion este cât se poate de productiv, la un minimum de kilometri parcurși fără încărcătură. Totuși, poate fi un proces complicat, cu multiple variabile schimbătoare, cum ar fi traficul, vremea și nevoile clienților. Este deosebit de complex pentru transportatorii care transportă mărfuri mixte prin mai multe puncte de livrare.
Cu ajutorul AI, optimizarea rutelor poate fi dusă la un nivel complet nou. Aceasta poate fi folosită pentru a proiecta programe și rute de livrare eficiente și pentru a face adaptări în timp real, în funcție de circumstanțele în schimbare. UPS, Amazon, FedEx și DHL sunt doar câteva dintre marile companii de logistică care folosesc în prezent optimizarea rutelor bazată pe AI.
Acest lucru va deveni și mai valoros pe măsură ce industria se va îndrepta către electrificare. Nevoia de încărcare adaugă un alt nivel de complexitate planificării rutelor. Totuși, soluțiile bazate pe AI au potențialul de a simula rutele și consumul de energie și de a integra fără probleme oportunitățile de reîncărcare, cu perturbări minime pentru programul de livrări al șoferului.
4. Servicii de asistență pentru șoferi mai bune – în timp real
O mare parte din datele despre vehicule colectate astăzi sunt legate de comportamentul șoferului. Poate fi folosit pentru a identifica aspecte precum frecvența frânărilor și accelerațiilor bruște – comportamente care au un impact negativ atât asupra consumului de combustibil, cât și asupra siguranței. Există deja servicii de conectivitate care pot analiza și prelucra aceste date, putând fi folosite de șoferi pentru îmbunătățirea tehnicii de condus.
Cu ajutorul inteligenței artificiale, aceste servicii pot fi îmbunătățite astfel încât să reacționeze mai rapid și să proceseze mai multe date. În loc de rapoarte statistice, poate că ar trebui să ofere îndrumări în timp real.
5. Sisteme de siguranță activă mai inteligente
Sistemele de siguranță activă permit deja îmbunătățiri uriașe ale siguranței rutiere. Pentru a fi eficiente, aceste soluții se bazează pe algoritmi complecși și o putere de calcul capabilă să proceseze multiple puncte de date, înainte de a lua decizii în fracțiuni de secunde. Aceștia trebuie să poată monitoriza mediul din jurul vehiculului și să identifice lucruri precum pietonii și alți participanți la trafic. Ca parte a procesului de dezvoltare, sistemele de siguranță activă trebuie testate pentru o gamă largă de scenarii de trafic, pentru a se asigura că sunt eficiente în orice situație dată.
Cu inteligența artificială, pot fi procesate și mai multe puncte de date, permițând luarea unor decizii rapide. Simulările de testare pot fi realizate mai rapid și pot înclude o gamă mai largă de situații. Sperăm că acest lucru le va îmbunătăți capacitatea de a identifica diferite obiecte în mișcare, precum și indicatoarele stradale și semafoarele.
Pe termen lung, există potențialul de a fi create și mai multe funcții de asistență pentru conducere autonomă, care să ajute șoferii în situații periculoase. De exemplu, o funcție care solicită camionului să oprească automat pe dreapta și în siguranță dacă detectează că șoferul este inconștient.
6. Ateliere digitale
Digitalizarea are un impact și asupra atelierelor, tehnicienii bazându-se din ce în ce mai mult pe sistemele IT pentru descărcarea instrucțiunilor și a documentației necesare înainte de efectuarea operațiunilor de întreținere și reparații.
O posibilă soluție aflată în explorare este echiparea tehnicienilor cu dispozitive portabile bazate pe AI, care le-ar permite să acceseze aceste informații mult mai rapid decât în prezent. Mulți oameni folosesc deja cu succes instrumente de inteligență artificială pentru a rezolva probleme complexe folosind limbaj simplu și imagini încărcate. Prin urmare, ar trebui să fie posibilă crearea aceleiași funcții de suport pentru tehnicieni. Rezultatul: reparații mai rapide și mai eficiente.
Nimeni nu poate spune cu siguranță ce ne rezervă viitorul, dar un lucru este sigur. AI va continua să creeze numeroase oportunități interesante pentru industria camioanelor.
Dacă dorești să afli mai multe despre digitalizare, conectivitate și date, citește aceste articole:
- Cum îmbunătățesc conectivitatea și inteligența artificială timpul de funcționare al camioanelor
- Cum contribuie tehnologia la creșterea eficienței condusului
- Ce rol poate juca învățarea automată în domeniul transportului rutier?
[1] Sarah Whitman, „Real-World Examples of AI Being Used for Route Optimization” (Exemple din viața reală de utilizare a AI pentru optimizarea rutelor), 28 septembrie 2025, Debales, https://debales.ai/blog/real-world-examples-of-ai-route-optimization-in-logistics
