Mei gegevens, Ai en Machine Learning, gribb.tech en Experience Data hawwe in nij ark ûntwikkele om bezorgers, koeriers en (taksy)sjauffeurs te helpen feiliger en effisjinter te riden. It software-ark jout ynsjoch yn it rydgedrach fan bestjoerders en jout har fia in app tips oer hoe't se har rydgedrach konkreet ferbetterje kinne. It ark is al yn gebrûk by DHL Express, Zego en tal fan grutte saaklike floaten.
"De measte moderne saaklike auto's binne ferbûn. Dizze binne dêrom ferbûn mei in wolk dêr't ferskate gegevensboarnen yn opslein wurde. gribb ûntwikkele in software-ark dat autogegevens mei eksterne boarnen ferriket. Tink oan waar, type dyk, maksimale snelheid op it terrein, gefaarlik krúspunt, nacht/dei, ensfh Mei dizze gegevens hawwe wy modellen makke dy't ús yn steat meitsje om gedrach te riden lykas in feilige snelheid, ferkear fertrage sûnder ekstra slijtage troch bochten, effisjint riden en feilige fersnelling yn de juste kontekst. Dit is kompleks om't dizze wearden ferskille per autotype, per dyktype en per lân. Us kliïnten wolle 1 oplossing foar hiel Europa en in oplossing foar meardere bestjoerders per auto.
Ferbetterjen fan rydgedrach mei keunstmjittige yntelliginsje
Tegearre mei Marco de Jong, CEO fan Experience Data, is socht nei in manier om yndividuele gegevenstypen yn in begryplike kontekst te pleatsen en automatysk en yntelligint te ynterpretearjen. Doel is om bestjoerders te helpen harren rydgedrach te ferbetterjen.
Dêrfoar is ynteraksje en gearwurking mei de bestjoerder essinsjeel. Want wêrom't in bestjoerder yn in bepaalde situaasje in bepaalde kar makket, stiet (noch) nergens yn de gegevens. Om't it model om feedback freget, is de oplossing alle kearen tûker en wurdt de bestjoerder alle kearen better holpen. It is nea perfekt, mar it wurdt alle dagen better, krekt as it rydgedrach fan de bestjoerders.
“It is dêrom fan it grutste belang dat in bestjoerder himsels herkent yn it rydgedrach dat wy feedback jouwe en syn miening oer dizze skoare jaan mei. Wy brûke keunstmjittige yntelliginsje om gebieten te identifisearjen wêr't bestjoerders har rydgedrach kinne ferbetterje. Dus as jo as regisseur konkrete aksjes oanbean wurde dy't jo echt fierder helpe, fiele jo jo as regisseur echt holpen”.
Microlearning en gamifikaasje
Fia de gryp app, bestjoerders wurde oanbean mikro-learen te ferbetterjen op in spesifyk punt yn kombinaasje mei gamification. In floatbehearder sjocht deistige oerstallige rapporten, sadat mentorsjauffeurs sjauffeurs kinne helpe te ferbetterjen foardat skea optreedt.
“In faak stelde fraach is: hoe sit it mei privacy? Dit ferskilt fansels fan lân ta lân. De gegevens dy't wy brûke binne feitlik al beskikbere gegevens fan 'e besteande telematika. De sjauffeur sels is de iennichste dy't yn de app sjocht hoe't hy/sy skoart yn ferliking mei kollega's. Fleetbehearders sjogge allinich tefolle rapporten dy't sûnder aksje liede kinne ta ûngemakken. Dus behear by útsûndering. De oanpak slút gjinien út. De gegevens wurde spesifyk brûkt om bestjoerders noch better te meitsjen. Der is úteinlik gjinien tsjin mear ferkearsfeiligens.”
