Wykorzystując dane, sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe, gribb.tech i Experience Data opracowały nowe narzędzie, które pomaga dostawcom, kurierom i kierowcom (taksówek) jeździć bezpieczniej i wydajniej. Oprogramowanie zapewnia wgląd w zachowanie kierowców podczas jazdy i za pośrednictwem aplikacji daje im wskazówki, w jaki sposób mogą konkretnie poprawić swoje zachowanie podczas jazdy. Narzędzie jest już używane w DHL Express, Zego i wielu dużych flotach biznesowych.

„Większość nowoczesnych pojazdów biznesowych jest połączona. Są one zatem połączone z chmurą, w której przechowywane są różne źródła danych. Gribb opracował narzędzie programowe, które wzbogaca dane pojazdu o źródła zewnętrzne”. Obejmuje to pogodę, rodzaj drogi, maksymalną prędkość na miejscu, niebezpieczne skrzyżowanie, noc/dzień itp. Dzięki tym danym stworzyliśmy modele, dzięki którym jesteśmy w stanie kierować zachowaniem, takim jak bezpieczna prędkość, spowolnienie ruchu bez dodatkowego zużycia na zakrętach , wydajna jazda i bezpieczne przyspieszenie w odpowiednim kontekście. Jest to skomplikowane, ponieważ wartości te różnią się w zależności od typu pojazdu, rodzaju drogi i kraju. Nasi klienci chcą 1 rozwiązania dla całej Europy i rozwiązania dla wielu kierowców na pojazd.”

Han Arts, CCO Gribb.

Poprawa stylu jazdy dzięki sztucznej inteligencji

Wraz z Marco de Jong, dyrektorem generalnym Experience Data, szukano sposobu na umieszczenie poszczególnych typów danych w zrozumiałym kontekście oraz na ich automatyczną i inteligentną interpretację. Celem jest pomoc kierowcom w poprawie ich stylu jazdy.

W tym celu niezbędna jest interakcja i współpraca z kierowcą. Ponieważ dlaczego kierowca dokonuje określonego wyboru w określonej sytuacji, nie jest (jeszcze) nigdzie podane w danych. Ponieważ model prosi o informacje zwrotne, rozwiązanie jest za każdym razem mądrzejsze, a kierowcy za każdym razem lepiej pomagają. Nigdy nie jest doskonały, ale z każdym dniem jest coraz lepszy, podobnie jak zachowanie kierowców. 

„Dlatego niezwykle ważne jest, aby kierowca rozpoznał siebie w zachowaniu podczas jazdy, a my przekazujemy mu informację zwrotną i może wyrazić swoją opinię na temat tego wyniku. Wykorzystujemy sztuczną inteligencję do identyfikowania obszarów, w których kierowcy mogą poprawić swoje zachowanie podczas jazdy. Jeśli więc jako reżyserowi proponuje się konkretne działania, które naprawdę ci pomogą, ty jako reżyser naprawdę poczujesz się pomocny”.

Marco de Jong, dyrektor generalny Experience Data.

Mikronauka i grywalizacja

Via chwycić aplikacji, kierowcom oferowane są mikro-nauki w celu poprawy w określonym punkcie w połączeniu z grywalizacją. Menedżer floty widzi codzienne raporty o nadwyżce, aby kierowcy mentorzy mogli pomóc kierowcom poprawić się, zanim wystąpią szkody.

„Często zadawane pytanie brzmi: co z prywatnością? Oczywiście różni się to w zależności od kraju. Dane, których używamy, to w rzeczywistości już dostępne dane z istniejącej telematyki. Sam kierowca jest jedynym, który widzi w aplikacji, jak osiąga wyniki w porównaniu z kolegami. Menedżerowie floty widzą tylko nadmiarowe raporty, które mogą spowodować wypadki bez podjęcia działań. A więc zarządzanie przez wyjątek. Podejście nikogo nie wyklucza. Dane są wykorzystywane specjalnie po to, aby sterowniki były jeszcze lepsze. Ostatecznie nikt nie sprzeciwia się większemu bezpieczeństwu na drogach”.

Han Arts, CCO Gribb.
Powiązane artykuły:
Przyjazne dla wydruku, PDF i e-mail