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.”
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”.
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”.
