Lastebiler
Lastebiler
Moderne lastebiler genererer enorme mengder data hvert minutt de er i bruk. Men hvordan blir disse dataene brukt? Hvordan tjener det lastebileierne? Og hva betyr det for lastebiltransport i fremtiden?
I dag er en typisk tung lastebil utstyrt med over 100 sensorer. En smarttelefon har til sammenligning ti. I løpet av ett minutt rapporterer lastebilen posisjonen sin 60 000 ganger, samtidig som den mottar over 600 000 forskjellige beregninger og tre millioner loggmeldinger.
Hvis du multipliserer det ene minuttet med antall minutter i levetiden til lastebilen, så blir mengden data som genereres ufattelig stor. Likevel, i stedet for å drukne i alle disse dataene, ønsker dataforskerne som jobber i bransjen enda mer.
– Jo flere data, jo bedre, forklarer Robert Valton, leder for data, analyse og kunstig intelligens i Volvo Group. – Med vår datavitenskapelige kompetanse og de avanserte analytiske metodene og verktøyene vi har til rådighet, er ikke enorme mengder data et problem – det er en mulighet. Det gjør oss i stand til å generere enda dypere innsikt i lastebilens oppførsel og bedre forstå hvordan den fungerer, slik at vi kan sørge for best mulig transport og støtte til våre kunder.
På begynnelsen av 1990-tallet ble de første tilkoblede lastebilene lansert, og antallet tilkoblede kjøretøy har hatt en lineær vekst siden den gang. Mengden data som genereres har vokst eksponensielt de siste 30 årene, men utfordringen har vært å finne måter å bruke disse dataene til å skape verdier for lastebileiere og transportbedrifter.
– Vi kan se på historien om hvordan vi bruker data fra lastebiler i fire faser, sier Robert. – Først var vi reaktive og så på dataene for å fastslå: Hva skjedde? Så, med tilkobling, begynte vi å se på data mer i sanntid og finne ut: Hva skjer? De siste årene har vi tatt tak i hva som vil skje og satt i verk tiltak for å forhindre det – sanntidsovervåking er et godt eksempel. Nå går vi enda lenger og bruker data og AI som en krystallkule for å finne ut hva vi ønsker skal skje for best mulig support for kundene våre.
Dataene fra en lastebil kan brukes til å forutsi og forhindre havarier, og på denne måten forbedre oppetiden.
Tilkobling ligger i kjernen av forebyggende vedlikehold – konseptet med å forutsi og forhindre sammenbrudd før de skjer.
Ved å analysere de enorme datamengdene som kan hentes fra kjøretøy, og bruke maskinlæring, er det mulig å identifisere vanlige mønstre og kombinasjoner av faktorer som fører til en spesifikk feil. Dette kan deretter brukes til å lage modeller for å forutsi og forhindre lignende feil i andre kjøretøy.
– Vi sender det ansvarlige verkstedet et varsel slik at de kan planlegge et passende tidspunkt hvor kunden kan komme og få diagnostisert problemet før det resulterer i et uforutsett havari, sier Elke Decaluwé, visepresident for teknisk forhandlersupport i Volvo Trucks. For kundene betyr dette økt oppetid og at man unngår alle kostnadene forbundet med et havari, som tap av inntekt og skade på selskapets omdømme.
I dag samler Elke og hennes kolleger inn data fra en flåte på nesten 85 000 lastebiler som er i trafikk over hele Europa. Arbeidet deres har endret seg dramatisk de siste årene med nye fremskritt innen tilkobling og dataanalyse.
Da de startet i 2016, overvåket de en flåte på bare 600 lastebiler, på én komponent – batteriet – og det tok en hel dag å fullføre én sjekk. Nå overvåkes 11 forskjellige komponenter og en kontroll kan gjennomføres hvert åttende minutt. Rundt 4000 varsler sendes ut hver måned, hvorav det anslås at 77 % forhindrer en uforutsett driftsstans.
Men siden utviklingstakten ikke avtar, må datamodellene og algoritmene kontinuerlig foredles og forbedres.
– Lastebiler er ikke statiske og utvikler seg hele tiden, så dataene utvikler seg også, sier Elke. – Hvis vi bommer på et havari, eller et varsel ikke virker, så gjør det at vi må se nærmere på om modellene våre må justeres.
Med AI kan vi gjennomføre enda mer av analysen ombord på selve lastebilen... Det ville nesten vært som en tenkende og selvhelbredende lastebil.
Utviklingen av AI har potensial til å gjøre de nåværende datamodellene enda mer nøyaktige og omfattende. Siden AI har kapasitet til å analysere langt større datamengder, kan den identifisere tidligere usynlige og ukjente mønstre og forbindelser mellom datapunkter.
– Tradisjonelt tar dataanalyse en hypotesedrevet tilnærming der du velger parametrene du mener er relevante, forklarer Robert. – Med en AI-drevet tilnærming ser du på alle tilgjengelige data fra lastebilen, uavhengig av om du mener det er relevant. Vi kan også tilføre andre datakilder, som vær og transportforhold. Vi kan lage modeller som er enda mer nøyaktige og kan se lenger fremover.
AI kan også bane vei for smarte lastebiler – kjøretøy som effektivt kan diagnostisere og reparere seg selv.
– I dag sender vi data fra lastebilen til databaser i et overvåkingssenter. Men med kunstig intelligens kunne vi utføre mer av analysen ombord på selve lastebilen. Hvis den støter på et problem, vil den automatisk kjøre diagnostikken og løse problemet via programvareendringer. Det ville nesten vært som en tenkende og selvhelbredende lastebil som kan forbedre oppetiden og gjøre mer transport med mindre klimapåvirkning mulig.
Lær mer om fordelene med tilkobling og hva den allerede kan bidra med til virksomheten din i dag, inkludert:
