Οι βλάβες οχημάτων αποτελούν τον χειρότερο εφιάλτη για έναν διαχειριστή στόλου. Ωστόσο, η προγνωστική ανάλυση αλλάζει τους όρους του παιχνιδιού: εντοπίζει πιθανά προβλήματα πριν αυτά συμβούν.
Δεδομένα από διαχειριστές στόλων στο Ηνωμένο Βασίλειο δείχνουν πως η προγνωστική συντήρηση μπορεί να μειώσει τον μη προγραμματισμένο χρόνο εκτός λειτουργίας έως και 20%.
Μια μελέτη της Deloitte εκτιμά πως η κακή συντήρηση μπορεί να μειώσει την παραγωγικότητα ενός στόλου από 5% έως και 20%. Η καλύτερη λύση, λοιπόν, δεν είναι η θεραπεία, αλλά η πρόληψη.
Φθορά και καταπόνηση
Αναλύοντας ιστορικά και σε πραγματικό χρόνο δεδομένα απόδοσης – για κινητήρες, ελαστικά, φρένα και γενική φθορά – τα προγνωστικά συστήματα μπορούν να προβλέψουν πότε ενδέχεται να παρουσιάσουν βλάβη επιμέρους εξαρτήματα.
Η προγνωστική ανάλυση γίνεται εφικτή μόνο μέσω της συνεργασίας τριών τεχνολογιών: Internet of Things (IoT), τηλεματικής και τεχνητής νοημοσύνης (AI).
- Το IoT παρέχει δεδομένα μέσω ενός δικτύου αισθητήρων – σε μπαταρίες, ελαστικά, φρένα και άλλα εξαρτήματα. Το αποτέλεσμα είναι λεπτομερής πληροφόρηση που επιτρέπει στους διαχειριστές στόλων να λαμβάνουν τεκμηριωμένες αποφάσεις.
- Η τηλεματική αποτελεί τη ραχοκοκαλιά της σύγχρονης παρακολούθησης στόλων, μεταδίδοντας δεδομένα σε πραγματικό χρόνο όπως θέση, ταχύτητα και διαγνωστικά του κινητήρα (θερμοκρασία, πίεση λαδιού, στάθμη καυσίμου).
- Η τεχνητή νοημοσύνη ολοκληρώνει το σύστημα, μετατρέποντας τα δεδομένα σε χρήσιμες πληροφορίες. Αλγόριθμοι AI αναγνωρίζουν μοτίβα – π.χ. υπερβολική χρήση ταχυφόρτισης – και προτείνουν λύσεις.
Παρεμβάσεις βάσει κατάστασης
Συνολικά, οι παραπάνω τεχνολογίες επιτρέπουν στους διαχειριστές να δρουν προληπτικά και να μεταβαίνουν από περιοδική συντήρηση σε συντήρηση βάσει κατάστασης, με επισκευές μόνο όταν αυτές είναι πραγματικά αναγκαίες – ακόμη και σε περιπτώσεις που δεν ανιχνεύονται από συμβατικούς ελέγχους, όπως π.χ. η υπερθέρμανση ενός μοτέρ.
Προλαμβάνοντας τη βλάβη ενός εξαρτήματος, αποφεύγεται το ντόμινο συνεπειών: καθυστερήσεις παραδόσεων, δυσαρεστημένοι πελάτες, υπερωρίες, ακινησία οχημάτων.
Παραδείγματα εφαρμογής
- DHL Γερμανίας: Συνδυάζει δεδομένα τηλεματικής με AI για να παρακολουθεί την κατάσταση του στόλου ελαφρών επαγγελματικών οχημάτων. Προβλήματα όπως καταπόνηση μπαταρίας ή φθορά κινητήρα επιλύονται προληπτικά με συντήρηση εκτός ωραρίου, μειώνοντας τις καθυστερήσεις λόγω βλαβών κατά 12%.
- PostNL (Ολλανδία): Χρησιμοποιεί προγνωστικά εργαλεία σε στόλο 1.000+ ηλεκτρικών επαγγελματικών οχημάτων (eLCVs), μειώνοντας τις βλάβες στον δρόμο κατά 15%.
- Sainsbury’s (Ηνωμένο Βασίλειο): Αξιοποιεί IoT-τηλεματική για τον στόλο EVs “Smart Charge”. Με την ανίχνευση ασυνήθιστων δονήσεων, το σύστημα προλαμβάνει βλάβες και μειώνει τα κόστη επισκευών κατά 10%.
Η εξέλιξη συνεχίζεται
Η προγνωστική ανάλυση βρίσκεται ακόμα σε στάδιο εξέλιξης. Οι επόμενες καινοτομίες αναμένεται να ενισχύσουν περαιτέρω τον αντίκτυπό της σε τρεις βασικούς τομείς:
- Παρακολούθηση σε πραγματικό χρόνο πέρα από GPS: Στο μέλλον, όλοι οι δείκτες απόδοσης του οχήματος (όπως η πίεση ελαστικών) θα παρακολουθούνται άμεσα, επιτρέποντας άμεσες παρεμβάσεις.
- Προβλέψεις μηνών, όχι εβδομάδων: Με τη βοήθεια της AI, οι ανάγκες συντήρησης θα προβλέπονται μήνες πριν, προσφέροντας νέες δυνατότητες στον οικονομικό προγραμματισμό, ειδικά για τη διαχείριση μπαταριών EV.
- Λειτουργική βελτιστοποίηση: Στο Μιλάνο, η AI αναδιαμορφώνει δρομολόγια λεωφορείων και προγραμματίζει συντήρηση, μειώνοντας τα κόστη κατά 10%. Μελλοντικές εφαρμογές θα συνδυάζουν καιρούς και συμπεριφορές οδηγών για ακόμη πιο αποδοτικά και ευέλικτα συστήματα.
