L’Intelligenza Artificiale (AI), l’apprendimento automatico e l’IoT (Internet of Things) stanno rimodellando il modo con il quale moltissime realtà commerciali stanno gestendo il porprio business. E il comparto delle fleet management non fa eccezione.
Utilizzando algoritmi di intelligenza artificiale i gestori delle flotte aziendali, specialmente quelle che impiegano LCV, riescono a visionare in tempo reale dati che fino a non molto tempo fa erano difficili da raccogliere e vagliare.
Dalla quantità del traffico lungo le strade agli incidenti, passando per le chiusure delle strade e le condizioni meteorologiche l’AI aiuta a regolare e prevedere dinamicamente i percorsi più convenienti.
Una tecnologia utilizzata attualmente un’enorme realtà come Amazon, che ogni giorno ottimizza i percorsi di delivery per milioni di pacchi processando milioni di complessi dati in real time proprio attraverso l’Intelligenza Artificiale.
Oltre al colosso fondato da Jeff Bezos, sono tantissime ormai le aziende piccole e grandi che si stanno affidando sempre di più a queste tecnologie con lo scopo di aumentare i profitti attraverso un miglioramento ed efficientemente della logistica della propria flotta.
Un percorso, quello verso la digitalizzazione, che nonostante abbia prospettive alettanti nasconde più di qualche problematica. Il grande punto di rottura tra il primo e il secondo orizzonte degli eventi sta nel modo con il quale questa trasformazione viene realizzata.
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Cosa può offrire l’AI alle flotte?
Ottimizzare i percorsi di guida
Un primo grande vantaggio, offerto dall’Intelligenza Artificiale è sicuramente quello di ottimizzare i percorsi fatti dai driver durante il loro lavoro. Queste applicazioni vengono spesso affiancate alla tecnologia del geofencing. Si tratta di un perimetro virtuale che prevede l’utilizzo di dispositivi capaci di determinare la propria posizione (smartphone, GPS, ecc.).
Sapendo i punti esatti nei quali il veicolo “monitorato” passa ad esempio durante i giri di consegna, l’AI può garantire una migliore efficienza del servizio. In che modo? Analizzando la quantità di traffico che si crea in certe zone della città, l’efficacia di alcuni percorsi rispetto ad altri oppure la presenza o meno di aree di servizio.
La raccolta ed elaborazione di questi dati aiuta a ottimizzare le consegne multi-stop e pianificare gli eventuali i ritiri. Questo può ridurre al minimo i tempi di viaggio e risparmiare carburante.
Questo sistema si può collegare anche alle piattaforme di gestione della consegna. Queste ultime si integrano con i processi degli ordini dei clienti e i dati di inventario per pianificare le rotte, migliorando la distribuzione dei pacchi. Tutto questo aiuta ad aumentare la soddisfazione del cliente in un mondo competitivo rispetto alla concorrenza.
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Allungare la vita operativa dei mezzi da lavoro
Nei veicoli commerciali più recenti vengono installati sensori e sistemi IoT che monitorano vari parametri del mezzo. Tra questi si possono annoverare le prestazioni del motore, la pressione degli pneumatici, il risparmio di carburante e lo stile di guida del driver.
Tutto questo consente ai fleet manager di analizzare i dati storici degli LCV per fare previsioni sulla necessità di riparazioni e interventi sul veicolo durante il suo ciclo di vita. L’analisi di questi dati aiuta inoltre l’azienda nella fornitura e smistamento delle parti di ricambio dei mezzi all’interno delle proprie sedi.
Un esempio di questo viene da DHL, che dopo aver implementato i sensori IoT a bordo dei propri veicoli e la loro manutenzione predittiva, ha ridotto i tempi di inattività dovuti ai guasti del 20%.
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Ottimizzare l’assistenza
Nonostante tutto l’Intelligenza Artificiale non deve essere intesa come un freddo e sostituto cibernetico dell’uomo ma come un suo alleato. Per funzionare questa tecnologia deve ricevere ancora input da parte di qualcuno. Per questo motivo è fondamentale affiancare all’AI dei tecnici specializzati in modo tale da massimizzare l’utilizzo delle risorse.
Questo è particolarmente importante quando i team gestionali si occupano di ottimizzare gli orari dei team che lavorano in comparti differenti, considerando le loro competenze e posizioni. Tutto ciò può consentire ai tecnici di gestire più lavori in un unico viaggio e, grazie alla tecnologia IoT, assicurarsi che abbiano sempre i ricambi giusti per i veicoli sui quali devono intervenire.
In tale ambito, la realtà aumentata può assistere i tecnici da remoto. Questi ultimi possono infatti ricevere una guida visiva e di risoluzione dei problemi in tempo reale da esperti presenti sul posto, migliorando così contemporaneamente l’accuratezza della riparazione e le loro conoscenze.
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Quali sono le sfide da affrontare con l’arrivo dell’AI?
Sebbene promettenti, l’implementazione dell’Intelligenza Artificiale nei processi gestionali delle aziende è una sfida che nasconde una serie di problematiche.
Il primo punto da affrontare è quello relativo ai costi elevati dell’IA e dell’IoT. I progettisti di questi sistemi investono energie e risorse nello sviluppare queste tecnologie. Quindi, per avere un ritorno economico dei loro sforzi, vendono i loro prodotti a prezzi che spesso sono difficili da coprire per le piccole aziende dotate di flotte altrettanto ristrette.
Un altro scoglio è quello che riguarda la necessità di avere dati “puliti” e precisi per far funzionare correttamente i sistemi di AI e IoT. La loro integrazione e la gestione non è un lavoro facile, specialmente quando si tratta di dati legacy, ossia retrodatati ma impossibili da sostituire. Queste operazioni richiedono competenze tecniche, spesso costose, ma anche robusti protocolli di gestione dei dati per garantire che l’intero sistema rimanga pulito.
Anche la resistenza da parte dei manager e dei driver può essere un problema. Qualsiasi novità tecnologica viene percepita nelle fasi iniziali come “troppo complessa”. Questo accade fino a quando i driver e manager non iniziano a usare il nuovo sistema, scoprendo quanto sia di aiuto per i proprio lavoro. In queste fasi iniziali, la formazione e la comunicazione sono fondamentali.
Anche la sicurezza informatica è una preoccupazione. La condivisione dei dati dei veicoli e del conducente comporta rischi di furto dati molto concreta. Per evitare questo pericoloso inconveniente è necessario l’impiego di solide misure di sicurezza informatica ma anche politiche trasparenti di utilizzo dei dati.
Anche il benessere di queste tecnologie è importante. questi sistemi devono essere mantenuti “in salute” correggendo bug ed errori con continui degli aggiornamenti. Interventi che spesso possono anche richiedere un aiuto tecnico esterno.
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Come si possono affrontare?
Un modo efficace per iniziare il lungo percorso verso la digitalizzazione del reparto flotte può essere iniziare con piccoli accorgimenti ma su larga scala. Si potrebbe iniziare da un progetto pilota rapido ed efficace da implementare ma in grado di garantire visibili vantaggi.
Prima di intensificare il processo è necessario valutare il ritorno dell’investimento, tra costi e benefici. In questo caso, sarebbe utile usufruire di formule di pagamento dalle quali “si può tornare indietro” come il pay-per-use o il pay-per-transaction.
Ovviamente, quando ci si avvicina a queste tecnologie, è necessario collaborare con società di consulenza o specialisti di AI e IoT. In questo modo si riesce a dare la giusta priorità alla formazione e al supporto, oltre che alla sicurezza e alla privacy dei dati.
Infine c’è da tenere presente che la digitalizzazione aziendale (e quindi della flotta) è un viaggio e non una destinazione. Bisogna quindi essere consapevoli delle sfide che l’AI e l’IoT pongono ma anche del miglioramento operativo che questi strumenti possono offrire sul lungo termine.
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