System analizuje dane z ciężarówki w czasie rzeczywistym, przewidując awarie zanim do nich dojdzie

Volvo Trucks stosuje nowe metody monitorowania i analizowania w czasie rzeczywistym elementów o znaczeniu krytycznym, aby zapobiec możliwym awariom, zanim wpłyną one na działalność klienta. Nowa usługa zarządzania oponami została wprowadzona w Szwecji równolegle z dużym pilotażem testu zaawansowanego monitorowania samochodów ciężarowych w Europie.

Dzięki zastosowaniu maszynowego uczenia poprawi się dokładność przewidywania niezaplanowanych postojów i zapobiegania im.

„Nowe technologie monitorowania i analizowania w czasie rzeczywistym danych samochodów ciężarowych otwierają rewelacyjne możliwości bardziej precyzyjnego przewidywania awarii w przyszłości. Technologie te wpisują się w nasze dążenia do zapewnienia dyspozycyjności pojazdom naszych klientów” – mówi Markus Efraimsson, wiceprezes ds. dyspozycyjności, Volvo Trucks.

Nowa usługa zarządzania oponami mierzy w czasie rzeczywistym temperaturę i ciśnienie w oponach. Wyniki można obserwować w aplikacji, co ułatwia zarówno kierowcy, jak i właścicielowi znalezienie niewielkich przebić i uniknięcie wybuchu opony powodującego niezaplanowany postój i w konsekwencji wysokie koszty. Nowa usługa umożliwia także zmniejszenie zużycia paliwa i zwiększenie przebiegu każdej opony dzięki zapewnieniu prawidłowego ciśnienia i temperatury. Usługa monitorowania opon będzie sukcesywnie wdrażana na rynkach europejskich.

Volvo Trucks przeprowadza także pilotaż testu obejmującego kilka innych elementów i adresowanego dla wybranych klientów posiadających Złoty Kontrakt Serwisowy. Monitorowanie i analizowanie w czasie rzeczywistym danych z tysięcy samochodów ciężarowych pozwoliło uniknąć wielu awarii, co przekłada się na poprawę dyspozycyjności i produktywności.

Celem jest przewidywanie awarii elementów pojazdu, zanim wystąpią, i zaoferowanie klientom optymalnych harmonogramów serwisowych. Kiedy Centrum Monitorowania Volvo Trucks wykrywa potencjalny problem, zostaje zaalarmowany serwis Volvo w lokalizacji klienta, co umożliwia podjęcie działań zapobiegawczych.

„Patrzymy na dyspozycyjność oczami klienta. Zależy nam bardzo na zapewnieniu, że klienta nie spotkają nieplanowane postoje” – mówi Markus Efraimsson.

Kolejnym etapem będzie stopniowe wprowadzanie maszynowego uczenia. Sztuczna inteligencja tego rodzaju umożliwia gromadzenie i analizowanie do celów badawczo-rozwojowych dużych ilości danych dotyczących samochodu ciężarowego. Pozwala Volvo Trucks zdobywać coraz więcej informacji o kondycji i wynikach danego samochodu ciężarowego, a także setek tysięcy połączonych z usługą samochodów ciężarowych obsługujących swoje trasy.

Dzięki zastosowaniu zaawansowanego modelowania i analiz komputerowych jest możliwe odczytanie ukrytych wzorców, co pozwala przewidywać awarie elementów znacznie wcześniej. W efekcie wymagany serwis lub naprawy można przeprowadzić w zaplanowanym terminie, a tym samym maksymalnie zwiększyć dyspozycyjność samochodu ciężarowego.