Los beneficios del uso de la inteligencia artificial en la movilidad y las flotas
La inteligencia artificial (IA) sigue avanzando y va a tener un papel clave en la nueva movilidad y en la gestión de flotas. Por un lado, los vehículos cada vez disponen de más dispositivos de captación (sensores, cámaras, aplicaciones…), que generan millones de datos: el 85% de las firmas españolas con más de medio millar de empleados en plantilla ya utiliza dispositivos telemáticos en sus flotas, según los datos del ‘Arval Mobility Observatory’. Y también se incrementa el volumen de información procedente de las vías, los medios de transporte, el tráfico, la climatología… Por otro lado, los vehículos están cada vez más conectados a través de redes inalámbricas, con centrales de control, con las infraestructuras y entre los propios vehículos.
Esa ingente cantidad de datos (big data) y la rápida forma de transmitirlos en tiempo real (que aumentará exponencialmente con la implementación del 5G) por los vehículos conectados permite generar y transmitir millones de gigas de datos. Las tecnologías de IA y aprendizaje automático permiten procesar, interpretar y aprender de esos datos, para proponer modelos predictivos y proyectar diferentes escenarios que facilitan la toma de decisiones a un gestor de flotas.
Con datos de campos tan diversos como el tráfico y las condiciones de la carretera, los peligros ambientales, el clima en tiempo real o los fallos mecánicos, los sistemas de gestión de flotas con IA podrán predecir riesgos y ayudarán al gestor de flotas a planificar mejores rutas, comportamientos al volante, horarios, entregas u operaciones de mantenimiento que mejoren la sostenibilidad y rendimiento de una flota.
Esta tecnología ayuda a implantar una metodología proactiva en la gestión de una flota, ya que permite analizar todos los factores que intervienen en la actividad y adaptar los recursos en consecuencia de forma proactiva, no reactiva. También mejora la eficiencia en la gestión al disponer de una información más precisa y relevante; y al posibilitar la creación de modelos de funcionamiento más automatizados.
El uso de la IA y el big data permitirá grandes avances en:
Movilidad en general: Con todos los vehículos y medios de transporte conectados, se podrá realizar una gestión del tráfico más eficaz por parte de las autoridades y con la ayuda de la inteligencia artificial, lo que ahorrará millones de horas de tiempo a los ciudadanos.
Sostenibilidad: Un tráfico más fluido y organizado redunda en un menos consumo energético y de otros recursos.
Diseño de planes de movilidad: Según el ‘Arval Mobility Observatory’, 6 de cada 10 firmas españolas que considera la movilidad como factor estratégico, planea disponer de un plan de movilidad en los próximos tres años. La IA y el big data de la movilidad de sus empleados permite diseñar planes más eficientes y eficaces que combinen el coche de empresa y todas sus alternativas.
Intermodalidad eficaz: Diseño de modelos de movilidad intermodal para empleados que optimicen la combinación de diferentes medios de transporte desde un punto de vista de ahorro de tiempo y de emisiones contaminantes.
Diseño de rutas: La Inteligencia Artificial permite optimizar las rutas a partir de la información obtenida y en función de los objetivos marcados: kilometraje, rapidez, consumo de combustible… Teniendo en cuenta miles de datos y factores, la IA puede plantear distintos escenarios en los que se reduzcan al máximo las posibilidades de que, por ejemplo, se rompa la cadena de frío de medicamentos y vacunas.
Mantenimiento predictivo: La inteligencia artificial puede predecir posibles antes de que sucedan. Es posible alimentar’ y entrenar a modelos de IA para que recomienden cuándo es el mejor momento para que un vehículo pase por el taller. Según un estudio de McKinsey , el mantenimiento predictivo reducirá los costos en un 10-40%, el tiempo de inactividad en un 50% y la inversión de capital en un 3-5%.
Ahorro energético: La IA puede ayudar a desarrollar modelos que permitan el ahorro de combustible a partir de los datos de conducción, rutas habituales…
Optimización de recursos. Asignación de vehículos a conductores, gestión de flotas compartidas de carpooling.
