Big data e telematica: casi d’uso

Quando si parla di big data nella gestione delle flotte, è necessario parlare anche di telematica, proprio perché essa si basa sulla tecnologia di raccolta, memorizzazione e invio di informazioni tra gli utenti e i veicoli, tramite dispositivi di telematici per le flotte. I big data grazie alla telematica estendono l'utilità dei dati.

Infatti, senza la piattaforma di data mining e analisi dei dati, i risultati del monitoraggio della posizione in tempo reale  ad esempio, o della pianificazione dei percorsi, dell'assistenza ai conducenti, o del supporto alle industrie connesse,  tutte queste informazioni sarebbero solamente numeri.

Caso d'uso n.1: ottimizzazione della pianificazione dei percorsi

Il numero di percorsi possibili che un veicolo potrebbe effettuare è estremamente vario. In passato, per le aziende di logistica, il processo di pianificazione di un percorso di consegna veniva eseguito manualmente e richiedeva molto tempo. Inoltre, senza conoscere il traffico in tempo reale, era difficile fornire ETA accurati e risparmiare tempo lungo la strada. 

Per rendere il percorso di guida più efficiente e ottimizzato, i big data sfruttano una serie di tipi di dati chiave per valutare, in pochi secondi, il percorso migliore in base al tempo necessario e al consumo di carburante: 

• dati di velocità e GPS in tempo reale acquisiti da dispositivi di tracciamento telematico;
• informazioni istantanee sul traffico, quali collisioni e aree di costruzione segnalate da altri utenti; 
• informazioni stradali, quali il numero di segnali di stop, limiti di velocità, zone di attraversamento pedonale frequente segnalate. 

Grazie a tutte queste informazioni viene generato un percorso ottimizzato che il conducente può seguire.

L'ottimizzazione del percorso ha un ruolo molto importante nella gestione delle flotte, non solo perché la riduzione della distanza e del tempo di guida consente all'azienda di risparmiare sui costi, ma anche perché la diminuzione del consumo di carburante ha un impatto sostenibile sull'ambiente. 

Potete trovare ulteriori informazioni sull'ottimizzazione delle flotte cliccando qui.

Caso d'uso 2: avvisi di guasti e promemoria per la manutenzione del veicolo

I dispositivi telematici consentono di raccogliere un'enorme quantità di dati sul motore, ad esempio i giri al minuto, il livello di olio, la distanza percorsa, la pressione degli pneumatici e molto altro. Sulla base dei dati del motore, l'analisi predittiva dei big data potrebbe fornire notifiche precauzionali dei guasti e di manutenzione, nonché indicare le soluzioni consigliate.

Grazie alla visibilità in anteprima dei potenziali problemi dei veicoli, la flotta può gestire al meglio i tempi di inattività e di lavoro per ridurre le probabilità di un guasto imprevisto per strada. Grazie a queste informazioni l'azienda può risparmiare sia sui costi che sui consumi. 

Caso d'uso 3: analisi del comportamento di guida

Si dice spesso che le persone siano la risorsa più importante di un'azienda. La sicurezza alla guida e la sicurezza stradale sono sempre state e sempre saranno la massima priorità nel settore dei trasporti. La gestione di una grande flotta richiede standard di sicurezza ancora più elevati. Pertanto il monitoraggio del comportamento del conducente è essenziale sia per la gestione della flotta che per i conducenti stessi. 

Una migliore comprensione del comportamento di guida è utile per sviluppare politiche di sicurezza più appropriate e sistemi di guida o di assistenza più intelligenti, soprattutto per ridurre il tasso di collisioni, proteggendo in primis i conducenti.

Negli ultimi anni sono stati eseguiti studi sugli algoritmi per l’apprendimento automatico e di intelligenza artificiale sempre più approfonditi per comprendere al meglio i comportamenti e gli stili di guida.

Ecco alcuni vantaggi dell'analisi del comportamento di guida con i big data:

Formazione dei conducenti: grazie ai dati è possibile rilevare e analizzare i diversi comportamenti alla guida.Tra quelli misurabili attraverso la telematica figurano: 

• comportamenti correlati alla velocità (accelerazione brusca, eccesso di velocità, accelerazione frequente);
• comportamenti correlati all'arresto (frenata brusca, arresto frequente, frenata frequente);
• comportamenti correlati alla guida in curva (svolta brusca, accelerazione prima della svolta, frenata eccessiva prima di svoltare);
• altri comportamenti (svolta affaticata).

È possibile usare i risultati per sviluppare sistemi di assistenza alla guida più mirati ed efficaci per spronare i conducenti ad abitudini di guida migliori. Scoprite di più su come aiutare i conducenti a migliorare la sicurezza alla guida.

Riduzione del rischio di collisioni: le tecnologie telematiche consentono di raccogliere dati sul comportamento di guida e sulle collisioni. Determinare la relazione tra le collisioni e gli stili di guida effettivi serve a individuare i conducenti ad alto rischio che potrebbero avere potenziali incidenti, fornendo l'opportunità di intervenire prima che sia troppo tardi.  

Assistenza nella gestione dei rischi: l'analisi dei big data dei comportamenti di guida può inoltre contribuire enormemente alla gestione dei rischi delle flotte. Le compagnie di assicurazione si basano su fattori tradizionali, quali la tipologia del veicolo, il numero di multe, l'area di residenza, la distanza di guida e così via, quando devono determinare la polizza. Tuttavia la creazione di modelli accurati sui potenziali rischi basati sul comportamento di guida effettivo, potrebbe fornire una valutazione più realistica e precisa per l'intera flotta.