Seguimiento de mantenimiento de vehículos mejorados
La tecnología basada en IA utiliza datos para obtener información y hacer predicciones. Estas predicciones basadas en datos ayudan a identificar el desgaste potencial de los vehículos de la flota. Con la capacidad de acceder a estos datos rápidamente, los administradores de flotas pueden identificar y corregir mejores los comportamientos de conducción que causan efectos negativos a largo plazo en los vehículos. Con la computación perimetral, las cámaras de tablero responden a los datos en tiempo real con poco tiempo de retraso.
Grandes cantidades de datos se procesan rápidamente y se puede acceder a ellos en forma remota. Edge Computing también permite que los datos se procesen sin tener que enviarlos a la nube, lo que agrega una capa adicional de seguridad. Los vehículos de flota modernos cuentan con una serie de piezas electrónicas y sensores que recopilan información sobre una variedad de cosas, incluido el consumo de combustible, los tiempos de inactividad, la ubicación, la utilización del vehículo y las horas de conducción, y más. La IA puede predecir problemas e identificar puntos de sobreesfuerzo en un vehículo.
Algunos ejemplos serían los sistemas de cámaras alimentadoras por IA que monitorean la banda de rodadura de los neumáticos a lo largo de las millas recorridas o estos sistemas se utilizan como vigilancia para proporcionar evidencia si se roban piezas de un vehículo. Además, el Internet de las cosas (IoT), el análisis de datos y el mantenimiento predictivo mejoran la eficiencia en el cuidado de los vehículos. Las empresas de camiones administran mejor los costos de mantenimiento de los vehículos al tener la ventaja de estos sistemas, las empresas de camiones administran mejor los costos de mantenimiento de los vehículos.
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