¿Cómo la conectividad y la inteligencia artificial optimizan el trabajo de tus camiones?
Los camiones modernos generan enormes cantidades de datos cada minuto que están en funcionamiento. Pero, ¿cómo se están utilizando estos datos? ¿Cómo pueden beneficiar a los propietarios de camiones? ¿Y qué significa para el futuro del transporte en camiones?
Hoy en día, un camión pesado estándar está equipado con más de 100 sensores. Un smartphone, en comparación, tiene alrededor de diez. Cada minuto, un camión enviará aproximadamente 20 gigabytes de datos, lo que equivale a reproducir 1800 horas de música. En ese mismo minuto, recibimos más de 600,000 métricas diferentes y tres millones de mensajes de registro.
Ahora, multiplica ese minuto por el número de minutos en la vida útil operativa de un camión, y la cantidad de datos generados se vuelve muy numerosa. Sin embargo, lejos de ahogarse en estos datos, los científicos de datos que trabajan en la industria ansían aún más datos.
"Cuantos más datos, mejor", explica Robert Valton, Jefe de Datos, Análisis e IA de Volvo Group. "Con nuestra competencia en ciencia de datos y los métodos analíticos avanzados y herramientas que tenemos a nuestra disposición, grandes cantidades de datos no son un problema, es una oportunidad. Nos permite generar conocimientos aún más profundos sobre el comportamiento del camión y comprender mejor cómo funciona para optimizar el transporte y el soporte a nuestros clientes".
La evolución de los camiones conectados
A principios de la década de 1990, se lanzaron los primeros camiones conectados, y el número de vehículos conectados ha crecido de manera lineal desde entonces. La cantidad de datos generados ha crecido exponencialmente en los últimos 30 años, pero el desafío ha sido encontrar formas de utilizar estos datos para crear valor para los propietarios de camiones y las empresas de transporte.
"La historia de cómo utilizamos los datos de los camiones se puede ver en cuatro fases," dice Robert. "Primero, éramos reactivos y analizabamos los datos para determinar: ¿Qué pasó? Luego, con la conectividad, comenzamos a observar los datos más en tiempo real y a determinar: ¿Qué está pasando? En los últimos años, hemos estado abordando lo que sucederá y tomando medidas para prevenirlo: la monitorización en tiempo real es un buen ejemplo. Ahora, estamos yendo aún más allá y utilizando los datos y la IA como una bola de cristal para determinar lo que nos gustaría que sucediera para apoyar mejor a nuestros clientes".
Cómo usar los datos de un camión para evitar averías
La conectividad está en el núcleo del mantenimiento preventivo, el concepto de predecir y prevenir averías antes de que ocurran.
Al analizar las enormes cantidades de datos que se pueden extraer de los vehículos y aplicar aprendizaje automático, es posible identificar patrones comunes y combinaciones de factores que llevan a una falla específica. Esto luego se puede usar para crear modelos que predigan fallas similares en otros vehículos.
"Enviamos una alerta al taller responsable para que puedan programar un momento conveniente para que el cliente visite y diagnostiquen el problema antes de que resulte en una avería no planificada", dice Elke Decaluwé, Vicepresidenta de Soporte Técnico a Distribuidores, Volvo Trucks. "Para los clientes, esto significa mayor tiempo de actividad y evitar todos los costos asociados con una avería, como la pérdida de ingresos y el daño a la reputación de la empresa".
Hoy en día, Elke y sus colegas recopilan datos de una flota de casi 85,000 camiones que operan en toda Europa. Su trabajo ha cambiado dramáticamente en los últimos años con los nuevos avances en conectividad y análisis de datos.
Cuando comenzaron en 2016, estaban monitoreando una flota de solo 600 camiones, para un solo componente: la batería, y les tomaba todo un día completar una verificación. Ahora, 11 componentes diferentes son monitoreados y una verificación se puede completar cada ocho minutos. Se envían alrededor de 4,000 alertas cada mes, de las cuales se estima que el 77% previenen una avería no planificada.
Sin embargo, con el ritmo de desarrollo sin disminuir, los modelos de datos y algoritmos necesitan ser refinados y mejorados continuamente.
"Los camiones no son estáticos y están evolucionando constantemente, por lo que los datos también están evolucionando," dice Elke. "Si fallamos en prevenir una avería o una alerta no funciona, entonces eso es un detonante para observar más de cerca y ver si nuestros modelos necesitan ajustes. Con la IA, podemos realizar aún más análisis a bordo del propio camión... sería casi como un camión cognitivo y auto reparador".
¿Cuál es el futuro de la conectividad y los camiones conectados?
La evolución de la IA tiene el potencial de hacer que los modelos actuales sean aún más precisos y completos. Dado que la IA tiene la capacidad de analizar cantidades mucho mayores de datos, puede identificar patrones y conexiones previamente desconocidos entre los puntos de datos.
"Tradicionalmente, con el análisis de datos, se toma un enfoque basado en hipótesis, donde seleccionas los parámetros que crees que son relevantes," explica Robert. "Con un enfoque impulsado por IA, observas todos los datos disponibles del camión, sin importar si crees que son relevantes. También podemos integrar otras fuentes de datos, como las condiciones climáticas y de transporte. Podemos crear modelos que sean aún más precisos y que puedan prever con más anticipación".
La IA también podría allanar el camino para camiones aún más inteligentes: vehículos capaces de diagnosticar y repararse a sí mismos de manera efectiva.
"Hoy en día, enviamos datos del camión al sistema de monitoreo en la base. Pero con la IA, podríamos realizar más análisis a bordo del propio camión. Si encuentra un problema, automáticamente ejecutaría el diagnóstico y resolvería el problema mediante cambios de software. Sería casi como un camión cognitivo y auto reparador que puede optimizar el tiempo de actividad y permitir más transporte con menos impacto climático," dice Robert.