Kuorma-autot
Tekoäly tarjoaa valtavan potentiaalin tuottavuuden, käyttöasteen, polttoainetalouden ja turvallisuuden parantamiseen – aina huolloista ja korjauksista kuorma-auton ajamiseen. Monilla alueilla sillä on jo merkittävä vaikutus – ja sen vaikutus vain kasvaa.
Tekoälyn esiinmarssi tuo mukanaan uusia tehokkuuden ja tuottavuuden parannuksia koko yhteiskunnassa – eikä kuljetusala ole poikkeus. Se auttaa kiihdyttämään olemassa olevia trendejä ja mahdollistaa uusia ominaisuuksia, jotka olivat vielä äskettäin mahdottomia kuvitella. Tässä on seitsemän merkittävää osa-aluetta, joissa tekoäly vaikuttaa logistiikkaan ja maantiekuljetuksiin.
1. Nopeampi ja tarkempi ennakoiva huolto
Viime vuosina yksi kuorma-autoliikenteen suurimmista kehitysaskeleista on kyky kerätä ajoneuvosta tietoja ja käyttää niitä vikojen ennustamiseen ja ennakointiin ennen kuin ne aiheuttavat rikkoutumisia. Vaikka tämä ei ole enää uutta, tekoälyn avulla voidaan käsitellä ja analysoida paljon suurempia tietomääriä – ja paljon nopeammin.
Tämä helpottaa datassa esiintyvien kaavojen tunnistamista sekä tiettyjen vikojen ja niihin vaikuttavien tekijöiden välisten yhteyksien selvittämistä. Näin saadaan entistä parempi käsitys varoitusmerkeistä, jotka todennäköisesti johtavat rikkoutumiseen, jotta ne voidaan korjata ennakoidun huollon avulla.
Tekoälyn nopeus mahdollistaa myös reaaliaikaisen tiedonhaun ja analytiikan sekä lyhentää merkittävästi diagnostiikka-aikoja. Mitä nopeammin kuorma-auton omistajaa varoitetaan etukäteen, sitä helpompi on suunnitella huoltoja ja korjauksia.
2. Huoltojen aikataulutus tarpeen mukaan, ei kilometrien perusteella
Ennakoivan kunnossapidon lisäksi myös liitettävyys ja data mahdollistavat mukautuvan kunnossapidon. Huoltokäynnit on perinteisesti ajoitettu kalenterin tai ajoneuvon kilometrimäärän mukaan, mutta mukautuva kunnossapito ajoitetaan kuorma-auton käytön ja kunnon mukaan. Jos kuorma-auto on hyvässä kunnossa, huoltoa voidaan lykätä. Toisaalta, jos mahdollinen vika on havaittu tai jos kuorma-autoa on käytetty ankarissa olosuhteissa, huoltokäynti voidaan aikaistaa odottamattomien rikkoutumisten riskin minimoimiseksi. Joka tapauksessa kuorma-auto viettää enemmän aikaa tiellä.
Tämäkään ei ole uutta, mutta tekoäly kiihdyttää ja parantaa prosessia. Se tekee kuorma-auton kunnon arvioinnista etänä ja reaaliajassa entistä helpompaa ja nopeampaa. Tällä tavoin kuorma-auton tarvitsee tulla korjaamolle huoltoon vain silloin, kun se sitä todella tarvitsee.
3. Tehokkaampi reittien optimointi ja kalustonhallinta
Tarkka suunnittelu ja koordinointi ovat olennainen osa tehokasta logistiikkaa, ja reittien optimointi voi auttaa varmistamaan, että jokainen kuorma-auto toimii mahdollisimman tuottavasti ja autoilla ajetaan mahdollisimman vähän ilman kuormaa. Se voi kuitenkin olla monimutkainen prosessi, johon liittyy useita muuttuvia tekijöitä, kuten liikenne, sää ja asiakkaiden tarpeet. Se on erityisen monimutkaista kuljetusyrityksille, jotka kuljettavat sekalaista tavaraa useiden toimituspisteiden kautta.
Tekoälyn avulla reittien optimointi voidaan viedä aivan uudelle tasolle. Optimointia voidaan käyttää tehokkaiden aikataulujen ja toimitusreittien suunnitteluun ja mukauttamiseen reaaliajassa muuttuvien olosuhteiden perusteella. UPS, Amazon, FedEx ja DHL ovat vain muutamia esimerkkejä suurimmista logistiikkayrityksistä, jotka tällä hetkellä käyttävät tekoälypohjaista reittien optimointia.
Tästä tulee entistä arvokkaampaa alan siirtyessä sähköistämiseen. Lataustarve lisää reittien suunnittelun monimutkaisuutta entisestään. Tekoälypohjaisilla ratkaisuilla on kuitenkin potentiaalia simuloida reittejä ja energiankulutusta sekä lisätä saumattomasti latausmahdollisuuksia kuljettajan toimitusaikatauluun mahdollisimman vähäisin häiriöin.
4. Parempia kuljettajan tukipalveluita – reaaliajassa
Suuri osa nykyään kerättävästä ajoneuvodatasta liittyy kuljettajan toimintaan. Sitä voidaan käyttää tunnistamaan esimerkiksi usein toistuvat voimakkaat jarrutukset ja kiihdytykset – käyttäytymistä, jolla on negatiivinen vaikutus sekä polttoaineenkulutukseen että turvallisuuteen. Käytössä on jo yhteyspalveluita, jotka voivat analysoida ja käsitellä tätä dataa sekä auttaa kuljettajia parantamaan ajotekniikkaansa.
Tekoälyn avulla näitä palveluita voidaan parantaa niin, että ne reagoivat nopeammin ja käsittelevät enemmän dataa. Tilastoraporttien sijaan ne voisivat ehkä tarjota reaaliaikaista valmennusta.
5. Älykkäämmät aktiiviset turvallisuusjärjestelmät
Aktiiviset turvallisuusjärjestelmät parantavat jo nyt merkittävästi liikenneturvallisuutta. Tehokkuuden saavuttamiseksi nämä ratkaisut perustuvat monimutkaisiin algoritmeihin ja laskentatehoon, jotka kykenevät käsittelemään useita datapisteitä ennen päätösten tekemistä mikrosekunneissa. Niiden on kyettävä tarkkailemaan ajoneuvon ympäristöä ja tunnistamaan esimerkiksi jalankulkijat ja muut tienkäyttäjät. Osana aktiivisten turvallisuusjärjestelmien kehitystä ne on testattava monenlaisissa liikennetilanteissa sen varmistamiseksi, että ne toimivat missä tahansa tilanteessa.
Tekoälyn avulla voidaan käsitellä entistä enemmän datapisteitä, mikä mahdollistaa nopeat päätökset. Testisimulaatiot voidaan tehdä nopeammin ja niihin voidaan sisällyttää laajempi valikoima tilanteita. Toivottavasti tämä parantaa heidän kykyään tunnistaa erilaisia liikkuvia kohteita sekä katukylttejä ja liikennevaloja. Tulevaisuudessa on myös mahdollista kehittää lisää itseohjaavia avustintoimintoja, jotka tukevat kuljettajaa vaaratilanteissa. Esimerkiksi toiminto, joka kehottaa kuorma-autoa pysähtymään automaattisesti turvallisesti, jos se havaitsee kuljettajan olevan tajuton.
6. Digitaaliset työpajat
Digitalisaatio vaikuttaa myös korjaamoihin, ja mekaanikot ovat yhä riippuvaisempia IT-järjestelmistä ohjeiden ja dokumentaation hakemiseen ennen huoltojen ja korjausten suorittamista.
Yksi mahdollinen ratkaisu, jota parhaillaan tutkitaan, on varustaa mekaanikot tekoälypohjaisilla kannettavilla laitteilla, joiden avulla he voisivat käyttää näitä tietoja paljon nykyistä nopeammin. Monet ihmiset käyttävät jo onnistuneesti tekoälytyökaluja monimutkaisten ongelmien ratkaisemiseen selkokielellä ja ladatuilla kuvilla. Siksi pitäisi olla mahdollista luoda sama tukitoiminto teknikoille. Tuloksena on nopeampia ja tehokkaampia korjauksia.
Kukaan ei voi varmasti sanoa, mitä tulevaisuus tuo tullessaan, mutta yksi asia on varma. Tekoäly tulee luomaan jatkossakin useita jännittäviä mahdollisuuksia kuorma-autoteollisuudelle.
Jos haluat lukea lisää digitalisaatiosta, liitettävyydestä ja datasta, voit tutustua seuraaviin artikkeleihin:
- Miten yhdistettävyys ja tekoäly parantavat kuorma-autojen käyttöaikaa
- Kuinka teknologia edistää entistä tehokkaampaa ajamista?
[1] Sarah Whitman, Real-World Examples of AI Being Used for Route Optimization, 298 syyskuu 2025, Debales, https://debales.ai/blog/real-world-examples-of-ai-route-optimization-in-logistics
