Persediaan mobil baru terbatas, dengan waktu pengiriman yang memakan waktu hingga satu tahun karena kekurangan semikonduktor yang sedang berlangsung dan masalah rantai pasokan lainnya.
Hal ini mempengaruhi semua jenis pelanggan, namun tidak lebih dari pembeli armada. Kekurangan ini menyebabkan banyak armada, mulai dari perusahaan penyewaan mobil hingga departemen kepolisian, tidak dapat mengganti kendaraan sesering mungkin, sehingga menyebabkan meningkatnya ketergantungan pada kendaraan yang lebih tua dan lebih banyak sumber daya yang dihabiskan untuk memelihara kendaraan tersebut.
Daripada sekadar mengganti kendaraan, yang sering kali menjadi strategi di masa lalu karena lebih hemat biaya dibandingkan melakukan perbaikan atau melakukan pemeliharaan berkelanjutan, manajer armada perlu berinvestasi lebih banyak dalam inspeksi, pemantauan, dan perbaikan.
Salah satu cara mereka dapat memastikan bahwa kendaraan yang mereka gunakan tetap aman dan dalam kondisi terbaik adalah dengan menggunakan solusi kecerdasan buatan yang meningkatkan akuntabilitas pengemudi, memeriksa kinerja kendaraan dan menentukan cara untuk memastikan bahwa kendaraan tersebut memenuhi standar yang diperlukan untuk menjamin keselamatan dan keselamatan. efisiensi — serta merekomendasikan cara untuk membuat kendaraan sesuai kode, atau mengidentifikasi masalah sebelum menimbulkan masalah.
Bagi banyak orang, istilah “armada” memunculkan istilah mobil sewaan dan taksi. Namun armadanya mencakup kendaraan polisi dan penyelamat, transportasi untuk inspektur dan regulator keselamatan negara yang membawa peralatan khusus, van dan truk pengiriman untuk membawa pasokan yang sangat dibutuhkan konsumen dan institusi seperti sekolah dan rumah sakit, dan banyak lagi.
Operator armada ini membutuhkan kendaraan yang benar-benar dapat diandalkan; dan jika gagal, hal ini dapat membahayakan nyawa.
Sampai simpanan rantai pasokan diselesaikan – dan itu bisa memakan waktu bertahun-tahun, kata para ahli – semua jenis armada harus puas dengan apa yang mereka miliki. Untuk melakukan hal ini, mereka harus melakukan lebih dari sekadar prosedur inspeksi dan perbaikan yang biasa mereka lakukan di masa lalu.
Kecerdasan buatan dapat membantu inspeksi mendalam ini, menggunakan aplikasi seluler yang mudah dioperasikan bersama dengan perlengkapan kendaraan standar seperti kamera keamanan untuk mendokumentasikan kondisi kendaraan armada secara rutin.
Hal ini menciptakan catatan yang obyektif dan terkini. Aplikasi dapat mengingatkan pengemudi untuk mencatat laporan inspeksi ketika mereka memulai dan menyelesaikan shift, dan kamera dapat merekam kendaraan, dan rincian tentang kondisi mereka, masuk dan keluar dari layanan. Semua data ini dapat diunggah ke server pusat, tempat alat analisis data tingkat lanjut dapat memproses gambar, mengkatalogkannya dalam format yang mudah digunakan untuk ditinjau oleh manajer armada, bengkel, inspektur, dan pemasok lainnya.
Sementara itu, sensor dapat melacak data kebiasaan berkendara, penggunaan rem, keausan, dan data internal kendaraan lainnya. Berdasarkan analisis seluruh data ini, alat AI dapat membuat rekomendasi tentang layanan yang diperlukan atau masalah dan perbaikan yang diharapkan.
Melacak kebiasaan mengemudi dan kondisi kendaraan saat ini juga membuat pengemudi lebih bertanggung jawab, memastikan kendaraan dirawat dengan lebih baik, mengetahui kondisinya, serta dijemput dan dikembalikan tepat waktu. Ini juga dapat membantu memperpanjang umur kendaraan, atau setidaknya menjaganya agar tetap dalam kondisi yang lebih baik.
Penggunaan AI secara luas dalam inspeksi ini tidak hanya akan memastikan berkendara lebih aman dan kendaraan lebih aman, namun juga akan mengurangi tenaga kerja yang dibutuhkan untuk memastikan kendaraan layak jalan.
Sebagian besar pemeriksaan tersebut kini masih dilakukan secara manual, yang berarti memerlukan banyak tenaga kerja dan juga dapat terjadi kesalahan manusia. Mengotomatiskan proses inspeksi menggunakan analisis data tingkat lanjut akan membantu memastikan bahwa inspeksi dilakukan secara rutin – tanpa risiko kesalahan yang disebabkan oleh kelelahan.
Sistem analitik AI yang canggih dapat membuat perbedaan antara kinerja yang buruk dan kinerja yang ideal – bahkan mungkin antara hidup dan mati.
