CONFERENCE DAYS 2024: Data is Oxygen – KI-gestützte Analyse von Fahrzeugdaten

Auf den diesjährigen CONFERENCE DAYs, die der HUSS-VERLAG jedes Jahr als digitales B2B-Wissens- und Networking-Event für die Branchen Logistik & Intralogistik, Truck & Bus sowie Automotive & Taxi anbietet, widmete sich eine Session auch den neuesten Datenanalysemethoden zur Effizienzsteigerung von Fuhrparks. Eingeladen war Michael Schmidmeier, Business Development Manager bei dem kanadischen Spezialisten für Telematiklösungen in der Transportbranche Geotab.

Das Unternehmen hat eine offene Flottenmanagement-Plattform entwickelt die darauf abzielt, Fuhrparks anhand vielfältiger, individualisierbarer und modernster Analysemethoden zu optimieren. Die Lösung wird laut eigenen Aussagen weltweit bereits von mehr als 50.000 Kunden verwendet. In seinem Referat zeigte Michael Schmidmeier Vorzüge und Funktionsweise des Systems auf und erläuterte den Beitrag und Nutzen der Künstlichen Intelligenz (KI) an der Funktionsweise.

Renommierter Kundenstamm

Als eigenen Angaben zufolge weltweiter Branchenführer vernetzter Transport- und Fahrzeugortungslösungen unterstützt die im Jahr 2000 gegründete Firma Transportbetriebe mit datenbasierten Informationen zur wirtschaftlicheren Ausrichtung ihrer Abläufe. Zu den Kunden des im nordamerikanischen Markt nach eigenen Angaben hoch bewerteten Unternehmens zählen weltweit tätige Konzerne wie Versanddienstleister DHL, Autovermieter Europcar, aber auch zum Beispiel die Deutsche und die Schweizer Bahn.

Ein Grund für den Erfolg der Anwendungen liegt wohl darin, dass der Anbieter durch den Besitz aller geistigen Eigentumsrechte an Gerätehardware und –firmware, Server-Software und der kundenseitigen Tools besonders schnell „auf Kundenanforderungen und Marktchancen reagieren und den Funktionsumfang erweitern kann“, wie das Unternehmen mit Hauptsitz in der ostkanadischen Provinz Ontario herausstellt. Diese Besonderheit verschaffe ihm einen Vorsprung gegenüber Anbietern, die geistiges Eigentum und Entwicklungen auslagern.

KI-fähige Plattform für vernetzte und nachhaltige Fuhrparks

Geotab führt sämtliche Daten der für das jeweilige Unternehmen wichtigen Geräte zusammen, „egal von welcher Quelle“. Dabei wird die Übertragung „hochwertiger, präziser“ Informationen zum Beispiel aus GPS-Geräten durch einen kurvenbasierten Algorithmus sichergestellt, der wiederum auf einer KI-basierten Plattform eine intelligente Entscheidungsfindung ermöglichen soll. Als weitere Arbeitsgrundlage der Anwendung dienen die bereits integrierten Daten vieler Erstausrüster (OEMs).

Alle diese Daten, so führt Schmidmeier aus, werden dann anhand der sechs „Säulen“ der Geotab-Anwendung entsprechend einsortiert, also in Hinsicht auf den Nutzen zum Beispiel für Produktivität, Sicherheit, Nachhaltigkeit oder Erweiterbarkeit. So können Betriebsabläufe analysiert, Diagnosen gestellt und Optimierungen eingeleitet werden. Ein Vorteil der offen angelegten Schnittstelle besteht auch darin, dass die Informationen auf Kundenwunsch einsehbar sind.

Mehrschichtige Prozesse

Aus den verschiedenen Funktionen kann zum Beispiel das Ziel „Emissionen reduzieren“ gewählt werden. In diesem Fall wird ein mehrschichtiger Prozess durchlaufen, der auf Grundlage der Fülle an gesammelten Daten die jeweils beste Lösung herausfiltern soll. In diesem Bereich kommen zum Beispiel die Schritte „Bewerten – Umsetzen – Fördern – Erfüllen“ zur Anwendung. Für eine noch tragfähigere Beurteilung fließen in die Bewertung auch die Daten vergleichbarer Fuhrparks ein.

Optimierungspunkte

Als Ergebnis der individuell erstellten Auswertung kann sich dann zum Beispiel auch herausstellen, dass der eigene Fuhrpark für einen wirtschaftlicheren Betrieb mit weniger Fahrzeugen besser arbeiten würde, also eine Reduzierung der Flotte angeraten wäre. Weitere Stellschrauben zur Optimierung stellen aufgrund der wohl nahezu alle Aspekte des Betriebs umfassenden Datenfülle eine energiesparende Routenplanung oder die Verbesserung des Fahrer-Profils dar. Beim Auslesen von E-Fahrzeugen werden natürlich auch Faktoren wie Stromverbrauch und Batteriezustand über den gesamten Nutzungszeitraum hinweg erfasst.

Bagel-Analogie

Die Bausteine des Systems, so Schmidmeier, lassen sich vereinfacht mit einem Brotrezept vergleichen. Ein Bagel zum Beispiel wird in bestimmten Arbeitsschritten mit entsprechenden Zutaten mit Hilfe von bestimmtem Werkzeug fabriziert, wobei kein einziges Element fehlen darf und es hierbei jeweils vor allem auf die Qualität ankommt, um ein gutes Ergebnis zu erzielen. Und ebenso braucht es bei der Optimierung der Fahrzeugflotte bestimmte unabdingbare hochqualitative Grundlagen und Vorgehensweisen, um am Ende ein optimales Produkt zu erhalten beziehungsweise in den Worten von Schmidmeier „die Brücke zur Telematik“ für die Auswertung der Daten zu schlagen.

So werden als Zutaten für die Datenanalyse zunächst hochwertige, präzise GPS-Daten sowie die spezifischen Fahrzeugdaten für das zu untersuchende Problem benötigt. Das Rezept bedeutet die Integration der Daten je nachdem, welcher Faktor gerade betrachtet werden soll. Das richtige Werkzeug bedeutet die Plattform, auf der die Datenauswertung stattfindet, zum Beispiel hier die Cloud. Aber auch der richtige Ort ist in die Auswertung miteinzubeziehen, was bedeutet, dass die gegenwärtig geltenden rechtlichen Vorgaben der jeweiligen Region berücksichtigt werden müssen.

Sekundenschnelle Durchleuchtung der Flotte per KI

Diese Einordnungen dienen als eine Art Gerüst für den Datenpool, der dann als „Futter“ für das KI-System herangezogen wird. Denn liegen für alle erforderlichen Gesichtspunkte die entsprechenden Informationen vor, so lassen sich daraus verschiedenste Erkenntnisse gewinnen, die den Fuhrparkbetreibern einen detaillierten Einblick in ihren Betrieb erlauben.

Auch lassen sich auf diesem Weg zum Beispiel Bewertungsmethoden erstellen. Der Experte nennt als eine Möglichkeit Belohnungssysteme für korrektes Fahrverhalten. Schmidmeier:

„Wenn alle Daten zur Verfügung stehen, kann daraus ein leistungsstarkes KI-basiertes System entstehen.“

Das Dashboard der Anwendung stellt die Ergebnisse dann übersichtlich mit einem integrierten Kamera-Video-System dar. Die KI-gestützte Video-Telematik erstellt auf diesem Weg ein Gesamtbild der Flotte was bedeutet, dass zum Beispiel registriert wird ob ein Fahrer raucht, gerade sein Handy nutzt, unaufmerksam oder sonst irgendwie abgelenkt ist – das alles, parallel zu den Fahrzeugdaten wie unter anderem Getriebeölstand, wird am Bildschirm abgebildet.

Fahrer-Coaching

Der datengestützten Durchleuchtung des Fahrzeugs entgeht kaum ein Makel, so dass Fehler oder Schäden im Vorfeld erkannt und behoben werden können, bevor es zum Fahrzeugausfall kommt. Durch den KI-gestützten Aufbau des Systems lassen sich außerdem auch frühzeitig mögliche Kollisionen und sonstige Ereignisse im Zusammenhang mit dem Betrieb des Fahrzeugs vorausberechnen. Auch kann der Nutzer über die Plattform individuell bestimmte Gesichtspunkte näher untersuchen und zum Beispiel die Anwendung nach bestimmten Regeln konfigurieren. Auch hier wird dann der Ablauf über die Künstliche Intelligenz gesteuert und bei Aktivierung alles Erforderliche automatisch erfasst. So sollen sich auch Kollisionen verhindern lassen.

Handlungen während der Fahrt wie zum Beispiel die Verwendung des Smartphones werden genau registriert und im Fahrtbericht festgehalten. Die Erfassung kann so also auch zur Optimierung des Fahrverhaltens herangezogen werden.

KI und ChatGPT

Eine besondere Anwendung sprach Schmidmeier mit dem Geotab Ace an, dem „ersten auf Fahrzeugdaten bezogenen AI-Assistenten“ beziehungsweise einem KI-gestützten, dialogfähigen Abfragesystem.

Der besondere Nutzen ergibt sich daraus, dass es sehr zeitaufwendig wäre, die hierfür nötigen Daten alle einzeln zusammenzustellen; doch mit Hilfe von KI sowie unter Verwendung des KI-basierten Sprachanalyse- und Textsystems ChatGPT-4 kann hier natürliche Sprache sozusagen zur Interaktion mit den Telematik-Daten genutzt werden, um Einblick in den Zustand des Fuhrparks zu gewinnen. So ist es hierüber möglich – ähnlich wie mit den bekannten Sprachassistenten Alexa oder Siri – mit dem System per Sprache zu kommunizieren und bestimmte Fragen zu stellen wie die nach dem Spritverbrauch der Flotte im Jahr 2023 zum Beispiel; oder welche Fahrzeuge einer Flotte an einem bestimmten Tag zu schnell unterwegs waren. Für die Antwort greift das System auf den reichlich gefütterten Datenpool zu. Das System soll auch in der Lage sein, zur Konkretisierung von Sachverhalten auf Folgefragen zu antworten. Zum Sicherheits-Check, ob die Antworten auch stimmen, kann das Datenbankabfragesystem SQL (Structured Query Language) herangezogen werden.

Auch weitere detaillierte Abfragen wie diejenige nach dem Fahrzeug mit dem geringsten Batterieladezustand und etliche weitere sind über diesen Weg möglich. Da in die mit Künstlicher Intelligenz arbeitende Funktion bereits alle denkbar brauchbaren Fragen eingebaut wurden – Schmidmeier spricht von derzeit rund 100 – , sind hierüber nun bereits verschiedenste kontextbezogene Einblicke möglich. Darüberhinaus kann die Anwendung nicht nur praktisch in Echtzeit und umstandslos zu nahezu beliebigen Bereichen der Flotte Auskünfte bereitstellen, sondern daraus auf Wunsch auch entsprechende, übersichtliche Berichte generieren. Was früher Stunden an Auswertung erforderte, ist somit in wenigen Sekunden erledigt. Die „regenerative KI“ reduziert die Schritte und liefert eine vereinfachte Datenanalyse.

Datenschutz

Am Ende der Session wurden noch Fragen beantwortet, die sich vor allem um den Datenschutz drehten. In dieser Hinsicht bleiben laut Schmidmeier bei Geotab Ace alle Daten vertraulich und können nur über diese Plattform abgefragt werden. Als individuelle Einstellmöglichkeiten kann zum Beispiel in Bezug auf den Datenschutz bei der Innenraum-Kameraauswertung auch die Kamerafunktion abgeschaltet werden. Auch zeichnet die Videokamera laut Angaben lediglich „eventbasiert“ auf mit einem Ringspeicher, bei dem die Informationen nur für einen begrenzten Zeitraum zur Verfügung stehen.

Geotab Ace arbeitet mit dem „Large Language Model“ von Open AI, das heißt dass die Daten von Kundenabfragen im geschlossenen Kreis verbleiben und nicht nach außen gehen. Auch mischt sich das System nicht in die Entscheidungsfindung des Anwenders ein: „das System gibt keine Ratschläge“, heißt es. Alle Ergebnisse, so Schmidmeier, bleiben Eigentum des Kunden und dienen nur zu seiner Information. Die Funktion mit Video kann stark auf die eigenen Bedürfnisse konfiguriert werden. Zur größeren Akzeptanz der Anwendung ließe sich zum Beispiel ein Bewertungssystem einrichten, von dem auch die Fahrer profitierten.