Сегодня мы поговорим о том как технологии машинного обучения помогают интеграторам и их клиентам в ГЛОНАСС мониторинге транспорта.
Обработка большого количества сообщений
Первая группа задач. Это обработка большого количества сообщений которые приходят от трекеров, объём этих сообщений в сутки исчисляется миллионами, а если интегратор крупный — то это могут быть сотни миллионов сообщений в сутки. От сюда возникает задача эффективно и быстро их обрабатывать. В этом и помогают технологии машинного обучения.
Данные технологии выявляют нестандартные режимы работы техники и всевозможные махинации (в основном с топливом). То, что не возможно увидеть или заметить человеку в графиках или отчётах — хорошо обученная система ИИ может выявить за считанные секунды. Для таких задач используются искусственные нейронные сети (подвид машинного обучения), сначала такую сеть обучают выявлять в больших массивах данных отклонения от нормальной работы, подавая на неё уже выявленные данные о ненормальной работе техники. Через какое-то время сеть «сама» начинает видеть в приходящих данных такие режимы и сообщает об этом оператору который в свою очередь разбирает такие случаи и если сеть правильно выявила, то оператор сообщает ей об этом. Таким образом и происходит обучение искусственной нейронной сети. Главная сложность при решении таких задач то, что данные от трекеров приходят разного формата — поэтому сначала нужно переконвертировать все сообщения в единый вид.
Использование машинного обучения для эффективности взаимодействия с клиентами
Вторая группа задач. Это использование машинного обучения в более эффективном взаимодействии с клиентами ГЛОНАСС мониторинга. Например, автоматическая обработка запроса в техническую поддержку. Необходимо с помощью ИИ понять что хочет клиент (те разобрать текст запроса и понять его смысл), потом автоматически (без участия человека) выполнить его. Для большинства стандартных и самых частых задач такой метод может быть сверхэффективен, так же если задача сложная (не стандартная) то ИИ тоже должен это выявить и подключить специалиста технической поддержки. Основная сложность этого метода в том, что клиенты формулируют одну и ту же проблему по-разному, например, проблема зависания автомобиля на карте. При этом клиент может написать - «Машина не показывается, машина пропала, машина горит жёлтым и т.д.», все это нужно обработать и научить ИИ выявлять потребность. В этом помогает оцифрованная база данных обращений клиентов, с описанием от технической поддержки выявленных проблем. Поэтому нужно как можно раньше вводить в компании хелпдеск систему, в которой и будут храниться эти данные.
Увеличение эффективности использования ресурсов автопарка
Третья группа задач. В которых помогает ИИ это эффективизация использования ресурсов автопарка клиента. Она сильно отличается от первой задачи нахождения отклонения от стандартных режимов работы. Они абсолютно разные по своей сути. Так же третья группа намного сложнее в реализации и настройке. Для решения этой задачи уже будет недостаточно данных только с ГЛОНАСС мониторинга, понадобится данные и из других учётных систем клиента (CRM, бухгалтерия и т.д.), что свою очередь сильно зависит от того, насколько оцифрованы бизнес процессы клиента и интегрированы между собой учётные системы. По этом решение этой задачи идёт после комплексной автоматизации и цифровизации бизнес процессов клиента.
Так же ИИ сейчас активно используется для улучшения логистики (например Яндекс.Маршрутизация) и в специализированных программа по управлению складом.
Подведём итоги
Как видите использование ИИ в ГЛОНАСС мониторинге сильно зависит от клиента и задач. Невозможно создать коробочный продукт и начать его продавать — необходимо комплексно настраивать ИИ под каждого клиента. В этом и есть основная сложность продажи и распространения таких продуктов — их сложно масштабировать.
Если вас заинтересовала установка GPS/ГЛОНАСС, то можете рассчитать стоимость на вашу технику, а также получить подробную презентацию!
Наш сайт - https://glonassgps.biz/
