Šest způsobů, jak umělá inteligence ovlivňuje přepravu nákladními vozidly

Od servisu až po sedadlo řidiče nabízí umělá inteligence obrovský potenciál pro zlepšení produktivity, provozuschopnosti, spotřeby paliva a bezpečnosti. V mnoha oblastech má již nyní značný dopad – a jeho dopad bude jen růst.

S nástupem umělé inteligence se otevírají nové cesty ke zvyšování efektivity a produktivity v celé společnosti – a odvětví nákladní přepravy není v tomto ohledu žádnou výjimkou. Pomáhá urychlovat stávající trendy a zároveň umožňuje nové možnosti, které byly donedávna nepředstavitelné. Zde je sedm hlavních oblastí, kde umělá inteligence ovlivňuje logistiku a nákladní dopravu.

1. Rychlejší a přesnější prediktivní údržba

Mezi největší pokroky v odvětví nákladní přepravy za posledních několik let se řadí schopnost získávat z vozidel data, na jejichž základě je možné předvídat poruchy a řešit jejich příčiny dříve, než vyřadí vozidlo z provozu. I když to už není nic nového, umělá inteligence umožňuje zpracovávat a analyzovat mnohem větší množství dat – a mnohem rychleji.

To usnadňuje identifikaci vzorců v datech a propojení mezi konkrétními poruchami a jejich přispívajícími faktory. Získává lepší přehled o varovných signálech, které by mohly vést k poruše, takže je lze řešit plánovanou údržbou.

Rychlost umělé inteligence má také potenciál umožnit načítání a analýzu dat v reálném čase a výrazně zkrátit dobu diagnostiky. Čím dříve je majitel nákladního vozidla varován, tím snáze může plánovat servisní prohlídky a opravy.

2. Plánování servisu podle potřeby – ne podle počtu kilometrů

Kromě plánované údržby umožňují konektivita a data také adaptivní údržbu. Zatímco dříve byly návštěvy servisu naplánované podle kalendáře nebo nájezdu vozidla, u adaptivní údržby se plánování zakládá na konkrétním pracovním vytížení a stavu nákladního vozidla. Pokud je v dobrém stavu, je možné jeho servis posunout. A naopak, pokud byla identifikována potenciální závada nebo pokud bylo nákladní vozidlo provozováno v náročných podmínkách, je možné návštěvu servisu uspíšit a minimalizovat tím riziko poruchy. Nákladní vozidlo tak v každém případě tráví více času na silnici.

Opět to není nic nového, ale umělá inteligence tento proces zrychluje a vylepšuje. Ještě více usnadňuje a urychluje vyhodnocování stavu nákladního vozidla na dálku a v reálném čase. Vozidlo tak zamíří do dílny k provedení servisu, jen když ho skutečně potřebuje.

3. Efektivnější optimalizace tras a správa vozového parku

Efektivní logistika se neobejde bez důkladného plánování a koordinace a optimalizace trasy může pomoci zajistit co nejproduktivnější provoz nákladního vozidla, při kterém najede co nejmenší počet kilometrů bez nákladu. Může se ale jednat o složitý proces s mnoha proměnnými, jako je aktuální dopravní situace na cestách, počasí a potřeby zákazníků. Je to obzvláště složité pro dopravce, kteří přepravují smíšené zboží přes více míst dodání.

S umělou inteligencí lze optimalizaci trasy posunout na zcela novou úroveň. Lze jej použít k návrhu efektivních harmonogramů a dodacích tras a k provádění úprav v reálném čase na základě měnících se okolností. UPS, Amazon, FedEx a DHL jsou jen některé z hlavních logistických společností, které v současnosti využívají optimalizaci tras s využitím umělé inteligence.

To se stane ještě cennějším, jakmile se průmysl přesune k elektrifikaci. Nutnost dobíjení totiž plánování trasy ještě více komplikuje. Řešení založená na umělé inteligenci však mají potenciál simulovat trasy a spotřebu energie a bezproblémově přidávat možnosti dobíjení s minimálním narušením rozvozového harmonogramu řidiče.

4. Lepší služby podpory řidičů – v reálném čase

Velká část dat v současnosti načítaných z vozidel souvisí s chováním řidičů. Lze jej použít k identifikaci věcí, jako je časté prudké brzdění a zrychlování – chování, které má negativní dopad jak na spotřebu paliva, tak na bezpečnost. Již dnes existují služby konektivity, které dokážou tato data analyzovat a zpracovávat a následně pomáhat řidičům zlepšovat techniku jízdy.

Díky umělé inteligenci lze tyto služby vylepšit tak, aby reagovaly rychleji a zpracovávaly více dat. Namísto statistických výkazů by případně mohly poskytovat koučování v reálném čase. 

5. Chytřejší systémy aktivní bezpečnosti

Systémy aktivní bezpečnosti již nyní umožňují obrovské zlepšení bezpečnosti silničního provozu. Aby byla tato řešení efektivní, využívají složité algoritmy a výpočetní výkon, díky němuž dokážou zpracovávat více datových bodů a rozhodovat se v řádu mikrosekund. Musí být schopni sledovat okolí vozidla a identifikovat věci, jako jsou chodci a další účastníky silničního provozu. V rámci svého vývoje je třeba systémy aktivní bezpečnosti testovat v široké škále dopravních scénářů, aby se zajistila jejich účinnost v dané situaci.

S pomocí AI lze zpracovávat ještě více datových bodů, což umožňuje rychlé rozhodování. Testovací simulace je možné provádět rychleji a mohou zahrnovat širší škálu situací. Doufejme, že se tím zlepší jejich schopnost identifikovat různé pohybující se objekty, stejně jako dopravní značky a semafory. Do budoucna se přitom otevírá cesta k vývoji dalších funkcí podpory autonomního řízení, které by řidiči pomohly v nebezpečných situacích. Například funkce, která přiměje nákladní vozidlo k bezpečnému zastavení, pokud zjistí, že je řidič v bezvědomí.

6. Digitální workshopy

Digitalizace má dopad i na dílny, kde se technici stále více spoléhají na IT systémy pro získávání pokynů a dokumentace před provedením servisu a oprav.

Jedním z možných řešení, které se zkoumá, je vybavit techniky ručními zařízeními s umělou inteligencí, která by jim umožnila přístup k těmto informacím mnohem rychleji než dnes. Mnoho lidí již úspěšně využívá nástroje umělé inteligence k řešení složitých problémů pomocí jednoduchého jazyka a nahraných obrázků. Mělo by proto být možné vytvořit stejnou podpůrnou funkci i pro mechaniky. Výsledkem budou rychlejší a efektivnější opravy.

Nikdo nemůže s jistotou říct, co budoucnost přinese, ale jedno je jisté. Umělá inteligence bude i nadále v odvětví nákladní dopravy vytvářet celou řadu úžasných možností.

 Pokud máte zájem dozvědět se více o digitalizaci, konektivitě a datech, možná vás bude zajímat:

•  Jak konektivita a umělá inteligence přispívají k lepší provozuschopnosti nákladních vozidel
• Jak technologie přispívají k efektivnímu řízení
• Jakou roli může hrát strojové učení v odvětví nákladní dopravy?

[1] Sarah Whitman, „Reálné příklady využití umělé inteligence pro optimalizaci tras v praxi“, 28. září 2025, Debales, https://debales.ai/blog/real-world-examples-of-ai-route-optimization-in-logistics