Дешевые приборы, подобно луне, имеет свою неосвещенную сторону, которую нелегко разглядеть…

 

Связь с редакцией
Рассылка новостей

Искусственный интеллект снижает риски и повышает безопасность на транспорте «КОНТРОЛ лизинг»

18.10.2018 00:02

Компания «Инфосистемы Джет» разработала для лизингового сервиса «КОНТРОЛ лизинг» решение на базе Machine Learning (ML), которое в реальном времени регистрирует отклонения в поведении водителей. В автоматическом режиме отслеживаются случаи опасного вождения, потенциальные угоны и нарушения условий договора лизинга. Компания «КОНТРОЛ лизинг» уделяет особое внимание безопасности использования предметов лизинга, контролю за состоянием и износом своих автомобилей, и данное решение позволяет снизить количество аварий и финансовых рисков.

Одно из основных направлений деятельности «КОНТРОЛ лизинг» — предоставление автомобилей в лизинг юридическим лицам, таксомоторным паркам и каршеринговым сервисам. В парке компании более 11 тысяч транспортных средств, с начала текущего года заключено свыше 3,5 тысяч лизинговых контрактов. При такой бизнес-модели крайне важно иметь возможность снижать потенциальные убытки за счет эффективного контроля рисков. «Инфосистемы Джет» разработала для компании систему, которая оперативно выявляет возникающие риски, обрабатывая данные с телематического оборудования сдаваемых в аренду автомобилей.

Математическая модель решения в течение года обучалась на данных, получаемых с автомобилей компании. По итогам анализа большого количества параметров в работе автомобилей и действиях водителей удалось сформировать базовые модели стандартного поведения в различных условиях. Система с высокой точностью различает типовые и нетиповые действия, умеет отличать временные изменения в поведении от характерного стиля вождения.

Телематическое устройство подключается к автомобилю и ведёт сбор сигналов со всех основных систем транспортного средства. Регистрируются данные тахометра, акселерометра, нажатие и отпускание педали тормоза, открытие и закрытие дверей, включение режима парковки и другие параметры. Решение выявляет нехарактерные для конкретных водителей отклонения в поведении и отправляет уведомление сотрудникам компании.

«Очевидно, что вручную контролировать работу всего лизингового парка невозможно. Технологии машинного обучения в корне меняют ситуацию. Система способна самостоятельно выделять случаи нетипичного или подозрительного поведения, которые повышают риски нашей компании. Реагируя на такие случаи, мы зачастую предотвращаем возникновение неблагоприятных ситуаций и избегаем возможных убытков», — комментирует Сергей Жердев, директор по ИТ компании «КОНТРОЛ лизинг».

Автоматизированный анализ и контроль действий водителей помогает предотвращать случаи угона и неправомерного использования транспорта, снижать износ и показатели аварийности. Дополнительно появляется возможность для сбора и передачи страховым компаниям данных о безаварийном вождении добросовестных водителей.

«Проект показывает, что при правильном использовании технологии Machine Learning могут улучшать не только бизнес-показатели компании. В данном случае они помогают повысить безопасность вождения, а значит, и безопасность пассажиров – пользователей услуг перевозки. Это отличная демонстрация потенциальных возможностей искусственного интеллекта, которые раньше были принципиально недоступны», – отметил Владимир Молодых, директор по разработке и внедрению компании «Инфосистемы Джет».

На текущий момент компания «Инфосистемы Джет» реализовала более 50 проектов с применением технологий Machine Learning в банках, ритейле, промышленности, страховании и других отраслях.

raif.jet.su

Проекты

Адрес редакции: 117997, Москва, Профсоюзная ул., д. 65, оф. 360
Телефон: (926) 212-60-97.
E-mail: info@avtprom.ru или avtprom@ipu.ru

© ООО Издательский дом "ИнфоАвтоматизация", 2003-2026 гг.

Сайт «Автоматизация в промышленности» предназначен для специалистов по промышленной автоматизации: главных инженеров, главных энергетиков, главных механиков, главных метрологов, инженеров служб АСУ ТП, АСУТП, КИПиА, КИП и А, отделов метрологии, отделов автоматизации, отделов главного инженера, специалистов инжиниринговых и внедренческих фирм, менеджеров фирм системных интеграторов, преподавателей вузов, научных работников, сотрудников научно-исследовательских институтов, студентов и аспирантов.

Сайт «Автоматизация в промышленности» неразрывно связан с одноименным журналом, в котором публикуются концептуальные, научно-практические и внедренческие статьи, посвященные промышленным автоматизированным системам, системам управления бизнес-процессов, программному и алгоритмическому обеспечению, техническим средствам автоматизации, вопросам сертификации, описанию промышленных стандартов, а также обзоры зарубежной прессы.

В каждом номере проводится обсуждение актуальных тем по проблемам создания и применения следующего инструментария: интегрированные АСУ, MES, АСУ П, АСУ ТП, SCADA, АСКУЭ, EAM, ТОИР, ERP, LIMS, ЛИУС, распределенные системы управления, РСУ, система управления качеством выпускаемой продукции, промышленные тренажеры, современные методы и алгоритмы управления и моделирования, коммуникационные средства, GSM–связь, РС-совместимые контроллеры, ПК, человеко-машинный интерфейс, встраиваемые системы, Web-технологии, HTML-технологии, числовое программное управление, ЧПУ, виртуальные приборы, виртуальное измерение, беспроводная связь, имитационное моделирование, Ethernet, Internet-технологии, Industry 4.0, Интернет вещей, промышленный Интернет вещей, IIoT, IoT, Четвертая промышленная революция, навигационные системы, роботы, датчики, сенсоры, диагностика клапанов, водоподготовка, экологические системы, производственная безопасность, идентификация, RFID-технологии, машинное зрение, промышленные сети, средства промышленного монтажа, корпуса и конструктивные решения, пневмоавтоматика, ПЛК, программируемые логические контроллеры, интеллектуальные датчики, сервосистемы, системы поддержки принятия решений и т.д.

Вниманию читателей предлагаются подборки по автоматизации следующих отраслей промышленности и народного хозяйства: металлургия, нефтегазовая отрасль, химическая промышленность, транспорт, сельское хозяйство, комбикормовая и перерабатывающая промышленность, автомобилестроение, энергетика, электроэнергетика, жилищно-коммунальное хозяйство, интеллектуальное здание, умный дом, непрерывное производство (рецептурное), дискретное производство, пищевая промышленность и др.

РассылкиSubscribe.Ru
Автоматизация в
промышленности