人工智能如何提升租赁车队效率

任何车队所有者无疑都会亲身体验到，从最初的订单到车队生命周期的结束，管理车队需要周密的计划和大量的资源。

这是一个成本高昂的过程，但却是确保为用户提供无缝解决方案和维持内部生产力所必需的。

如今，随着软件和人工智能 (AI) 的日益普及，车队所有者能够简化车队管理流程，从而减少停机时间，更好地规划维护，并为客户提供更好的服务。

尽管人工智能在租赁行业的应用仍处于早期阶段，但一些企业正在向该行业提供人工智能，尽管其应用程度低于其他一些行业。

德国软件公司 Sycor 表示，“该行业相对保守的性质”可能解释了为什么尚未进行大规模投资。

然而，该公司认为，人工智能可以在租赁行业的多个领域发挥“变革力量”。

该公司告诉IRN ：“人工智能可以彻底改变运营模式，提升客户服务水平，并推动业务增长。它在提高运营效率方面的潜力尤其巨大，可应用于需求预测、动态定价、工作流程自动化和客户管理等领域。然而，当这些领域细分为具体的应用案例时，由于标准和技术挑战的差异，最终结果往往会因具体情况而异。”

报告还指出，该行业的一个关键领域可能是预测租赁资产的归还情况，人工智能可以通过使用历史数据来帮助估算特定时间点租赁资产的预期数量和归还地点。

可供租赁的“副驾驶”

该公司表示，关键因素在于分析客户行为、季节性趋势以及可能涉及的建设项目类型等数据。

报告补充说，下一步合乎逻辑的做法是优化调度流程，以节省时间并降低运输成本。

有些公司才刚刚开始接触人工智能，而另一些公司已经在这个领域耕耘了相当长一段时间。

以总部位于苏格兰的科技公司 Spartan Solutions 为例，该公司已与当地大学的人工智能专家合作五年多，并已向客户提供基于人工智能的工具。

此前，该公司为海上石油和天然气行业开发了预测性维护解决方案 PROPHES，现在该解决方案正逐步进入租赁行业。

这三个“副驾驶”可以嵌入到 Spartan 的应用程序中，帮助公司管理设备图像的质量并验证其是否正确，提供预测性维护工具，并改进其车间和车队管理功能中的文本通信。

Spartan 的首席运营官 John Glen 表示，实现这一目标的关键在于开发可免费使用的 AI“转换器”——GPT（生成式预训练转换器）中的“T”——这些机器学习程序可用于各种任务，包括分析和生成文本、创建问答机器人、评估图像等等。

在图像质量功能方面，副驾驶系统将帮助控制车间工作人员和司机在交付前后拍摄的设备照片的质量。

联合创始人格伦说：“我们做的第一件事就是构建一个人工智能引擎，在拍摄照片时检查照片的质量，以确保你拍摄的是正确的照片。”

“我们已经对副驾驶系统进行了编程，让它判断这张照片是否是建筑设备。它可以有效地在拍摄瞬间拒绝照片，并说，我不会让你使用这张照片。”

如果照片质量不足，系统会提醒用户，目的是为了防止因损坏而引起的纠纷。

至于它的第二个副驾驶功能，它将帮助公司分析手动输入的文本和数据，并帮助确保材料专业且适合更广泛的展示。

这确保了流程中人为因素的保留，同时副驾驶系统充当质量检查系统，验证数据，并标记出流程中任何低于特定标准的情况。之后，工作人员将被询问是否接受建议的变更。

产品个性化

第三个副驾驶系统基于预测性维护，使用较旧版本的 AI，它不是基于算法和机器学习，而是基于专家规则。

“人工智能是一个相当庞大的领域，”格伦说，“机器学习是人工智能的一个子集，但还有一个子集叫做专家规则。专家规则本质上是前向链式传播——你可以将‘如果……那么……否则……’语句串联起来，这样你就能获取输入，运行这些不同的逻辑门链，输出要么什么都不做，要么做点什么。”

他举例说，在水泵租赁和供水化学处理方面，如果您了解客户的要求、所需的处理量，并且有远程信息处理监控，您可以设置一系列规则，然后在出现某些情况时向相关人员发送消息。

“我们制定了一条规则，即监控远程信息处理数据流，当化学品输出量达到许可量的 5% 以内时，就创建一个紧急预测性维护事件，这意味着我们必须派工程师去关闭或降低泵的流量，或者联系客户。”

有些平台专注于车队的具体细节，而另一些平台则专注于提升体验和效率。STAEDEAN（前身为 To-Increase）就是如此，该公司去年推出了产品推荐引擎 (PRE)，旨在提高设备租赁公司的运营效率。…