08/09/2026
Me Maponilla olemme työstäneet tekoälyä kalustonhallinnassa jo jonkin aikaa, ja hyödyllisimmillä tekoälyn käyttökohteilla on yksi yhteinen piirre:
Ne auttavat esihenkilöitä huomaamaan ja reagoimaan asioihin, joita ei yksinkertaisesti voi seurata manuaalisesti suuressa mittakaavassa.
📹Ajatellaan ensimmäisenä 𝘃𝗶𝗱𝗲𝗼𝘁𝗲𝗹𝗲𝗺𝗮𝘁𝗶𝗶𝗸𝗸𝗮𝗮.
Tekoälykamerat tunnistavat riskitilanteita automaattisesti. DMS seuraa, mitä kuljettajan käytöksessä tapahtuu, ja ADAS seuraa, mitä tiellä tapahtuu – tunnistaen esimerkiksi keskittymisen herpaantumisen, puhelimen käytön tai törmäysriskit heti niiden tapahtuessa sen sijaan, että jonkun pitäisi käydä tuntikausia videomateriaalia läpi jälkikäteen.
🚛Sovellamme samaa ajattelua nyt myös 𝗸𝘂𝗹𝗷𝗲𝘁𝘁𝗮𝗷𝗶𝗲𝗻 𝘃𝗮𝗹𝗺𝗲𝗻𝗻𝘂𝗸𝘀𝗲𝗲𝗻.
Esihenkilö saattaa tietää tarkalleen, ketkä kuljettajista tarvitsevat huomiota, m***a suoriutumisen läpikäynti ja hyödyllisen palautteen valmistelu 100 tai 200 kuljettajalle on aivan eri mittaluokan haaste.
‼️Tekoäly muuttaa olennaisesti sitä, 𝗸𝘂𝗶𝗻𝗸𝗮 𝗽𝗮𝗹𝗷𝗼𝗻 𝘆𝗸𝘀𝗶 𝗷𝗼𝗵𝘁𝗮𝗷𝗮 𝘃𝗼𝗶 𝗿𝗲𝗮𝗹𝗶𝘀𝘁𝗶𝘀𝗲𝘀𝘁𝗶 𝗵𝗮𝗹𝗹𝗶𝘁𝗮.
Tekoälyä hyödyntävässä kuljettajien valmennus -ratkaisussamme järjestelmä analysoi jokaisen kuljettajan todellista suoriutumista, tunnistaa huomiota vaativat kohdat ja laatii personoidun palauteluonnoksen sekunneissa. Sen jälkeen esihenkilö voi tarkistaa, muokata ja lähettää palautteen, joten varsinainen arviointi pysyy ihmisellä. Yksinkertaisesti: tekoäly vie pois suuren osan toistuvasta valmistelutyöstä.
👉Juuri tämä tekee tekoälystä kalustonhallinnassa meille erityisen kiinnostavaa: edistyneestä 𝗸𝗮𝗹𝘂𝘀𝘁𝗼𝗻𝗵𝗮𝗹𝗹𝗶𝗻𝗻𝗮𝘀𝘁𝗮 𝘁𝘂𝗹𝗲𝗲 𝗽𝗮𝗹𝗷𝗼𝗻 𝗵𝗲𝗹𝗽𝗼𝗺𝗺𝗶𝗻 𝘀𝗸𝗮𝗮𝗹𝗮𝘁𝘁𝗮𝘃𝗮𝗮.
Mikä sinun mielestäsi on seuraava suuri tekoälyn käyttökohde kalustonhallinnassa?
