Fahrzeugüberwachungssystem

Autofahren ist ein Prozess, der für den Menschen schnell zur Routine wird. Aus diesem Grund nehmen Fahrer das Steuern eines Fahrzeugs oft nicht mehr als eine Tätigkeit mit erhöhtem Risiko wahr. Um die Einstellung zur Verkehrssicherheit zu ändern, nutzen Unternehmen traditionell zwei Instrumente: defensives Fahren als Überzeugungsmethode und bordeigene Überwachungssysteme als Barriere. In seinem Vortrag analysiert Evgeny Miroshnichenko, Leiter des Programms zur Automatisierung der Arbeitssicherheit bei PJSC Gazprom Neft, die Entwicklung von Fahrzeugkontrollsystemen von der grundlegenden Telematik bis hin zu intelligenten Komplexen mit Videoanalyse.

Symbiose aus digitalem System und menschlichem Disponenten

Eine wichtige Erkenntnis bei der Einführung des Fahrzeugüberwachungssystems war das Verständnis, dass das digitale Werkzeug in den ersten Phasen einen Menschen benötigt. Strikte automatisierte Kontrolle wird von Fahrern oft als Strafmechanismus wahrgenommen, was zu Ablehnung führt. Die Einführung der Rolle eines Disponenten, der den Fahrer kontaktiert, um die Situation zu klären und Hilfe anzubieten, verändert die Wahrnehmung grundlegend.

Der Sprecher zeigt am Beispiel eines Pilotprojekts mit 250 Schwerlastwagen für den Transport von Gefahrgut: Die Einbeziehung des menschlichen Faktors in den Dispositionsprozess ermöglichte es, die Gesamtfahrzeit mit Geschwindigkeitsüberschreitungen innerhalb von fünf Wochen von 23 auf 6 Stunden pro Woche zu reduzieren. Der Disponent arbeitet mit einem intelligenten Ereignis-Feed, in dem das System Vorfälle unter Berücksichtigung von Wetterbedingungen, Tageszeit und Art des Verstoßes automatisch priorisiert, sodass sich der Bediener auf die höchsten Risiken konzentrieren kann.

Maßnahmenmatrix und Bewertung des Führungshandelns

Die Erfassung eines Verstoßes ist nur der erste Schritt. Viel wichtiger ist, wie das Management darauf reagiert. Der Vortrag geht detailliert auf den Eskalationsmechanismus und die Arbeit mit der Maßnahmenmatrix ein. Wenn der Disponent den Fahrer nicht erreichen kann, wird das Signal an den direkten Vorgesetzten und in kritischen Fällen an den Generaldirektor des Unternehmens weitergeleitet.

Das System generiert automatisch Empfehlungen für Disziplinarmaßnahmen, abhängig von der Schwere und Häufigkeit der Verstöße. Dabei erhält der Vorgesetzte einen Link zur Ereigniskarte und kann entweder der Systemempfehlung zustimmen oder eine eigene Maßnahme wählen. Dieser Ansatz hat einen doppelten Effekt: Das Unternehmen erhält nicht nur ein Instrument zur Steuerung des Fahrerverhaltens, sondern auch eine objektive Metrik für das Engagement der Führungskräfte selbst, indem verfolgt wird, ob sie Vorfälle ignorieren oder aktiv mit ihren Mitarbeitern arbeiten.

Videoanalyse und bordeigene neuronale Netze

Die nächste Stufe in der Entwicklung der Telematik ist der Übergang zur prädiktiven Analyse an Bord des Fahrzeugs. Der Sprecher beschreibt Prototypen kompakter Rechenmodule, die die Funktionen einer Dashcam und eines neuronalen Netzes kombinieren. Diese Technologie ermöglicht es, nicht nur die Fahrparameter des Fahrzeugs zu erfassen, sondern auch gefährliche Handlungen des Fahrers selbst: nicht angelegter Sicherheitsgurt, Rauchen, Handynutzung, Anzeichen von Müdigkeit und Einschlafen.

Um Feedback zu gewährleisten, werden die Bordcomputer mit Sprachmodulen integriert. Anstelle unverständlicher akustischer Signale erhält der Fahrer klare Sprachanweisungen und Warnungen – zum Beispiel beim Einfahren in eine Geschwindigkeitsbegrenzungszone, bei der Notwendigkeit, die Scheinwerfer einzuschalten, oder bei der Annäherung an eine Gefahrenzone. Dies verwandelt das System von einem Kontrollinstrument in einen vollwertigen digitalen Assistenten.

Was Sie in diesem Webinar lernen werden:

• Wie die Integration eines menschlichen Disponenten in das Überwachungssystem hilft, die Anzahl der Geschwindigkeitsüberschreitungen drastisch zu reduzieren?
• Nach welchem Algorithmus priorisiert das System gefährliche Ereignisse für die Bearbeitung durch den Bediener?
• Wie ermöglicht eine automatisierte Maßnahmenmatrix die Bewertung der Effektivität der Arbeit von Führungskräften mit den Fahrern?
• Welche Verhaltensparameter des Fahrers kann ein bordeigenes neuronales Netz mit Videoanalyse überwachen?
• Wie verändert der Einsatz von Sprachmodulen die Interaktion des Fahrers mit dem bordeigenen Überwachungssystem?