Laten we eerlijk zijn: als fleet owner of manager is het lastig om een modern Fleet Management Systeem (FMS) te vinden waar niet groot “AI-powered” op staat. Maar hoe weet je of het geen gebakken lucht is? Wat doet het precies en hoe lost het de problemen in jouw operatie op? Dat zijn vragen die we dagelijks horen — en ze verdienen concrete antwoorden.
Laten we het daarom even helemaal plat slaan. Geen buzzwords, geen poeha. Gewoon helder en duidelijk.
AI (kunstmatige intelligentie) is een complex vakgebied, maar we houden het hier simpel. In de kern gaat het erom dat computers taken kunnen uitvoeren die normaal gesproken menselijk denkvermogen vereisen — zoals context begrijpen, plannen, redeneren en leren van ervaringen.
Er zijn allerlei technieken en methodes om dat te bereiken: van statistische modellen die patronen in data vinden tot neurale netwerken die zijn geïnspireerd op hoe onze hersenen informatie verwerken.
In fleet management hebben we het vooral over tools of software die:
“AI-systemen werken niet zoals traditionele software die een taak altijd op dezelfde manier uitvoert volgens een vast stappenplan,” legt Hjalmar Van Raemdonck, VP SCALAR, uit. “AI gebruikt data om voorspellingen te doen, realtime de beste actie te bepalen, en leert van fouten. Je kunt het zien als een extreem slimme analist die 24/7 meedenkt, problemen vóór is, en in realtime oplossingen biedt op basis van wat er écht gebeurt.”
Fleet management is de afgelopen jaren flink veranderd. De grootste verandering? De gigantische hoeveelheid data die vrijkomt. Elk voertuig — of het nu een truck, bus of trailer is — genereert zo’n 25 gigabyte data per uur. Dat is een goudmijn aan inzichten die kan worden omgezet in efficiëntie en kostenbesparing.
Het probleem? Fleet management operaties draaien tegenwoordig strakker dan ooit. Jij en je team moeten steeds meer doen met minder mensen. De marges zijn flinterdun. Wie heeft er nog de luxe om elke dag bergen aan data handmatig te analyseren?
“Wat AI zo krachtig maakt in fleet management, is dat het die enorme hoeveelheid data razendsnel kan interpreteren en omzetten in bruikbare inzichten — iets wat je met de hand nooit voor elkaar krijgt,” zegt Ashish Pathak, Head of Data & Platform Business Line SCALAR. “Hiermee kunnen we problemen voorspellen vóórdat ze ontstaan, dure incidenten voorkomen, en brandstof besparen.”
De druk op marges blijft toenemen, en alles wordt complexer. AI is straks geen leuke extra meer, maar bittere noodzaak. Steeds meer fleet operators zullen AI gebruiken om te blijven groeien, kosten te drukken, en de concurrentie een stap voor te blijven.
Voordat we je voorbeelden geven van wat AI echt kan betekenen voor je operatie, eerst dit: hoe weet je of een oplossing daadwerkelijk AI inzet — of gewoon de term gebruikt om mee te liften op de hype?
Volgens Hjalmar stel je dan gewoon veel vragen: “Als een leverancier van fleet management software je niet kan uitleggen wat hun AI precies doet, welke data ze gebruiken, en welke resultaten je mag verwachten, dan moet je oppassen. Goede AI-aanbieders verstoppen zich niet achter ingewikkelde termen of geheimzinnigheid. Ze kunnen hun aanpak uitleggen in begrijpelijke taal — zonder hun bedrijfsgeheimen prijs te geven.”
Wat als je storingen kunt zien aankomen vóórdat ze gebeuren? En onderhoud kunt plannen op momenten die jou uitkomen? Wat als je veelvoorkomende problemen kunt voorkomen — problemen die anders je chauffeurs in gevaar brengen, je onderhoudsbudget opslurpen, of je leveringen vertragen?
AI-systemen analyseren continu data van voertuigsensoren en vergelijken die met historische storingsdata om patronen te herkennen die op een dreigend defect wijzen. Zo gebruikt SCALAR bijvoorbeeld duizenden trailer-remacties en een big data-algoritme om de remprestaties in te schatten en defecten op tijd te signaleren.
Een andere nieuwe feature in ontwikkeling, binnen het SCALAR trailer health monitoring systeem, combineert remgedrag, luchtdruk, belading, rijstijl en andere factoren om luchtlekkages in het pneumatische systeem van de trailer te voorspellen — én de locatie ervan aan te wijzen vóórdat het voertuig bij de werkplaats aankomt.
Zo kun je:
Brandstof is goed voor een derde van je operationele kosten. Elke liter telt dus — zeker met duurzaamheid als extra druk.
Maar wat maakt een rit zuiniger dan een andere? Is de kortste route altijd de goedkoopste?
AI duikt dieper de data in dan traditionele systemen. Zo vinden we verbanden en besparingskansen die anders onder de radar blijven. “Onze innovatieteams ontwikkelen AI in SCALAR om klanten te helpen met brandstofefficiëntie en duurzaamheid,” zegt Ashish. “Bijvoorbeeld via machine learning die het effect van rijgedrag, belading en omgevingsfactoren op brandstofverbruik meet. Zo kunnen we binnen onze app concrete acties aanbevelen om de uitstoot te verlagen.”
En dan zijn er nog de gemengde en elektrische vloten. “Voor elektrische voertuigen gebruiken we AI om het rijbereik te voorspellen, verspillend rijgedrag te signaleren, en slimme laadstops te plannen,” vult hij aan.
Met computervisie-algoritmes kunnen AI-systemen visuele input razendsnel herkennen — denk aan andere voertuigen, wegmarkeringen, voetgangers, of zelfs de gezichtsuitdrukking van de chauffeur.
Onze dashcams analyseren constant deze beelden en detecteren onveilige situaties zoals plotseling remmen, scherp sturen, bijna-botsingen of bumperkleven. Bij zulke gebeurtenissen slaat de camera automatisch de relevante beelden op in de cloud.
De ingebouwde AI herkent en vervaagt gezichten en andere privacygevoelige info — handig voor GDPR-compliance én respectvol naar je chauffeurs.
Waarom dat belangrijk is? Het systeem kan bestuurders in realtime waarschuwen en zo ongelukken helpen voorkomen. Dat is fijn voor je chauffeur, en je verzekeraar zal er ook blij mee zijn.
En bij schadeclaims of coaching kun je de beelden gebruiken als bewijs of als trainingstool.
AI automatiseert steeds vaker administratieve taken waarvoor tot nu toe mensen nodig waren — denk aan beslissingen nemen, data interpreteren, of verschillende formaten vertalen.
Een goed voorbeeld is brandstofkaart-data. Met behulp van Large Language Models (LLMs) kan AI automatisch gegevens uit verschillende kaartsystemen en talen lezen, interpreteren en omzetten in een standaardformaat. Zo kun je brandstofverbruik bijhouden, uitgaven analyseren, en fraude detecteren — allemaal automatisch.
Het resultaat? Minder handwerk, minder fouten, en meer tijd voor wat er écht toe doet.
Het draait allemaal om data — maar dat is pas het begin.
Goede AI staat of valt met twee dingen:
Dat betekent meer dan alleen een model trainen. Je hebt een slim framework nodig voor datakwaliteit en monitoring. Je moet weten welke data relevant is, hoe vaak je die moet meten, en hoe je die gegevens laat samenwerken om iets zinnigs te voorspellen.
Bij SCALAR hebben we dankzij ZF directe toegang tot unieke inzichten over voertuigen. Elk nieuw voertuig bevat wel een ZF-onderdeel — van remsystemen tot transmissies en trailer-technologie. Daardoor kunnen onze AI-modellen niet alleen leren van fleet data, maar ook van hoe voertuigen zich écht gedragen op de weg.
“Onze data scientists werken nauw samen met de engineers van ZF,” legt Hjalmar uit. “Zij begrijpen hoe voertuigen onderling werken, hoe verschillende parameters met elkaar samenhangen, en wat de echte impact is van elk datapunt. Zulke inzichten krijg je niet alleen door naar spreadsheets te kijken.”
Fleet operators hebben alle reden om enthousiast te zijn over AI. Wij zijn dat ook. Bij SCALAR draait alles om ‘orchestrating road transport’ — een compleet nieuwe manier van fleet management — en AI vormt het hart van die visie.
We bouwen verder op onze optimalisatie-algoritmes en voertuigintelligentie om planning, routing en dispatching te verenigen in één intelligent platform dat alles realtime optimaliseert.
Stel je voor: klantorders die automatisch worden omgezet in slimme ritten, op basis van laadvereisten, brandstofbesparing en actuele omstandigheden.
Onderhoud dat perfect wordt afgestemd op noodzaak, chauffeursroosters en onderdelenvoorraad. En een systeem dat bij vertragingen of verrassingen automatisch de planning aanpast zodat leveringen op tijd blijven.
“Met elke nieuwe AI-feature bouwen we niet alleen een oplossing voor nu, maar ook aan de route naar volledig georkestreerd Fleet Management,” zegt Hjalmar. “Geen silo’s meer, geen stress op het laatste moment, maar één slim systeem waarin AI en menselijke strategie samenwerken voor topresultaten.”
Deel
0
We'll get in touch soon
×
