De Braziliaanse startup Cobli heeft zich gespecialiseerd in technologische oplossingen voor monitoring en beheer van wagenparken. Het richt zich momenteel op veiligheid en het verfijnen van een tool om gedragspatronen van bestuurders te identificeren door gegevens te analyseren die zijn verzameld door een tracker op zonne-energie.

Het project is gebaseerd op machine learning, een toepassing van kunstmatige intelligentie, en kreeg de steun van de São Paulo Research Foundation-FAPESP via haar Innovative Research in Small Business Program (PIPE). "Het algoritme gebruikt de verzamelde gegevens om een ​​rijprofiel vast te stellen met een nauwkeurigheid van meer dan 90%, " zegt ingenieur Rodrigo Mourad, een partner en mede-oprichter van Cobli.

Volgens Mourad, na een of twee weken gebruik, het systeem kan een voldoende hoeveelheid gegevens verzamelen - over snelheid, versnelling, rem- en bochthoeken - om een ​​profiel te maken van het rijgedrag van de bestuurder. Rechtstreeks verband houdend met de kwestie van de verkeersveiligheid, deze gegevens hebben ook een economische en financiële impact op het bedrijf van de wagenparkeigenaar, aangezien agressief rijden het brandstofverbruik en de kosten van voertuigonderhoud verhoogt.

Het systeem verzamelt ook gegevens over locatie (via GPS) en voertuigprestaties, het genereren van informatie die toegankelijk is via een smartphone of tablet. Bij een ongeval, het apparaat stuurt automatisch een nood-sms met de locatie van het voertuig naar geregistreerde contacten, die doorgaans individuen zijn in het bedrijf van de bestuurder en familieleden.

Cobli's systeem vervangt de conventionele persoonlijke identificatie, of pincode, bedraad in een sleutelhanger of kaart en gelezen door een sensor die in het voertuig is geïnstalleerd, een hulpmiddel dat veel wordt gebruikt door de logistieke sector. Mourad zegt dat dit systeem gemakkelijk kan worden omzeild als een bestuurder zijn ID-kaart aan een andere persoon leent, bijvoorbeeld. "Hardware is een statische oplossing, overwegende dat logistiek dynamisch is, " betoogt hij.

Zonne-energie

Cobli's strategie was om te investeren in materiële en personele middelen, gegevenswetenschap, en het Internet of Things (IoT) toegepast op logistiek. In deze context, een PIPE-project dat in maart 2017 is gestart en naar verwachting in februari 2019 zal eindigen, heeft tot doel de door Cobli gebruikte methodologieën voor gegevensverzameling en gegevensanalyse te verfijnen.

Lucas Brunialti, een informatiesysteemspecialist en Cobli's chief technology officer, legt uit dat het huidige systeem voor gegevensverzameling een elektronisch apparaat vereist dat wordt geïmporteerd en gebruikt door andere logistieke bedrijven. Het apparaat is verbonden met de boorddiagnose (OBD) tracker van het voertuig. "Wat ons anders maakt, is hoe we de verzamelde gegevens verwerken, " zegt hij. "We bieden rapporten voor gebruik door routeplanners en wagenparkbeheerders."

Met ondersteuning van PIPE-FAPESP, fase twee van Cobli's project omvat de ontwikkeling van een nieuw apparaat dat niet afhankelijk is van de OBD-poort of elektrische stroom. Het is uitgerust met een zonnepaneel van 30 cm x 15 cm en kan worden bevestigd op elk deel van het voertuig dat zonlicht ontvangt. Volgens Brunialti, zonne-energie zal het scala aan mogelijke toepassingen uitbreiden. "Het zal mogelijk zijn om het op het chassis van een vrachtwagen te installeren om de lading te volgen, "zegt hij. Het apparaat heeft een interne batterij die zonne-energie opslaat, zodat het zowel 's nachts als overdag kan worden gebruikt.

Het bedrijf heeft al een prototype van het nieuwe apparaat en verwacht dit eind 2018 af te ronden. "Verschillende klanten van Cobli hebben interesse getoond in het testen van het product, ' zegt Mourad.

Gedragsafwijkingen

Een ander aspect van het project dat door FAPESP wordt ondersteund, is de evolutie van de software. Momenteel, het systeem kan verschillende kenmerken van het rijgedrag analyseren, klanten van Cobli in staat stellen hun chauffeurs te identificeren en gepersonaliseerde begeleiding te bieden aan degenen die gevaarlijk rijden. Dankzij dit systeem, ontdekte het bedrijf, bijvoorbeeld, dat wanneer chauffeurs in São Paulo City zijn, ze hebben de gewoonte om met ongeveer 25% te vertragen wanneer ze een snelheidscontrole naderen en hun vorige snelheid hervatten nadat ze deze hebben gepasseerd. Naast het risico van abrupt remmen, dit gedrag resulteert ook in een hoger brandstofverbruik en slijten banden en remcomponenten sneller.

De uitdaging is nu om een ​​algoritme te ontwikkelen dat afwijkingen in het standaardgedrag van de bestuurder identificeert. Zodra het systeem de bestuurder herkent, het moet snel afwijkingen detecteren die verband kunnen houden met het gebruik van medicijnen, slaperigheid, of het gebruik van een mobiele telefoon tijdens het rijden. Volgens Mourad, partnerschappen met wagenparkeigenaren zullen van fundamenteel belang zijn voor het behalen van efficiënte resultaten bij het analyseren van gegevens in het systeem. "Wanneer een verandering in een rijpatroon wordt gedetecteerd, we nemen contact op met de klant zodat ze kunnen weten wat er aan de hand is, " hij zegt.

Prijswinnende startup

Cobli heeft momenteel 50 medewerkers, 20 van hen zijn specialisten in productontwikkeling. "We hebben ingenieurs, gegevenswetenschappers, financiële analisten, ontwerpers, en zelfs antropologen, aangezien we onze klant goed moeten kennen om het systeem nuttiger en gebruiksvriendelijker te maken, ' zegt Mourad.

De hele structuur van het bedrijf is in slechts drie jaar tot stand gekomen. Het werd opgericht in 2015 nadat de Amerikaanse ondernemer Charles Parker Treacy Brazilië had geïdentificeerd als een zakelijke kans. Treacy was afgestudeerd in wiskunde aan de Duke University en volgde daarna een MBA-programma aan Harvard. Hij besloot te investeren in de logistieke sector in Brazilië. Het bedrijf werd geboren zonder de steun van een incubator of onderzoeksinstelling. Het hoofdkantoor is gevestigd in de stad São Paulo, het begon met het kapitaal van de vennoten en een eigen kantoor.