Mejorando la eficiencia en nuestra conducción David Melendi Palacio Universidad de Oviedo
Introducción Contaminación de los vehículos de combustión Co2, partículas, Calentamiento global Enfermedades respiratorias y cardiovasculares Concienciación de las empresas Mejorar su imagen Reducir los costes operativos Existen diversos tipos de medidas para mejorar el consumo Modificaciones en los vehículos, modernización de la flota, mantenimiento predictivo, Conducción eficiente Se podría reducir en un 10% las emisiones y el consumo
Conducción eficiente Cursos de conducción eficiente Las buenas prácticas se van perdiendo Se vuelve a lo de siempre (dejadez, cansancio, ) El conocimiento no queda fijado de forma permanente La repetición de los cursos no garantiza que las prácticas se hagan permanentes Solución: un nuevo enfoque que busque un aprendizaje permanente
Método de aprendizaje Principios del método: Blended learning Los cursos son importantes pero se olvidan los conceptos, hay que dar algo más Learning by doing La práctica fija el conocimiento Los profesionales no tienen tiempo para estudiar, hay que aprender al mismo tiempo que se trabaja Long term learning Necesitamos que el conocimiento se haga permanente Mejora continua
Método de aprendizaje Blended Learning for Efficient Driving METODOLOGÍA DE APRENDIZAJE PARA CONDUCCIÓN EFICIENTE BASADA EN LOS PARADIGMAS DE BLENDED LEARNING Y LEARNING BY DOING Profesor + herramientas de e- learning (a bordo del vehículo y fuera) Diferentes fases para la fijación del conocimiento Informes para el reconocimiento por parte de la empresa Alineada con ISO 50001 (Sistema de Gestión Energética)
Objetivos: Adaptación de la evaluación al contexto Evaluar al conductor por sus actuaciones y no por la evolución en el consumo (otras dependencias) Determinación automática de recomendaciones a los conductores Sistema de apoyo a la decisión para el formador
Se crea un modelo del conductor (modelo del estudiante) KPIs métricas para la determinación de sus características de eficiencia Se define un proceso de evaluación continua basado en: Establecimiento de líneas base o referencia: Funcionamiento del vehículo Tipo de servicio,. Punto de partida del conductor Evolución sobre las líneas base: Contexto Búsqueda de patrones de eficiencia e ineficiencia Análisis de los datos de forma comparativa
CATED BOX + Learning analytics Sistema operativo actual ECU Sistema embarcado Captador Módulo de procesamiento y transmisión Aplicación de recomendación y alarma Sistema de turnos compañía Sistema Central Formador Subsistema de gestión SQLServer Proactiva Servicios Web Subsistema de operación Portal Web Responsable flota Subsistema de análisis Sistema analítico y generación de informes CouchDB DB Relacional Procesos periódicos de tratamiento de datos Conductor Cuadro de mando para el seguimiento de conductores Análisis SSIS SQLServer ELT Contexto Map-matching Reversegeocoding CouchDB replicada Sistema de Learning Analytics
Ejemplo de definición del contexto Caracterización del funcionamiento del vehículo
Ejemplo de definición del contexto Caracterización del funcionamiento del vehículo
Ejemplo de definición del contexto Caracterización del funcionamiento del vehículo
Ejemplo de definición del contexto Caracterización del funcionamiento del vehículo
Ejemplo de definición del contexto Caracterización del funcionamiento del vehículo
Ejemplo de definición del contexto Caracterización del funcionamiento del vehículo
Puntos críticos de ralentí patrón de ineficiencia Ejemplo de análisis
Puntos clave de inercia patrón de eficiencia Ejemplo de análisis
Conclusiones: Es necesario caracterizar el contexto para determinar la línea base analítica además del nivel de desempeño de partida del conductor Los análisis deben de ser detallados teniendo en cuenta patrones de eficiencia y localizaciones si se pretende que el formador de instrucciones precisas de mejora y pueda determinar si existe una evolución positiva
Grupo de investigación Grupo de Investigación DMMS Universidad de Oviedo - UNED Campus de Gijón Edificio Polivalente, Módulo 7, 2ª Planta 33203 Gijón Tel: (+34) 985182377 www.adnmobilesolutions.com Edificio Centro Tecnológico Parque Científico y Tecnológico de Gijón C/ Los Prados, 166-33203 Gijón Tel: (+34) 985331932