Predykcyjne utrzymanie flot, czyli warto wiedzieć, że ciężarówka się zepsuje — zanim jeszcze zapali się kontrolka. Webfleet i Questar właśnie to zrobili. Ich nowe rozwiązanie do predykcyjnego utrzymania flot analizuje dane pojazdów w czasie rzeczywistym i ostrzega o awariach z wyprzedzeniem. Dla transportu to przełom: mniej przestojów, mniejsze koszty i więcej przewidywalności w branży, która dotąd żyła „od awarii do awarii”.
W artykule przeczytasz
Menedżerowie flot dostają do ręki narzędzie, które ma wykrywać awarie, zanim do nich dojdzie. Webfleet (Bridgestone) i Questar Auto Technologies ogłosiły rozwiązanie Predictive Vehicle Health Management (PVHM) – system wykorzystujący algorytmy AI do prognozowania usterek i planowania serwisów z wyprzedzeniem. Informację potwierdzają komunikaty producentów i niezależne media branżowe.
Predykcyjne utrzymanie flot – co konkretnie ogłoszono
Nowy moduł PVHM łączy telemetrię i diagnostykę pojazdów Webfleet z predykcyjnymi modelami Questar. W praktyce system analizuje dane eksploatacyjne i stany komponentów, generuje wczesne ostrzeżenia, a następnie podpowiada, kiedy i co serwisować, by uniknąć nieplanowanych przestojów. Partnerzy zapowiadają „wysoką dokładność prognoz” oraz realne wsparcie w planowaniu przeglądów dla flot działających w transporcie i logistyce.
Na poziomie produktowym PVHM jest prezentowane jako wspólna innowacja pokazana m.in. przy okazji TransLogistica Poland 2025, z naciskiem na przejście z modelu reaktywnego na proaktywny w utrzymaniu ruchu.
Dlaczego to ma znaczenie dla flot i TSL?
Koszt „przestoju na poboczu” w transporcie dalekobieżnym liczony jest w tysiącach złotych na zdarzenie – doliczając opóźnienia, kary SLA, utracone przychody i holowanie. Predykcja awarii (łożyska, układu chłodzenia, hamulców, elektroniki) pozwala zgrać serwis z oknami operacyjnymi, skrócić czas unieruchomienia i zoptymalizować gospodarkę częściami. W efekcie spada TCO, rośnie wykorzystanie taboru, a planowanie pracy kierowców staje się stabilniejsze. Ten wektor korzyści – mniej „reakcji”, więcej „prewencji” – przewija się we wszystkich niezależnych publikacjach opisujących PVHM.
Technologia: co dzieje się „pod maską”
Choć producenci nie ujawniają metryk modeli, potwierdzają, że PVHM łączy bieżące dane z pojazdu (diagnostyka, telemetria) z uczeniem maszynowym do wykrywania wzorców poprzedzających awarie. Wynik to wczesne alerty i rekomendacje czynności obsługowych – z poziomu platformy Webfleet. Zgodnie z materiałami producenta, rozwiązanie ma opierać się na „dużych zbiorach danych” i modelach predykcyjnych trenowanych na danych flotowych; to naturalna ewolucja wcześniejszych funkcji Webfleet w obszarze diagnostyki i AI w zarządzaniu flotą.
Gdzie może „zrobić wynik” w Polsce
- Transport dalekobieżny i spedycja – harmonogramowanie serwisów i unikanie awarii na trasie to wymierne oszczędności i mniejszy stres operacyjny dla dyspozytorów.
- Dystrybucja miejska – wykrywanie degradacji elementów eksploatacyjnych w warunkach „stop-and-go” stabilizuje dostępność pojazdów.
- Floty budowlane i serwisowe – wcześniejsze sygnały o ryzyku awarii sprzętu dojazdowego na budowie ograniczają opóźnienia projektów i koszty zastępstw. (Wniosek branżowy na podstawie deklarowanej funkcji PVHM).
Ryzyka i pytania, które warto zadać przed wdrożeniem
Firmy flotowe powinny zapytać o: zakres obsługiwanych marek/modeli i typów napędów, jakość danych (czy pojazdy wspierają wymagane PID/diagnostykę), integrację z obecnym DMS/ERP, politykę prywatności danych serwisowych oraz sposób licencjonowania. Warto też zweryfikować, jak system kalibruje prognozy pod realny profil eksploatacji – trasa międzynarodowa to inne wzorce niż dystrybucja miejska. Te elementy decydują o rzeczywistym ROI, nawet jeśli rdzeń technologiczny wygląda obiecująco w testach.
Standaryzacja w predykcji floty
Ogłoszenie Webfleet i Questar nie jest „kolejną funkcją w panelu”, lecz próbą standaryzacji predykcyjnego utrzymania flot w skali masowej – z gotową integracją, interfejsem i opieką producenta. Jeśli zarządzają Państwo taborem o wysokiej dostępności operacyjnej (TSL, serwis, budownictwo), warto poprosić o demo i policzyć własny case: ile przestojów system mógłby realnie uniknąć w ostatnich 12 miesiącach i jak przełożyłoby się to na TCO. Niezależne relacje branżowe i komunikaty producentów są spójne, co jest dobrym sygnałem przed pilotażem.
Czytaj więcej:
Autonomiczne okręty coraz bliżej? Blue Water Autonomy pokazuje przyszłość operacji morskich
FAQ: Predykcyjne utrzymanie flot Webfleet i Questar
Na czym polega predykcyjne utrzymanie flot?
Predykcyjne utrzymanie flot (Predictive Maintenance) to wykorzystanie danych z pojazdów i algorytmów sztucznej inteligencji do przewidywania awarii zanim wystąpią. System analizuje telemetrię, diagnostykę i styl jazdy, dzięki czemu może z wyprzedzeniem wskazać, które elementy wymagają serwisu.
Czym różni się PVHM od tradycyjnych systemów monitoringu pojazdów?
Standardowy monitoring informuje o tym, co już się wydarzyło (np. błąd, awaria, przeciążenie).
PVHM (Predictive Vehicle Health Management) działa proaktywnie – wykrywa symptomy zużycia i ostrzega, zanim pojawi się usterka. To przejście z modelu reaktywnego na predykcyjny w zarządzaniu flotą.
Jakie firmy mogą najbardziej skorzystać na PVHM?
Najwięcej zyskają przedsiębiorstwa, które utrzymują duże floty operujące w trybie ciągłym: transport dalekobieżny, logistyka, dystrybucja miejska oraz floty serwisowe i budowlane. W tych branżach każda godzina przestoju oznacza realne straty finansowe.
Czy rozwiązanie PVHM działa z każdym pojazdem?
PVHM wymaga, by pojazd miał dostęp do podstawowych danych diagnostycznych (OBD lub CAN) i był zintegrowany z platformą Webfleet. W praktyce obsługuje większość współczesnych modeli pojazdów użytkowych, zwłaszcza w segmencie TSL.
Jakie oszczędności może przynieść predykcyjne utrzymanie flot?
Zależnie od skali działalności, PVHM może ograniczyć liczbę awarii nawet o 30–50%, zmniejszyć liczbę nieplanowanych wizyt w serwisie i obniżyć całkowity koszt utrzymania floty (TCO) o kilka do kilkunastu procent rocznie.
Czy dane flotowe są bezpieczne?
Webfleet i Questar deklarują pełną zgodność z europejskimi regulacjami RODO i AI Act. Dane z pojazdów są szyfrowane, a dostęp do nich ma wyłącznie uprawniony administrator floty.
Czy PVHM można zintegrować z systemami ERP lub DMS firmy?
Tak, rozwiązanie jest otwarte na integracje. Dane z PVHM można łączyć z systemami zarządzania flotą, magazynem, serwisem czy finansami, co pozwala automatyzować planowanie i raportowanie.
Czy kierowca widzi alerty z PVHM w czasie jazdy?
Tak. Kierowca otrzymuje komunikaty o stanie pojazdu w aplikacji Webfleet. System informuje o potencjalnych problemach, zanim pojawi się kontrolka na desce rozdzielczej.
Czy PVHM analizuje styl jazdy kierowcy?
Częściowo tak. System rejestruje dane dotyczące prędkości, przyspieszania, hamowania i biegu jałowego. Na tej podstawie potrafi wskazać, czy styl jazdy wpływa na szybsze zużycie podzespołów.
Czy system PVHM może „karać” kierowców za błędy?
Nie. PVHM nie służy do oceniania kierowców ani nakładania kar. Jego celem jest prewencja – wczesne wykrywanie usterek i poprawa bezpieczeństwa pracy. Dane są wykorzystywane do optymalizacji serwisu, a nie do kontroli personalnej.
Czy kierowca musi coś instalować w pojeździe?
Nie. Wszystkie moduły diagnostyczne są montowane przez firmę flotową. Kierowca może korzystać z aplikacji Webfleet do podglądu alertów i statusu technicznego pojazdu.
Czy PVHM działa także w pojazdach elektrycznych?
Tak. System obsługuje zarówno pojazdy spalinowe, jak i elektryczne, analizując stan akumulatora trakcyjnego, temperaturę ogniw i efektywność rekuperacji.
Źródła: PAP MediaRoom, oficjalne materiały Bridgestone/Webfleet (TransLogistica 2025), Questar (strona produktu), publikacje Vision-Mobility, Forwarder Magazine, IT Supply Chain, AutoExpert i Strefa Biznesu – wszystkie zgodnie opisują uruchomienie PVHM, jego cel i główne funkcje.
Porozmawiaj z nami o sztucznej inteligencji
Dołącz do grupy "AI Business" na Facebooku
Polecamy e-book o AI
AI w marketingu – jak zwiększyć sprzedaż i zaangażowanie klientów?
Test Turinga: Czy AI jest już inteligentniejsze od człowieka?