As pessoas que utilizam veículos partilhados (“carsharing”) esperam que o seu veículo esteja em boas condições para circular e que não cheire a fumo. É bastante desagradável quando um veículo está riscado e amassado ou quando percebemos que alguém esteve a fumar no interior. Com as novas soluções Ridecare que a Bosch está a desenvolver para operadores de frotas e prestadores de serviços de mobilidade de carsharing, em breve isso é algo que fará parte do passado.
A primeira funcionalidade padrão do Ridecare é a deteção de fumo e danos. Para isso, a Bosch combina uma caixa de sensor no veículo com análise de dados baseada na cloud usando Inteligência Artificial. Isso permite que os fornecedores de serviços de partilha recebam informações importantes e de fácil compreensão em tempo real sobre se um veículo de carsharing foi danificado ou se alguém fumou no seu interior.
Gestão de carsharing otimizada
As reparações ou limpezas podem, deste modo, ser executadas de forma mais rápida e de acordo com a procura, otimizando a gestão da frota.
“No carsharing, um dos principais segredos para a satisfação do cliente é garantir que os utilizadores têm uma experiência de condução segura e agradável o tempo todo. Com as soluções Ridecare, a Bosch está a definir um novo padrão para uma experiência ainda melhor por parte do cliente no mercado de partilha de veículos”, afirma Harald Kroeger, membro do conselho de administração da Robert Bosch GmbH.
Contributo da Bosch em Braga
Esta solução Bosch Ridecare contou com o envolvimento das equipas da Bosch em Portugal, nomeadamente através das tecnologias desenvolvidas no âmbito do projeto Easy Ride, realizado em parceria com a Universidade do Minho.Uma das principais soluções desenvolvidas no âmbito do Easy Ride diz respeito às tecnologias in-vehicle sensors, ou seja, a inclusão de sensores capazes de recolher informação valiosa para que o veículo de carsharing seja capaz de aprender com a experiência.
Neste caso concreto da solução Bosch Ridecare, o envolvimento da Bosch em Braga passou pelo desenvolvimento do algoritmo de deteção de dano no interior do veículo.
Este algoritmo é baseado em técnicas de machine learning, capaz de processar e projetar toda a informação gerada pelos diversos sistemas sensoriais que monitorizam o respetivo meio envolvente, seja o espaço interior do habitáculo ou os seus passageiros.
Projetos-piloto para depois lançar versão de produção
O fornecedor de tecnologia e serviços está atualmente a trabalhar em projetos-piloto com os principais prestadores de serviços de partilha na Ásia, América do Norte e Alemanha com o objetivo de lançar uma versão de produção do seu sistema de deteção de fumo e danos.
