Gestão inteligente de frotas: controlo baseado em dados dos veículos aluguer

Esta monografia apresenta um sistema abrangente para o planeamento da manutenção preditiva em frotas de veículos de aluguer, abordando as restrições operacionais específicas de ambientes em que o condutor muda a cada transação. O trabalho desenvolve uma arquitetura de inferência de aprendizagem automática em vários níveis que combina modelos de base de autoencoders variacionais por veículo para a deteção de anomalias, um conjunto de modelos LSTM e árvores de decisão com reforço de gradiente para a estimativa do índice de integridade com intervalos de confiança calibrados, e regularização baseada em princípios físicos para modos de falha raros. Uma pontuação composta de prioridade de planeamento da manutenção integra a urgência mecânica com o contexto operacional do aluguer, incluindo a densidade de reservas, o nível de receitas e as restrições de disponibilidade da frota, permitindo a orquestração autónoma de eventos de manutenção dentro de janelas de manutenção reduzidas entre alugueres. A monografia abrange modalidades de sensores e arquiteturas de dados, pipelines de pré-processamento e engenharia de características, previsão da procura ao nível da frota e quadros de governação de dados para sistemas de frotas conectadas.