افزایش بهای سوخت و فشارهای زیست‌محیطی باعث شده کاهش مصرف انرژی به یکی از اولویت‌های اصلی شرکت‌های حمل‌ونقل سنگین تبدیل شود. کامیون‌ها و ماشین‌آلات سنگین به دلیل مصرف بالای گازوئیل، سهم قابل‌توجهی در انتشار گازهای گلخانه‌ای دارند. فناوری اینترنت اشیا (IoT) با ایجاد امکان پایش، تحلیل و کنترل هوشمند عملکرد وسایل نقلیه، تحولی چشمگیر در بهینه‌سازی مصرف سوخت ایجاد کرده است.
ساختار سامانه مدیریت سوخت مبتنی بر IoT
سامانه‌های مدیریت سوخت ناوگان معمولاً از سه بخش اصلی تشکیل می‌شوند:
۱٫ حسگرها و واحدهای جمع‌آوری داده (IoT Sensors & Devices):
هر وسیله نقلیه به حسگرهایی برای اندازه‌گیری لحظه‌ای میزان سوخت مصرفی، دور موتور، فشار باد لاستیک، دمای موتور و سبک رانندگی مجهز می‌شود.
داده‌ها از طریق حسگرهای جریان سوخت (Fuel Flow Sensor)، ماژول‌های OBD-II و GPS جمع‌آوری می‌شوند.
این حسگرها قادرند مصرف سوخت را با دقت بسیار بالا (تا ۱٪) اندازه‌گیری کنند و ارتباط بی‌سیم آن‌ها از طریق فناوری‌های LoRa، NB-IoT یا ۴G/5G برقرار می‌شود.
۲٫ واحد پردازش و ارسال داده (On-Board Gateway):
داده‌های جمع‌آوری‌شده در واحد کنترل مرکزی هر خودرو (Gateway) پردازش اولیه می‌شوند.
در این مرحله، با استفاده از Edge Computing برخی تحلیل‌های سریع مانند شناسایی رانندگی غیر‌بهینه (شتاب‌های ناگهانی یا توقف‌های مکرر) انجام شده و هشدار به راننده ارسال می‌شود.
سپس داده‌ها از طریق شبکه سلولی یا ماهواره‌ای به سرور مرکزی منتقل می‌شوند.
۳٫ پلتفرم ابری و تحلیل داده (Cloud Analytics Platform):
داده‌های حجیم ناوگان در پلتفرم ابری ذخیره و با بهره‌گیری از الگوریتم‌های یادگیری ماشین (Machine Learning) تحلیل می‌شوند.
سامانه می‌تواند الگوهای مصرف سوخت، شرایط ترافیکی، و عادات رانندگی را شناسایی کرده و پیشنهادهای اصلاحی برای هر راننده یا مسیر ارائه دهد.
این پلتفرم همچنین گزارش‌های مدیریتی، شاخص‌های بهره‌وری و نمودارهای تحلیلی را برای تصمیم‌گیری مدیر ناوگان تولید می‌کند.
در پروژه‌ای که توسط شرکت Scania در اروپا اجرا شد، بیش از ۲۵۰۰ کامیون به سامانه پایش سوخت مبتنی بر IoT مجهز شدند.
حسگرهای نصب‌شده روی موتور و مسیر سوخت، داده‌های مصرف را در هر ثانیه جمع‌آوری کرده و از طریق شبکه NB-IoT به پلتفرم مرکزی ارسال می‌کردند.
نتیجه این پروژه نشان داد که با تحلیل داده‌های رانندگی و آموزش رانندگان بر اساس الگوهای استخراج‌شده، مصرف سوخت ناوگان به‌طور میانگین ۱۳٪ کاهش یافت.
همچنین هزینه نگهداری موتور و لاستیک‌ها تا ۲۰٪ کمتر شد.
مزایای کلیدی استفاده از IoT در مدیریت سوخت ناوگان
پایش بلادرنگ (Real-Time Monitoring): اندازه‌گیری مداوم مصرف سوخت هر خودرو در لحظه.
کشف الگوهای غیر‌بهینه رانندگی: تحلیل رفتار راننده و ارسال هشدارهای اصلاحی.
کاهش هزینه‌های عملیاتی: کاهش مصرف سوخت، زمان توقف و استهلاک تجهیزات.
بهبود تصمیم‌گیری مدیریتی: ارائه داده‌های دقیق برای برنامه‌ریزی مسیر و زمان‌بندی سفرها.
کاهش آلایندگی محیطی: بهینه‌سازی مصرف سوخت منجر به کاهش انتشار CO₂ می‌شود.
به‌کارگیری اینترنت اشیا در مدیریت ناوگان سنگین، یکی از مؤثرترین راهکارهای کاهش مصرف سوخت و افزایش بهره‌وری انرژی است. با اتصال بلادرنگ خودروها، تحلیل داده‌های عملیاتی و استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، شرکت‌های حمل‌ونقل می‌توانند مصرف سوخت را کنترل، رفتار رانندگان را بهینه و هزینه‌های تعمیرات را کاهش دهند.
در آینده، با توسعه فناوری‌های ۵G، هوش مصنوعی (AI) و Digital Twin، سامانه‌های مدیریت سوخت به سطحی خواهند رسید که تصمیمات اصلاحی به‌صورت خودکار اجرا شوند گامی مهم در مسیر ناوگان هوشمند و سبز (Smart & Green Fleet)
اگر به دنبال پیاده‌سازی این سیستم در پروژه‌های صنعتی خود هستید، همین حالا با شماره های ۰۹۱۲۸۵۷۸۰۴۶ و ۰۹۱۲۰۱۹۱۳۶۸ تماس بگیرید و یا به ایمیل info@iotbiz.ir درخواست خود را ارسال کنید تا مشاوره رایگان دریافت کنید و راهکار مناسب را دریافت کنید.