ਫਲੀਟ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਅਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ

ਲਾਭ:

• ਫਲੀਟ ਦੀ ਲਾਗਤ, ਈਂਧਨ ਦੀ ਖਪਤ, ਟੈਲੀਮੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਦੀਆਂ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਅਤੇ ਖਰਾਬੀ ਦੇ ਜੋਖਮ ਅਤੇ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਯੋਜਨਾ ਦੇ ਖਰੜੇ ਲਈ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ।
• ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਸਪੋਰਟ ਨਾਲ ਡਰਾਈਵਰ ਵਿਵਹਾਰ, ਵਾਹਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਦਰ ਅਤੇ ਮਾਲਕੀ ਦੀ ਕੁੱਲ ਲਾਗਤ (TCO) ਸੂਚਕਾਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ
• ਇਹ ਸਮਝਣ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਕਿ ਨਕਲੀ ਖੁਫੀਆ ਖਰਾਬੀ ਦੀਆਂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਨੂੰ ਸਰੀਰਕ ਮੁਆਇਨਾ ਅਤੇ ਤਕਨੀਕੀ ਮਾਹਰ ਦੇ ਫੈਸਲੇ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ.

ਇੱਕ ਵਿਤਰਣ ਕਾਰੋਬਾਰ ਵਿੱਚ, ਵਾਹਨ ਸਿਰਫ਼ ਆਵਾਜਾਈ ਦੇ ਵਾਹਨ ਨਹੀਂ ਹਨ, ਉਹ ਪੈਦਲ ਲਾਗਤ ਕੇਂਦਰ ਹਨ। ਈਂਧਨ, ਰੱਖ-ਰਖਾਅ, ਟਾਇਰ, ਬੀਮਾ, ਡਰਾਈਵਰ, ਘਟਾਓ — ਹਰ ਵਾਹਨ ਲਗਾਤਾਰ ਪੈਸਾ ਖਰਚ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਹਰ ਅਚਾਨਕ ਟੁੱਟਣ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਮੁਰੰਮਤ ਦੀਆਂ ਲਾਗਤਾਂ ਅਤੇ ਰੁਕੇ ਹੋਏ ਸ਼ਿਪਮੈਂਟ, ਖੁੰਝੀਆਂ ਡਿਲਿਵਰੀ, ਗੁੱਸੇ ਵਾਲੇ ਗਾਹਕ। ਫਲੀਟ ਪ੍ਰਬੰਧਨ - ਵਾਹਨ ਫਲੀਟ ਦੀ ਲਾਗਤ, ਰੱਖ-ਰਖਾਅ, ਵਰਤੋਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਇਹਨਾਂ ਖਰਚਿਆਂ ਨੂੰ ਨਿਯੰਤਰਣ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਵਾਹਨ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਕੁਸ਼ਲ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਆਧੁਨਿਕ ਵਾਹਨ ਟੈਲੀਮੈਟਿਕਸ (ਸਿਸਟਮ ਜੋ ਵਾਹਨ ਤੋਂ ਅਸਲ-ਸਮੇਂ ਦੀ ਸਥਿਤੀ, ਸਪੀਡ, ਈਂਧਨ, ਇੰਜਣ ਡੇਟਾ ਇਕੱਤਰ ਕਰਦਾ ਹੈ) ਦੇ ਕਾਰਨ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਡੇਟਾ ਸਟ੍ਰੀਮ ਪੈਦਾ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਇਸ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਕਿਸੇ ਖਰਾਬੀ ਦੇ ਹੋਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸਿਗਨਲ ਹਾਸਲ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ; ਇਸ ਨੂੰ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨੀ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ - ਖਰਾਬੀ ਅਤੇ ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ ਦਖਲ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨਾ। ਪਰ ਆਓ ਸਪੱਸ਼ਟ ਕਰੀਏ: AI ਅਸਫਲਤਾ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਸੰਕੇਤ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਤਕਨੀਕੀ ਮਾਹਰ ਸਰੀਰਕ ਮੁਆਇਨਾ ਰਾਹੀਂ ਫੈਸਲਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਕੋਈ ਵਾਹਨ ਯਾਤਰਾ 'ਤੇ ਜਾਵੇਗਾ ਜਾਂ ਕੀ ਉਸ ਦਾ ਪਾਰਟ ਬਦਲਿਆ ਜਾਵੇਗਾ ਜਾਂ ਨਹੀਂ।

ਦੇਖਭਾਲ ਦੇ ਤਰੀਕੇ: ਤਿੰਨ ਪੀੜ੍ਹੀਆਂ

ਤਿੰਨ ਪੱਧਰਾਂ 'ਤੇ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਬਾਰੇ ਸੋਚੋ। ਅਸਫਲਤਾ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਦੀ ਸਾਂਭ-ਸੰਭਾਲ (ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆਸ਼ੀਲ): ਜਦੋਂ ਇਹ ਟੁੱਟ ਜਾਵੇ ਤਾਂ ਇਸਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰੋ। ਇਹ ਸਭ ਤੋਂ ਸਸਤਾ ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਪਰ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹਿੰਗਾ ਹੈ; ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਅਟਕਣ, ਜ਼ਰੂਰੀ ਮੁਰੰਮਤ ਅਤੇ ਖੁੰਝੇ ਕੰਮ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣਦਾ ਹੈ। ਰੋਕਥਾਮ ਸੰਭਾਲ: ਕੈਲੰਡਰ ਜਾਂ ਮਾਈਲੇਜ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਨਿਯਮਤ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ; ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਤੇਲ ਹਰ 15,000 ਕਿਲੋਮੀਟਰ ਬਦਲਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਚੰਗਾ ਹੈ, ਪਰ ਕਈ ਵਾਰ ਇਹ ਜਲਦੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ (ਬੇਲੋੜੀ ਖਰਚਾ) ਅਤੇ ਕਈ ਵਾਰ ਇਹ ਦੇਰ ਨਾਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ (ਅਸਫਲਤਾ ਪਹਿਲਾਂ ਆਉਂਦੀ ਹੈ)। ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਤ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ: ਵਾਹਨ ਦੇ ਅਸਲ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਦੇਖ ਕੇ ਅਤੇ "ਇਹ ਹਿੱਸਾ ਲਗਭਗ ਇਸ ਸਮੇਂ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਜੋਖਮ ਭਰਿਆ ਹੋਵੇਗਾ" ਕਹਿ ਕੇ ਸਮੇਂ-ਸਮੇਂ ਦੀ ਦਖਲਅੰਦਾਜ਼ੀ। ਇਹ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਕੁਸ਼ਲ ਹੈ; ਨਾ ਛੇਤੀ ਨਾ ਦੇਰ. AI ਉਹ ਇੰਜਣ ਹੈ ਜੋ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਦੇ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਨੂੰ ਸੰਭਵ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ: ਇਹ ਇੰਜਣ ਦੇ ਤਾਪਮਾਨ, ਵਾਈਬ੍ਰੇਸ਼ਨ, ਬਾਲਣ ਦੀ ਖਪਤ ਪੈਟਰਨ, ਬ੍ਰੇਕ ਵੀਅਰ ਵਰਗੇ ਸੰਕੇਤਾਂ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਆਮ ਤੋਂ ਭਟਕਣ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਂਦਾ ਹੈ।

ਸੰਕੇਤ: ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਤ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ "ਅਸਫਲਤਾ ਤੋਂ ਬਾਅਦ" ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਖਤਮ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ; ਇਸ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਨਾਜ਼ੁਕ ਸੁਰੱਖਿਆ ਹਿੱਸਿਆਂ (ਬ੍ਰੇਕ, ਸਟੀਅਰਿੰਗ, ਟਾਇਰ) 'ਤੇ ਹਮੇਸ਼ਾ ਇੱਕ ਰੋਕਥਾਮ ਵਾਲਾ ਸਮਾਂ-ਸਾਰਣੀ ਰੱਖੋ। AI ਇੱਕ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਪਰਤ ਜੋੜਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਬਦਲਦਾ ਹੈ।

ਫਲੀਟ ਦੀ ਅਦਿੱਖ ਕੀਮਤ: TCO

ਵਾਹਨ ਦੀ ਅਸਲ ਕੀਮਤ ਖਰੀਦ ਮੁੱਲ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਮਲਕੀਅਤ ਦੀ ਕੁੱਲ ਲਾਗਤ (TCO) ਉਹ ਸਾਰੇ ਖਰਚੇ ਹਨ ਜੋ ਵਾਹਨ ਨੂੰ ਆਪਣੀ ਸਾਰੀ ਉਮਰ ਵਿੱਚ ਖਰਚਦਾ ਹੈ: ਖਰੀਦ, ਬਾਲਣ, ਰੱਖ-ਰਖਾਅ, ਟਾਇਰ, ਬੀਮਾ, ਟੈਕਸ, ਘਟਾਓ, ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਡਾਊਨਟਾਈਮ ਨੁਕਸਾਨ। ਦੋ ਗੱਡੀਆਂ ਇੱਕੋ ਕੀਮਤ 'ਤੇ ਖਰੀਦੀਆਂ ਜਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਪਰ ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸੜਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਜ਼ਿਆਦਾ ਵਾਰ ਟੁੱਟ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਮਹਿੰਗਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। AI ਫਲੀਟ ਦੇ ਇਤਿਹਾਸਕ ਖਰਚ ਡੇਟਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਵਾਹਨ-ਦਰ-ਵਾਹਨ ਆਧਾਰ 'ਤੇ TCO ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ; ਇਹ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਹੜਾ ਵਾਹਨ "ਪੈਸੇ ਦਾ ਟੋਆ" ਹੈ ਅਤੇ ਕਿਸ ਨੂੰ ਬਦਲਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਇਹ ਬਦਲਣ ਦੇ ਫੈਸਲੇ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਆਧਾਰ ਹੈ - ਪਰ ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਮੈਨੇਜਰ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਬਜਟ ਅਤੇ ਰਣਨੀਤੀ ਨੂੰ ਜਾਣਦਾ ਹੈ।

ਡਰਾਈਵਰ ਵਿਹਾਰ ਅਤੇ ਬਾਲਣ

ਈਂਧਨ ਫਲੀਟ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੀ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲ ਲਾਗਤ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਡਰਾਈਵਰ ਦੇ ਵਿਵਹਾਰ 'ਤੇ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਨਿਰਭਰ ਹੈ। ਸਖ਼ਤ ਪ੍ਰਵੇਗ, ਸਖ਼ਤ ਬ੍ਰੇਕਿੰਗ, ਲੰਮੀ ਸੁਸਤ ਰਹਿਣ, ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਗਤੀ—ਇਹ ਸਭ ਬਾਲਣ ਦੀ ਖਪਤ ਅਤੇ ਪਹਿਨਣ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਟੈਲੀਮੈਟਿਕਸ ਇਹਨਾਂ ਵਿਹਾਰਾਂ ਨੂੰ ਰਿਕਾਰਡ ਕਰਦਾ ਹੈ; AI ਇਹਨਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਹੜਾ ਵਿਵਹਾਰ ਕਿੰਨਾ ਬਾਲਣ/ਵੀਅਰ ਦੀ ਲਾਗਤ ਲਿਆਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਡਰਾਈਵਰ ਕੋਚਿੰਗ ਲਈ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਪਰ ਸਾਵਧਾਨ ਰਹੋ: ਇਸ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਬਰਾਬਰੀ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਲਈ ਇੱਕ ਸਾਧਨ ਵਜੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਤੇ ਸਜ਼ਾ ਦੇ ਇੱਕ ਸਾਧਨ ਵਜੋਂ; ਨਹੀਂ ਤਾਂ, ਇਹ ਕਰਮਚਾਰੀ ਦੇ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਅਤੇ ਨੈਤਿਕ ਸੀਮਾਵਾਂ ਨੂੰ ਨੁਕਸਾਨ ਪਹੁੰਚਾਏਗਾ।

ਧਿਆਨ ਦਿਓ: ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਨੂੰ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਬਣਾਉਣ ਵਾਲੇ ਡ੍ਰਾਈਵਰ ਦੇ ਵਿਵਹਾਰ ਦੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇੱਕ ਜੁਰਮਾਨਾ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ ਨੈਤਿਕ ਅਤੇ ਕਨੂੰਨੀ ਦੋਵੇਂ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਖਤਰੇ ਰੱਖਦਾ ਹੈ। ਸੁਰੱਖਿਆ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ, ਨਿਰਪੱਖ ਫੀਡਬੈਕ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਅਤੇ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ। ਨਿਗਰਾਨੀ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਅਤੇ ਕਰਮਚਾਰੀ ਦੇ ਅਧਿਕਾਰਾਂ ਦਾ ਆਦਰ ਕਰੋ।

ਕਦਮ ਦਰ ਕਦਮ: AI ਨਾਲ ਫਲੀਟ ਓਪਰੇਸ਼ਨ

1. ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰੋ. ਅਗਿਆਤ ਵਾਹਨ ਕੋਡ, ਟੈਲੀਮੈਟਿਕਸ ਸਾਰਾਂਸ਼ (ਈਂਧਨ, ਕਿਲੋਮੀਟਰ, ਇੰਜਣ ਚੇਤਾਵਨੀਆਂ), ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਦਾ ਇਤਿਹਾਸ, ਲਾਗਤ ਆਈਟਮਾਂ।
2. ਅਸੰਗਤਤਾ ਘਟਾਓ। AI ਨੂੰ ਅਸਫ਼ਲਤਾ ਦੇ ਆਮ ਅਤੇ ਸੰਭਵ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਸੰਕੇਤਾਂ ਤੋਂ ਭਟਕਣ ਵਾਲੇ ਵਾਹਨਾਂ ਨੂੰ ਫਲੈਗ ਕਰਨ ਲਈ ਕਹੋ।
3. TCO ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰੋ। ਵਾਹਨ ਅਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹਿੰਗੇ ਵਾਹਨਾਂ ਦੁਆਰਾ ਕੁੱਲ ਲਾਗਤ ਨੂੰ ਘਟਾਓ।
4. ਦੇਖਭਾਲ ਯੋਜਨਾ ਦਾ ਖਰੜਾ ਤਿਆਰ ਕਰੋ। ਜੋਖਮ ਭਰੇ ਹਿੱਸਿਆਂ ਲਈ ਸਿਫਾਰਿਸ਼ ਕੀਤੀ ਦਖਲਅੰਦਾਜ਼ੀ ਦਾ ਸਮਾਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋ।
5. ਤਕਨੀਕੀ ਤਸਦੀਕ. ਤਕਨੀਸ਼ੀਅਨ ਨੂੰ ਸਰੀਰਕ ਮੁਆਇਨਾ ਨਾਲ ਹਰੇਕ ਖਰਾਬੀ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨ ਦਿਓ।
6. ਫੈਸਲਾ। ਮੈਨੇਜਰ ਨੂੰ ਬਜਟ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਦੇ ਨਾਲ ਨਵਿਆਉਣ, ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਜਾਂ ਡਰਾਈਵਰ ਸਿਖਲਾਈ ਬਾਰੇ ਫੈਸਲਾ ਕਰਨ ਦਿਓ।

ਤਿੰਨ ਛੋਟੇ ਕੇਸ

ਕੇਸ 1 - ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਸਿਗਨਲ ਦੁਆਰਾ ਅਸਫਲਤਾ ਨੂੰ ਰੋਕਿਆ ਗਿਆ। ਇੱਕ ਕਾਰਗੋ ਫਲੀਟ ਵਿੱਚ, AI ਨੇ ਫਲੈਗ ਕੀਤਾ ਕਿ ਪਿਛਲੇ ਦੋ ਹਫ਼ਤਿਆਂ ਵਿੱਚ ਤਿੰਨ ਵਾਹਨਾਂ ਦੀ ਬਾਲਣ ਦੀ ਖਪਤ ਆਮ ਨਾਲੋਂ 8% ਵਧ ਗਈ ਹੈ ਅਤੇ ਇੰਜਣ ਦਾ ਤਾਪਮਾਨ ਪੈਟਰਨ ਬਦਲ ਗਿਆ ਹੈ। ਤਕਨੀਸ਼ੀਅਨ ਨੇ ਇਨ੍ਹਾਂ ਤਿੰਨਾਂ ਵਾਹਨਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ; ਦੋ ਵਿੱਚ ਕੂਲਿੰਗ ਸਿਸਟਮ ਸਟਾਰਟਅਪ ਅਸਫਲਤਾਵਾਂ ਸਨ ਅਤੇ ਇੱਕ ਵਿੱਚ ਮਾਪ ਦੀ ਗਲਤੀ ਸੀ। ਦੋ ਵਾਹਨ ਸੜਕ ਦੇ ਕਿਨਾਰੇ 'ਤੇ ਖਤਮ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਨਿਰਧਾਰਤ ਸੇਵਾ 'ਤੇ ਮੁਰੰਮਤ ਕੀਤੇ ਗਏ ਸਨ; ਤੀਜੇ ਲਈ, ਕੋਈ ਬੇਲੋੜਾ ਖਰਚ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਕਿਉਂਕਿ ਤਕਨੀਕੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਨੇ AI ਚੇਤਾਵਨੀ ਨੂੰ ਫਿਲਟਰ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਸੀ। ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨ ਨੇ ਸੰਕੇਤ ਦਿੱਤਾ, ਮਾਹਰ ਨੇ ਫੈਸਲਾ ਕੀਤਾ.

ਕੇਸ 2 - TCO ਨਾਲ ਨਵਿਆਉਣ ਦਾ ਫੈਸਲਾ। ਇੱਕ ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਸ਼ਨ ਕੰਪਨੀ ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕੀ ਕਿ ਆਪਣੇ 30 ਵਾਹਨਾਂ ਦੇ ਫਲੀਟ ਵਿੱਚ ਕਿਹੜੇ ਵਾਹਨਾਂ ਦਾ ਨਵੀਨੀਕਰਨ ਕਰਨਾ ਹੈ। AI ਨੇ ਵਾਹਨ-ਅਧਾਰਿਤ TCO ਜਾਰੀ ਕੀਤਾ; ਇਹ ਦੇਖਿਆ ਗਿਆ ਸੀ ਕਿ 4 ਵਾਹਨਾਂ ਦੇ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਅਤੇ ਬਾਲਣ ਦੀ ਲਾਗਤ ਫਲੀਟ ਔਸਤ ਨਾਲੋਂ 1.7 ਗੁਣਾ ਸੀ, ਅਤੇ ਉਹ ਅਕਸਰ ਸੜਕ 'ਤੇ ਫਸੇ ਹੋਏ ਸਨ। ਮੈਨੇਜਰ ਨੇ ਇਹਨਾਂ 4 ਸਾਧਨਾਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਕਰਕੇ ਆਪਣੇ ਬਜਟ ਦਾ ਨਵੀਨੀਕਰਨ ਕੀਤਾ। ਪਹਿਲੇ ਸਾਲ ਵਿੱਚ, ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਅਤੇ ਸੜਕ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਦੇ ਖਰਚੇ ਵਿੱਚ ਕਾਫ਼ੀ ਕਮੀ ਆਈ ਹੈ। AI ਨੇ ਪੈਸੇ ਦੇ ਟੋਏ ਦਿਖਾਏ; ਮੈਨੇਜਰ ਨੇ ਨਿਵੇਸ਼ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਕੀਤਾ।

ਕੇਸ 3 - ਡਰਾਈਵਰ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਨੈਤਿਕ ਸੀਮਾ। ਇੱਕ ਮੈਨੇਜਰ AI ਦੇ ਡ੍ਰਾਈਵਰ ਵਿਵਹਾਰ ਸਕੋਰਾਂ ਨੂੰ ਸਿੱਧੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੀ ਸਜ਼ਾ ਨਾਲ ਜੋੜਨਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਸੀ। HR ਅਤੇ ਕਾਨੂੰਨੀ ਇਤਰਾਜ਼: ਡੇਟਾ ਸੰਦਰਭ-ਮੁਕਤ ਸੀ (ਕੁਝ ਸਖ਼ਤ ਬ੍ਰੇਕਿੰਗ ਦੁਰਘਟਨਾ ਤੋਂ ਬਚਣ ਲਈ ਸੀ) ਅਤੇ ਸਿੱਧੀ ਸਜ਼ਾ ਕਰਮਚਾਰੀ ਦੇ ਅਧਿਕਾਰਾਂ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਨੂੰ ਕਮਜ਼ੋਰ ਕਰੇਗੀ। ਇਸ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਸਕੋਰਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵਾਲੰਟੀਅਰ ਡਰਾਈਵਰ ਕੋਚਿੰਗ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਸਿਖਲਾਈ ਨੂੰ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ। ਦੁਰਘਟਨਾ ਦੀ ਦਰ ਘਟੀ ਅਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਾਇਮ ਰੱਖਿਆ ਗਿਆ।

ਚਾਰ ਕਾਪੀ ਕਰਨ ਯੋਗ ਟੈਂਪਲੇਟ

1) ਵਿਗਾੜ ਖੋਜ:

ਤੁਹਾਡੀ ਭੂਮਿਕਾ: ਫਲੀਟ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ ਸਹਾਇਕ। ਹੇਠਾਂ ਅਗਿਆਤ ਵਾਹਨ ਕੋਡ, ਈਂਧਨ ਦੀ ਖਪਤ, ਔਸਤ ਇੰਜਣ ਤਾਪਮਾਨ ਅਤੇ ਪਿਛਲੇ 8 ਹਫ਼ਤਿਆਂ ਲਈ ਟੈਲੀਮੈਟਿਕ ਚੇਤਾਵਨੀਆਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਹੈ। ਟਾਸਕ: ਉਹਨਾਂ ਵਾਹਨਾਂ ਨੂੰ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕਰੋ ਜੋ ਆਮ ਨਾਲੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ 'ਤੇ ਭਟਕਦੇ ਹਨ, ਹਰੇਕ ਲਈ ਇੱਕ ਸੰਭਾਵੀ ਕਾਰਨ ਦੀ ਪਰਿਕਲਪਨਾ ਲਿਖੋ ਅਤੇ ਦੱਸੋ ਕਿ ਇਹ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਖਰਾਬੀ ਨਹੀਂ ਹੈ ਪਰ ਇੱਕ ਚੇਤਾਵਨੀ ਹੈ ਜਿਸ ਲਈ ਤਕਨੀਕੀ ਜਾਂਚ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

2) TCO ਤੁਲਨਾ:

ਹੇਠਾਂ ਵਾਹਨ-ਆਧਾਰਿਤ ਖਰੀਦ, ਸਾਲਾਨਾ ਬਾਲਣ, ਰੱਖ-ਰਖਾਅ, ਟਾਇਰ, ਬੀਮਾ ਅਤੇ ਸੜਕ ਕਿਨਾਰੇ ਖਰਚੇ ਹਨ। ਹਰੇਕ ਵਾਹਨ ਲਈ ਮਾਲਕੀ ਦੀ ਕੁੱਲ ਲਾਗਤ (TCO) ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰੋ ਅਤੇ ਫਲੀਟ ਔਸਤ ਤੋਂ ਉੱਪਰ ਵਾਹਨਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਬਣਾਓ। ਫਾਰਮੂਲਾ ਦਿਖਾਓ। ਦੱਸੋ ਕਿ ਨਵਿਆਉਣ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਮੇਰਾ ਹੈ।

3) ਡਰਾਫਟ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਅਨੁਸੂਚੀ:

ਮਾਰਕ ਕੀਤੇ ਜੋਖਮ ਭਰੇ ਵਾਹਨਾਂ ਅਤੇ ਪੁਰਜ਼ਿਆਂ ਲਈ ਸਿਫ਼ਾਰਿਸ਼ ਕੀਤੀ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਦਾ ਸਮਾਂ-ਸਾਰਣੀ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ: ਕਿਹੜਾ ਹਿੱਸਾ, ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਜੋਖਮ ਵਿੰਡੋ, ਪ੍ਰਸਤਾਵਿਤ ਦਖਲ। ਨਾਜ਼ੁਕ ਸੁਰੱਖਿਆ ਪੁਰਜ਼ਿਆਂ (ਬ੍ਰੇਕਾਂ, ਟਾਇਰਾਂ) 'ਤੇ ਇੱਕ ਨਿਵਾਰਕ ਸਮਾਂ-ਸਾਰਣੀ ਵੀ ਬਣਾਈ ਰੱਖੋ। ਨੋਟ ਕਰੋ ਕਿ ਤਕਨੀਸ਼ੀਅਨ ਕਿਸੇ ਵੀ ਸੁਝਾਵਾਂ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੇਗਾ।

4) ਡਰਾਈਵਰ ਕੋਚਿੰਗ ਸੰਖੇਪ (ਨੈਤਿਕਤਾ):

ਡ੍ਰਾਈਵਰ ਵਿਵਹਾਰ ਡੇਟਾ (ਹਾਰਡ ਬ੍ਰੇਕਿੰਗ, ਪ੍ਰਵੇਗ, ਨਿਸ਼ਕਿਰਿਆ) ਨੂੰ ਇੱਕ ਨਿਰਪੱਖ ਸੁਧਾਰ ਸਾਧਨ ਵਜੋਂ ਸੰਖੇਪ ਕਰੋ। ਇੱਕ ਕੋਚਿੰਗ ਨੋਟ ਦਾ ਖਰੜਾ ਤਿਆਰ ਕਰੋ ਜੋ ਉਸਾਰੂ ਹੋਵੇ, ਸੁਰੱਖਿਆ ਜਾਂ ਬਾਲਣ ਦੀ ਆਰਥਿਕਤਾ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਹੋਵੇ, ਨਾ ਕਿ ਦੰਡਕਾਰੀ। ਦੱਸੋ ਕਿ ਸੰਦਰਭ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਦੁਰਘਟਨਾ ਤੋਂ ਬਚਣਾ) ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ।

ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ / ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ

ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ:

ਮੇਰੇ ਵਾਹਨਾਂ ਦੇ ਟੁੱਟਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਮੈਨੂੰ ਦੱਸੋ।

ਕੋਈ ਡਾਟਾ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਇਹ ਅਸਪਸ਼ਟ ਹੈ ਕਿ ਕਿਹੜਾ ਸਿਗਨਲ, ਕਿਹੜਾ ਵਾਹਨ। AI "ਨਿਯਮਿਤ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ" ਕਰਨ ਲਈ ਆਮ ਸਲਾਹ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।

ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਪ੍ਰਾਉਟ:

ਤੁਹਾਡੀ ਭੂਮਿਕਾ: ਫਲੀਟ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ ਸਹਾਇਕ। ਹੇਠਾਂ 20 ਵਾਹਨਾਂ ਦੇ ਅਗਿਆਤ ਕੋਡ, ਬਾਲਣ, ਇੰਜਣ ਦਾ ਤਾਪਮਾਨ ਅਤੇ ਪਿਛਲੇ 8 ਹਫ਼ਤਿਆਂ ਲਈ ਚੇਤਾਵਨੀ ਡੇਟਾ ਹਨ। ਆਮ ਤੋਂ ਭਟਕਣ ਵਾਲੇ ਵਾਹਨਾਂ ਦੀ ਨਿਸ਼ਾਨਦੇਹੀ ਕਰੋ, ਇੱਕ ਸੰਭਾਵੀ ਕਾਰਨ ਅਨੁਮਾਨ ਦਿਓ, ਦੱਸੋ ਕਿ ਤਕਨੀਕੀ ਨਿਰੀਖਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਫਲੀਟ ਔਸਤ ਤੋਂ ਉੱਪਰ TCO ਵਾਲੇ ਵਾਹਨਾਂ ਦੀ ਵੀ ਸੂਚੀ ਬਣਾਓ। ਫੈਸਲੇ ਮੇਰੇ ਹਨ।

ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਦੀ ਪਹੁੰਚ

ਲਾਗਤ

ਸੜਕ 'ਤੇ ਫਸੇ ਹੋਣ ਦਾ ਖਤਰਾ

ਯੋਗਤਾ

ਖਰਾਬੀ ਦੇ ਬਾਅਦ

ਪ੍ਰਤੀਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਸਸਤਾ, ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਮਹਿੰਗਾ

ਉੱਚ

ਗੈਰ-ਨਾਜ਼ੁਕ ਹਿੱਸਾ

ਨਿਵਾਰਕ (ਕੈਲੰਡਰ)

ਮੱਧਮ

ਮੱਧਮ

ਸੁਰੱਖਿਆ ਹਿੱਸੇ

ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਵਾਲਾ (AI + ਟੈਕਨੀਸ਼ੀਅਨ)

ਸਰਵੋਤਮ

ਘੱਟ

ਡਾਟਾ ਭਰਪੂਰ ਫਲੀਟ

AI ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨ ਦੀ ਅੰਨ੍ਹੇਵਾਹ ਪਾਲਣਾ ਨਾ ਕਰੋ

ਵੇਰੀਏਬਲ

ਘੱਟ ਪਰ ਗਲਤ ਦਖਲਅੰਦਾਜ਼ੀ

ਖ਼ਤਰਨਾਕ

ਆਮ ਗਲਤੀਆਂ

• ਅਸਫਲਤਾ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਨੂੰ ਇੱਕ ਪੂਰਨ ਸੱਚ ਮੰਨਣਾ. AI ਸੰਭਾਵਨਾ ਵੱਲ ਇਸ਼ਾਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਤਕਨੀਕੀ ਨਿਰੀਖਣ ਤਸਦੀਕ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਭਾਗਾਂ ਨੂੰ ਬਦਲਣਾ ਇੱਕ ਬੇਲੋੜਾ ਖਰਚ ਹੈ।
• ਚੇਤਾਵਨੀ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਅਣਡਿੱਠ ਕਰੋ। ਸਿਗਨਲ ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰਨਾ ਇੱਕ ਟਾਲਣ ਯੋਗ ਰਸਤਾ ਛੱਡ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
• ਖਰੀਦ ਮੁੱਲ ਨੂੰ ਦੇਖਦੇ ਹੋਏ ਅਤੇ TCO ਬਾਰੇ ਭੁੱਲ ਜਾਣਾ. ਇੱਕ ਸਸਤਾ ਵਾਹਨ ਬਾਲਣ ਅਤੇ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ ਮਹਿੰਗਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
• ਡਰਾਈਵਰ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਅਪਰਾਧਿਕ ਸਾਧਨ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ. ਸੰਦਰਭ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਸਜ਼ਾ ਨੈਤਿਕ ਅਤੇ ਕਾਨੂੰਨੀ ਜੋਖਮ ਪੈਦਾ ਕਰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਨੂੰ ਤੋੜਦੀ ਹੈ।
• ਸੁਰੱਖਿਆ ਪੁਰਜ਼ਿਆਂ 'ਤੇ ਸਿਰਫ ਅੰਦਾਜ਼ੇ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਨਾ। ਬ੍ਰੇਕ ਅਤੇ ਟਾਇਰਾਂ 'ਤੇ ਕਦੇ ਵੀ ਰੋਕਥਾਮ ਵਾਲੇ ਕੈਲੰਡਰ ਨੂੰ ਨਾ ਛੱਡੋ।

ਸੰਕੇਤ: AI ਝੰਡੇ ਵਾਲੇ ਹਰੇਕ ਵਾਹਨ ਲਈ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ "ਪੁਸ਼ਟੀ-ਫੈਸਲਾ" ਪ੍ਰਵਾਹ ਸੈਟ ਅਪ ਕਰੋ: ਚੇਤਾਵਨੀ ਆਉਂਦੀ ਹੈ, ਟੈਕਨੀਸ਼ੀਅਨ ਜਾਂਚ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਨਤੀਜਾ ਰਿਕਾਰਡ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਇਹ ਰਿਕਾਰਡ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ ਕਿ AI ਚੇਤਾਵਨੀਆਂ ਕਿੰਨੀਆਂ ਸਹੀ ਹਨ, ਅਤੇ ਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡਾ ਭਰੋਸਾ ਡੇਟਾ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਵਧਦਾ ਹੈ।

ਸਾਰੰਸ਼ ਵਿੱਚ

ਫਲੀਟ ਇੱਕ ਪੈਦਲ ਲਾਗਤ ਕੇਂਦਰ ਹੈ; ਇਸਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡਾ ਦੁਸ਼ਮਣ ਅਚਾਨਕ ਅਸਫਲਤਾ ਅਤੇ ਲੁਕਿਆ ਹੋਇਆ ਟੀਸੀਓ ਹੈ. ਟੈਲੀਮੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ, AI ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਨੁਕਸ ਸਿਗਨਲਾਂ ਨੂੰ ਕੈਪਚਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਵਾਹਨ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ TCO ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਡਰਾਈਵਰ ਵਿਵਹਾਰ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਪਰ AI ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਸੰਕੇਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਫੈਸਲੇ: ਹਰ ਅਸਫਲਤਾ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਤਕਨੀਕੀ ਨਿਰੀਖਣ ਦੁਆਰਾ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਨਵਿਆਉਣ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਬਜਟ ਦੇ ਅੰਦਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਡਰਾਈਵਰ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਨੈਤਿਕ ਸੀਮਾਵਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਇੱਕ ਨਿਰਪੱਖ ਵਿਕਾਸ ਸਾਧਨ ਵਜੋਂ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਸੁਰੱਖਿਆ ਭਾਗਾਂ ਵਿੱਚ ਰੋਕਥਾਮ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ ਨੂੰ ਕਦੇ ਨਹੀਂ ਛੱਡਿਆ ਜਾਂਦਾ।

ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦਾ ਕੰਮ

ਆਪਣੇ ਫਲੀਟ (ਜਾਂ ਕਾਲਪਨਿਕ) ਤੋਂ 10-15 ਵਾਹਨਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਟੇਬਲ ਸੈੱਟ ਕਰੋ: ਵਾਹਨ ਕੋਡ, ਹਾਲ ਹੀ ਦੇ ਹਫ਼ਤਿਆਂ ਵਿੱਚ ਬਾਲਣ, ਕਿਲੋਮੀਟਰ, ਚੇਤਾਵਨੀਆਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਅਤੇ ਸਾਲਾਨਾ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਦੀ ਲਾਗਤ। AI ਤੋਂ “ਅਨਮਾਲੀ ​​ਖੋਜ” ਅਤੇ “TCO ਤੁਲਨਾ” ਟੈਂਪਲੇਟਸ ਦੇ ਨਾਲ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੀ ਬੇਨਤੀ ਕਰੋ। 2-3 ਸਭ ਤੋਂ ਜੋਖਮ ਭਰੇ ਵਾਹਨਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰੋ ਅਤੇ 5 ਆਈਟਮਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਹਰੇਕ ਲਈ "ਪੁਸ਼ਟੀ-ਫੈਸਲਾ" ਪ੍ਰਵਾਹ (ਤਕਨੀਸ਼ੀਅਨ ਨੂੰ ਕੀ ਜਾਂਚਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਕੌਣ ਫੈਸਲਾ ਕਰਦਾ ਹੈ) ਲਿਖੋ।

ਚੈੱਕਲਿਸਟ

• [ ] ਕੀ ਮੈਂ ਤਕਨੀਕੀ ਨਿਰੀਖਣ ਨਾਲ ਨੁਕਸ ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਪ੍ਰਵਾਹ ਸਥਾਪਤ ਕੀਤਾ ਹੈ?
• [ ] ਕੀ ਮੈਂ ਖਰੀਦ ਮੁੱਲ ਤੋਂ ਪਰੇ ਸਾਰੀਆਂ ਆਈਟਮਾਂ ਨਾਲ TCO ਦੀ ਗਣਨਾ ਕੀਤੀ ਹੈ?
• [ ] ਕੀ ਮੈਂ ਸੁਰੱਖਿਆ ਭਾਗਾਂ ਵਿੱਚ ਰੋਕਥਾਮ ਵਾਲੇ ਕੈਲੰਡਰ ਨੂੰ ਕਾਇਮ ਰੱਖਿਆ ਹੈ?
• [ ] ਕੀ ਮੈਂ ਇੱਕ ਨੈਤਿਕ ਅਤੇ ਨਿਰਪੱਖ ਵਿਕਾਸ ਸਾਧਨ ਵਜੋਂ ਡਰਾਈਵਰ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਹੈ?
• [ ] ਕੀ ਮੈਂ ਬਜਟ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਦੇ ਨਾਲ ਮੁਰੰਮਤ ਅਤੇ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਦੇ ਫੈਸਲਿਆਂ ਨੂੰ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਦਿੱਤੀ ਹੈ?