İzmir Büyükşehir Belediyesi ESHOT Genel Müdürlüğü, yolcu güvenliğini, konforunu ve enerji verimliliğini artırmak hedefiyle toplu ulaşım sektöründe çığır açan bir uygulamayı hayata geçirdi. Uzun süredir üzerinde çalışılan teknolojik altyapı, otobüs şoförlerinin sürüş davranışlarını yapay zeka ile analiz ederek kişiselleştirilmiş eğitimlere olanak tanıyor. Bu yenilikçi yaklaşım sayesinde, ESHOT'ta sürekli gelişen bir yönetim modeli benimseniyor ve son yedi ayda 1055 şoför ekonomik ve güvenli sürüş eğitimlerine katılım sağladı.
Otobüslerden Anlık Veri Akışı ve Analizi
Sistemin temelini, ESHOT otobüslerinden anlık olarak toplanan kapsamlı veriler oluşturuyor. Araçların CAN bus (Araç İçi Veri İletişim Ağı) altyapısı sayesinde motor, frenleme ve genel sürüş performansına dair kritik bilgiler merkeze aktarılıyor. Bunun yanı sıra, konum ve diğer telemetri verileri de merkezi sisteme iletiliyor. Bu veriler ışığında hatalı hızlanma, hız ihlalleri, sert kalkışlar, riskli viraj alma ve uzun rölanti gibi sürüş davranışları detaylı bir şekilde analiz ediliyor. Böylece, şoförlerin gelişim göstermesi gereken alanlar somut verilerle ve objektif bir biçimde belirleniyor.
Toplanan bu anlık veriler, ESHOT bünyesindeki personel tarafından geliştirilen yapay zeka destekli algoritmalarla işleniyor. Yapay zeka, şoförlerin sürüş performansını değerlendirerek kişisel gelişim alanlarını tespit ediyor. Eğitim öncesi ve sonrası elde edilen veriler karşılaştırılarak, eğitimlerin performansa olan etkisi ölçülebilir hale geliyor. Bu sonuçlar, şoför eğitimlerinin planlanmasından, eğitim sonrası performans takibine kadar tüm süreçlerin yönetiminde aktif olarak kullanılıyor. Böylece ESHOT, 'Ölç, analiz et, yönet ve geliştir' prensibini sürekli işleyen bir sisteme dönüştürüyor.
Kapsamlı Sürüş Teknikleri Eğitimi ve Sürekli Takip
ESHOT'un Sürüş Teknikleri Eğitim Merkezi'nde yürütülen program üç aşamadan oluşuyor. İlk aşamada, şoförlerin mevcut sürüş alışkanlıkları herhangi bir müdahale olmaksızın gözlemleniyor ve veri toplanıyor. İkinci aşamada, belirlenen gelişim alanlarına yönelik hem teorik hem de uygulamalı detaylı eğitimler veriliyor. Bu eğitimlerde güvenli ve ekonomik sürüş teknikleri, doğru hızlanma ve yavaşlama yöntemleri, fren ve retarder kullanımı, enerji verimliliğinin önemi, yolcu konforunu artırma yolları ve çevreci sürüş prensipleri gibi konular işleniyor.
Programın son aşamasında ise şoförler tekrar direksiyon başına geçerek eğitimde öğrendikleri teknikleri uygulama fırsatı buluyor. Bu uygulamalı değerlendirme ile eğitimlerin sürüş davranışlarına ne ölçüde yansıdığı gözlemleniyor ve performans iyileşmeleri somut olarak değerlendiriliyor.
Eğitim Sonrası Performans İzleme ve Geri Bildirim
ESHOT'un bu yenilikçi modelinde eğitim, sadece sınıfta veya uygulama parkurunda bitmiyor. Programa katılan şoförlerin sürüş performansı, eğitim sonrasındaki ilk üç ay boyunca yapay zeka destekli algoritmalarla titizlikle takip ediliyor. Eğitim öncesi ve sonrası verilerin sürekli karşılaştırılmasıyla, gelişim sağlanan ve hala iyileştirilmesi gereken alanlar net bir şekilde ortaya konuluyor. Elde edilen bu geri bildirimler doğrultusunda eğitim içerikleri düzenli olarak güncelleniyor ve şoförlere daha etkin destek sunuluyor. Yoğun takip döneminin ardından da şoförlerin sürüş verileri sistem üzerinden izlenmeye devam edilerek sürdürülebilir bir gelişim hedefleniyor.
Bu sistem, sadece şoförlerin bireysel performansını artırmakla kalmıyor, aynı zamanda ESHOT'un genel operasyonel verimliliğine de katkı sağlıyor. Daha güvenli sürüşler sayesinde kaza riskleri azalırken, ekonomik sürüş teknikleri sayesinde yakıt tüketiminde de önemli tasarruflar elde ediliyor. Böylece hem çevresel sürdürülebilirlik destekleniyor hem de kamu kaynakları daha verimli kullanılıyor.
