İzmir Büyükşehir Belediyesi ESHOT Genel Müdürlüğü, toplu taşımada güvenlik, konfor ve enerji verimliliğini artırmak amacıyla geliştirdiği teknolojik altyapıyı uygulamaya geçirdi. Şoförlerin sürüş davranışlarını anlık verilerle takip eden bu sistem, veri toplama, analiz, eğitim ve eğitim sonrası takip süreçlerini kapsayarak sürekli gelişen bir yönetim modeli sunuyor. Son yedi ayda 1055 şoför, ekonomik ve güvenli sürüş eğitimlerine katıldı.

ESHOT otobüslerinden anlık olarak alınan sürüş ve konum verileri, sistemin temelini oluşturuyor. Araçların CAN bus altyapısı üzerinden motor, frenleme ve sürüş verileri toplanırken, konum ve diğer telemetri bilgileri merkezi sisteme aktarılıyor. Bu verilerle hatalı hızlanma, hız ihlali, sert kalkış, riskli viraj alma ve uzun rölanti gibi sürüş davranışları analiz edilerek gelişim alanları somut olarak belirleniyor.

Toplanan anlık veriler, ESHOT personelinin geliştirdiği yapay zeka destekli algoritmalarla anlamlandırılıyor. Şoförlerin sürüş performansları değerlendirilerek gelişim alanları tespit ediliyor ve eğitim öncesi/sonrası veriler karşılaştırılarak elde edilen ilerleme ölçülüyor. Bu sonuçlar, şoför eğitimlerinin planlanmasından performans takibine kadar tüm süreçlerin yönetiminde kullanılıyor. Böylece ESHOT'ta "Ölç, analiz et, yönet ve geliştir" yaklaşımı kalıcı bir sisteme dönüşüyor.

Sürüş Teknikleri Eğitim Merkezi'nde uygulanan program üç aşamadan oluşuyor. İlk aşamada şoförlerin sürüş davranışları yönlendirme olmadan gözlemleniyor. Ardından, belirlenen gelişim alanlarına yönelik teorik ve uygulamalı eğitimler veriliyor. Eğitimlerde güvenli ve ekonomik sürüş, doğru hızlanma/yavaşlama, fren ve retarder kullanımı, enerji verimliliği, yolcu konforu ve çevreci sürüş gibi konular işleniyor. Programın son aşamasında ise şoförlerin edindikleri teknikleri sürüşlerine ne ölçüde yansıttıkları uygulamalı olarak değerlendiriliyor.

ESHOT'un modelinde eğitimler, şoförlerin direksiyon başına geçmesiyle sona ermiyor. Programa katılan şoförlerin sürüş performansı, eğitim sonrasındaki ilk üç ay boyunca yapay zeka destekli algoritmalarla yakından takip ediliyor. Eğitim öncesi ve sonrası veriler karşılaştırılarak gelişim gösterilen ve daha fazla iyileştirme gerektiren alanlar belirleniyor. Elde edilen bulgular doğrultusunda eğitim içerikleri güncelleniyor. Üç aylık yoğun takip sürecinin ardından şoförlerin sürüş verileri sistem üzerinden sürekli olarak izlenmeye devam ediyor.