센서 기술, 모바일 기반 데이터 수집, 그리고 최근에는 인공 지능 (AI)을 통한 텔레매틱스가 확산됨에 따라 차량 관리자가 연결된 차량에서 얻을 수있는 전례없는 양의 실시간 정보가 있습니다. 그러나 모든 데이터를 손끝으로 가져 와서 무엇을해야하는지 정확히 아는 것은 완전히 다른 두 가지 제안입니다.
예를 들어 다음과 같은 일반적인 시나리오를 생각해보십시오. 차량 관리자는 배송을받을 시간이 촉박합니다. 사용 가능한 운전 시간이 제한되어 있고 물품을 배송 할 장비가 한정된 운전자가 있습니다. 이제 뭐? 실시간으로 사용 가능한 데이터 세트를 사용하여 최상의 운전자, 차량 및 경로 조합을 계산하여 배송을 완료하고 보유한 데이터를 기반으로 사용 가능한 리소스를 최대한 활용하십시오.
비즈니스 목표에 대해 생각하십시오. 연료 비용을 줄이고, 더 안전한 차량이되고, 운전자 및 / 또는 고객에게 책임을 묻고, 더 현명한 가격을 설정하고, 최적의 경로를 계획하거나, 위의 모든 것을 찾고 있습니까? 비즈니스 목표를 아는 것은 텔레매틱스 데이터 시스템 사용 과정을 설정하는 데 도움이됩니다. 의 데이터 텔레매틱스 시스템 비즈니스 목표를 달성하는 데있어 귀중한 자산이 될 것입니다. 그런 다음 더 많은 계약을 성사 및 갱신하고, 최고의 운전자를 유치 및 유지하고, 규정 준수를 실질적으로 자동화 된 노력으로 만들어 차량의 경쟁력을 높일 수 있습니다. 그래서 어떻게하나요? 답은 모두 데이터에 있으며, 이는 비 효율성을 드러내고 실시간으로 지식이 풍부한 조치를 취하도록 유도 할 수있는 긍정적 인 이상을 식별하는 데 도움이됩니다.
비 효율성 식별
원시 정보가 풍부하더라도 데이터를 비교하거나 '점을 연결'하는 데 도움이되지 않으면 데이터가 의미하는 바를 파악하기 어려울 수 있습니다. 여기에서 AI와 기계 학습이 결합되어 예측 분석 및 과거 데이터를 생성하여 차량 관리자가 검토하고 결정을 내릴 때 안내 할 수있는 특정 데이터 포인트를 강조합니다.
비교는 개선 될 수있는 유해한 추세 또는 표준이되고 복제되어야하는 놀라운 긍정적 인 추세를 파악하는 데 중요합니다. AI를 통해 기본 데이터 세트를 계산하여 현재 차량의 성능을 확인합니다. 그런 다음 기계 학습을 통해 기회를 추천 할 수있는 새로운 정보에 대해 해당 기준을 평가합니다. 많은 사용자 개입없이 AI가 노출 할 수있는 일부 영역은 다음과 같습니다.
- 운전자가 유사한 유형의 직업과 경로를 취하는 데 걸리는 시간 조사
- 연료 소비 및 소비 모니터링
- 유휴 시간이 높은 지역을 피할 수 있는지 확인하기 위해 위치와 결합 된 유휴 시간 데이터 추적
- 서비스 회사는 현장에서 현장 시간 데이터를보고 일부 기술자가 다른 기술자보다 더 효율적인지 확인할 수 있습니다.
- 유지 관리 기록과 함께 특정 운전 행동을 검토하여 일부 운전자가 더 자주 수리를하고 있는지 또는 일부 운전자가 수리 횟수가 적은지 확인하고 그 원인을 파악합니다.
- 가장 오래 걸리거나 가장 비용이 많이 드는 작업 확인
- 다양한 부하 및 / 또는 다른 경로에 사용할 올바른 장비 식별
- 차량 관리자가 안전 문제를 피하고, 유지 보수 품목이 악화되기 전에 파악하고, 예상치 못한 유지 보수 품목으로 인해 차량이 도로에서 이탈하지 않도록하거나 그 반대의 경우 너무 자주 서비스를받을 수 있도록 유지 보수를 예측합니다.
- 차량 텔레매틱스 및 온보드 센서 정보에 대한 깊은 지식에서 운전자 기록을 분석하여 원하는 운전자 행동을지도합니다.
이상 현상 살펴보기
때로는 프로젝트가 한계를 벗어나고 함대가 예상과 비교하여 과감하게 성능을 초과하거나 저조 할 수 있습니다. 이러한 인스턴스는 고급 텔레매틱스 플랫폼을 통해 쉽게 찾고 정렬 할 수 있으며 수치에 대한 심층 분석을 트리거합니다. 데이터 세트에 대해 문제가있는 경우 문제의 원인을 파악하기 위해 다른 데이터 포인트를 자세히 살펴 봐야 할 수 있습니다. 함대 관리자 이 데이터 검색 프로세스를 자동화하고 필요한 답변을 즉시 얻을 수 있도록 플랫폼을 설정할 수 있습니다. 딥 머신 러닝 기술은 과거 데이터 및 관련 실시간 데이터를 기반으로 이상을 발견 할 수 있습니다. 예를 들어, 이는 특정 배송에서 금요일에 연료비가 급증하는 이유 또는 특정 고객을 위해 유사한 작업을 완료하는 데 시간이 덜 걸리는 이유를 보여줄 수 있습니다.
참여하기
AI 기반의 스마트 텔레매틱스 플랫폼을 사용함으로써 차량 관리자는 데이터를 효과적으로 사용하여 확신을 가지고 실행 가능한 결정을 내릴 수 있습니다. 종종 비효율적이거나 안전 위험이있을 때 코스 수정이 분명해집니다. 플랫폼은 차량 관리자에게 중요한 데이터 패턴을 제공하여 추세를 식별하고 실시간으로 최선의 조치를 결정하도록 구성 할 수 있습니다. 일반적인 데이터 기반 차량 결정에는 다음이 포함됩니다.
- 운전자 교육 및 보상
- 경로 또는 일정에 대한 즉각적인 경로 조정
- 사용중인 차량의 유지 보수를 사전에 식별
- 오래 지속되는 것으로 입증 된 장비 구매
- 더 많은 책임을 지거나 계약 조건을 재협상하기 위해 일상에서 지연을 유발하는 창고 식별
- 생산 및 수익 증대를 위해 차량 규모 축소 또는 추가
- 더 나은 안전 결과를 가져올 수있는 추세를 즉시 식별하고 이에 대응
- 유휴 또는 과속 이벤트가 증가하는 "핫스팟"영역을 인식하여이를 방지하는 방법을 모색합니다.
- 각 작업에 적합한 차량 및 운전자 사용
- 고객의 문제가 발생하기 전에 파악하고 즉각적인 조치를 취하여 최상의 서비스 제공
데이터로 의사 결정 촉진
이 포인트는 귀하가받은 데이터를 기반으로하지만 너무 많은 데이터가 있습니까? 예, 때로는 너무 많은 데이터가있을 수 있습니다. 특히 중요하고 실행 가능한 결론을 도출 할 수없는 경우 더욱 그렇습니다.
핵심은 충분히 강력하고 차량에 적합한 데이터를 보호 할 수있는 텔레매틱스 플랫폼을 선택하는 것입니다. AI, 기계 학습, 지오 펜싱, 데이터 수집 및 카메라 / 스트리밍 기술의 혁신을 통해 차량 관리자는 차량에서 진행되는 일에 대해 깊은 통찰력을 가질 수있는 엄청난 기회를 얻지 못했습니다. 이와 같은 차세대 기술을 사용하는 텔레매틱스 시스템은 데이터 분석가의 필요성을 줄이고 이러한 결론을 기다리는 동안 수익이 손실 될 수있는 값 비싼 분석 기간을 제거합니다.
이러한 텔레매틱스의 발전으로 차량 및 자산 관리 플랫폼은 이제 차량 관리자가 알 필요가있을 때 모르는 것을 알려줄 수 있습니다. 이를 통해 자신의 결론을 도출하고 실시간 데이터로 뒷받침되는 최선의 판단을 적용하며 최선의 행동 방침을지도하고 시행 할 수 있습니다. 궁극적으로이 업데이트 된 기술을 통해 차량 의사 결정권자는 과거 데이터를 통해 문제를 식별하는 대신 잠재적 인 문제를 미리 파악할 수 있습니다.
PlatoAi. Web3 재창조. 데이터 인텔리전스 증폭.
