Почему большие данные важны для работы вашего автопарка

Что такое большие данные?

Большие данные – это общепринятое модное словечко, обозначающее большие объемы структурированных и неструктурированныхточек данных generated every day across a myriad of industries. These наборы данных растут с экспоненциальной скоростью, а сами данные можно получить из многих источников. Длякомпаний по управлению автопарком и организаций, которые управляют автопарками, это может включать платформы GPS-слежения за автопарком,Интернет вещей (IoT) датчики и встроенные OEM-датчики автомобилей. Затем предприятия могут анализировать данные для получения эффективной оперативной информации с использованиеманалитики больших данных.

Давайте подробнее рассмотрим, почему большие данные важно для автопарков и как они могут помочь организациям улучшить повседневную работу автопарка.

Почему большие данные важны для управления автопарком?

Большие данные могут быть чрезвычайно важны для организаций и их автопарков — в сочетании с анализом данных это может помочь оптимизировать множество бизнес-операций. Каждый день автопарки собирают информацию о состоянии двигателя, скорости автомобиля, количестве остановок, местонахождении автомобиля, расходе топлива, маршрутах движения, давлении в шинах, расчетном времени прибытия и многом другом. Когда этот большой объем данных интегрируется и проходит через цифровуюпрограммную платформу управления автопарком спрогностической аналитикой capabilities, it results in в режиме реального времени обратной связи и информации на основе данных, которую менеджеры могут использовать для более эффективного использования бизнес-практики.

Благодаря этой информации организации могут получить более четкое представление орасходах на автопарк, неэффективности и текущих тенденциях в автопарке. Решение проблем и реализация новых планов на основе этих данных могут оказать прямое положительное влияние на рентабельность инвестиций и прибыль.

Как большие данные могут помочь улучшить управление автопарком?

Использованиетехнология больших данных помогает организациям улучшить управление автопарком за счет оптимизации сбора данных и поддержки более быстрого и обоснованного принятия решений. Организации могут использовать облачные платформы для сбора, отслеживания и анализа данных о автопарке практически в реальном времени. А в сочетании с телематическим программным обеспечением большие данные могут дать представление о ряде важнейших аспектов автопарка.

• Поведение водителя: Безопасность является главным приоритетом для каждого автопарка. Это включает в себя то, как водители управляют транспортными средствами как на дороге, так и за ее пределами. Объединение больших данных с телематикой позволяет менеджерам автопарков собирать точную и постоянную картину моделей вождения, касающихся превышения скорости, резкого торможения, работы на холостом ходу и других рискованных действий при вождении. Менеджеры могут оценить эти данные, чтобы увидеть, где эффективность работы водителя превышает ожидания или где требуется дополнительное обучение.
• Техническое обслуживание автопарка : Опережение вопросов технического обслуживания автомобиля обеспечивает ценную экономию средств. Используя большие данные, связанные с состоянием и диагностикой транспортных средств (например, состояние двигателя, уровень топлива и пробег), и направляя их через систему управления автопарком, менеджеры могут активно решать проблемы с транспортными средствами до того, как они станут проблемой. Автопарки также могут анализировать данные, чтобы увидеть, какие транспортные средства, как правило, остаются в лучшем состоянии, а какие, возможно, потребуется заменить, чтобы оптимизировать производительность автопарка.
• Соответствие: Транспортные средства парка должны использовать устройства электронной регистрации (ELD) для записи информации о рабочем состоянии. Эти устройства с цифровым подключением можно интегрировать в платформы управления автопарком, чтобы все собранные данные стали частью рабочего процесса принятия решений. Менеджеры могут легко отслеживать часы работы водителей и видеть, когда водители приближаются к необходимым периодам отдыха.
• Маршрутизация: Без точных и подробных данных трудно понять, почему конкретная доставка занимает больше времени, чем предполагалось, почему определенные маршруты постоянно проблематичны или непредвиденное препятствие препятствует прогресс автопарка. Наличие картины погоды, дорожного движения, аварий или даже кратчайших маршрутов практически в реальном времени может помочь организациям сэкономить время, улучшить обслуживание клиентов, сэкономить топливо и снизить износ транспортных средств. В свою очередь, это снижает эксплуатационные расходы и повышает эффективность автопарка.

Какие преимущества большие данные могут дать автопаркам?

Большие данные могут принести большие выгоды автопаркам, но только если они используются с интуитивно понятным и функциональным интерфейсом управления автопарком. Когда дело доходит до управления автопарком, разные работы требуют разных сфер ответственности и разных данных. Например, менеджер по оборудованию может быть заинтересован в ежедневном использовании транспортных средств или активов с электроприводом и без него, в то время как руководитель транспортного отдела может предпочесть просмотреть общие тенденции компании и отрасли, которые происходят в течение нескольких недель, месяцев или лет.|| |616

That’s why it’s important for organizations to look for fleet management systems that are equipped to process large amounts of varied data. Top vendors provide dashboard filters for an easy way to slice information in a manner that makes it relevant and actionable.

Следите за технологиями, которые предоставляют такие типы функций фильтрации, которые особенно полезны при агрегировании данных. на проверку:

• Автопредложение: Начните вводить текст, чтобы просмотреть доступные показатели
• Вложенные фильтры: Детализация по типу фильтра, чтобы получить детальную информацию отчеты, такие как метрики, основанные на ежедневных данных о транспортном средстве и типе топлива
• Типы операторов: Используйте стандартные операторы для отображения данных по мере их сравнения с настраиваемым фильтром или результатов, которые отличаются от значений по умолчанию
• Иерархический: Ограничить отфильтрованные данные по существующим подразделениям, бригадам или регионам
• На основе даты: Подготовить отфильтрованные отчеты по дате чтобы быстро сравнивать тенденции с течением времени