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            運輸車隊管理為何需要車輛大數據?

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            你還在為找不到車,不知道車在干什么,司機偷換汽車配件,發生交通事故不知道是誰的責任。還在使用傳統的人工管理模式,增加無為的額外開銷等這些問題困惑么?
             
            如果你現在還在為這些問題發愁,還在為這些問題買單的話。那么,你是否需要換一種思路去解決這些問題呢?
             
            目前,隨著車聯網\物聯網的發展,車輛電子化程度越來越高,加上GPS軟硬件的配載,使得車輛時時刻刻都在上傳各種各樣的數據,也逐漸形成了車輛大數據。車輛大數據不僅僅是單純的車輛燃油、維修、位置等信息,還包含車輛相關的上下游供應商數據、車輛運營數據、交通數據、事故數據等等。
             
            數據管理的核心在于預測。車輛在運行時,會時刻自動上傳大量數據,相比于互聯網中很多人為不可控因素產生的數據而言,更具完整性和精確性,因此,車輛大數據在預測方面的作用尤為重要。如,預測交通堵塞的地段、實時交通信息、主動安全駕駛預測、車輛線路規劃、駕駛者駕駛行為分析等。在大數據時代,分析交通流量,已經不去在乎導致交通堵塞的原因,而重視相關性,給出某個時段某個路段會發生擁堵的預測,根據預測結果,可以制定更好的運行線路,提升運力和效率。
             
            車輛定位
             
            作為車隊管理,一個調度最大的煩惱是不知道車在哪里,在干什么,路上有什么情況發生。車聯網的出現首要解決的就是這一問題,通過給車輛和調度室的聯網,隨時可以追蹤車隊的位置以及當前行駛的車速,如果出現長時間停留情況,公司可以及時聯系,以便了解停留原因,從而以最快速度做出調整。
             
            燃油數據
             
            談到車輛管理,首先會想到一個老大難的問題,就是燃油管理,燃油數據也是車隊數據中較重要的數據基礎。燃油數據的準確性一直是困擾車輛管理的大難題,原因很多,比如燃油成本占比較大,且成本一直高居不下;跑冒滴漏現象難以管理等。因此管理好燃油對于車輛成本的降低有很重要的作用,通過燃油數據可以有效的、客觀的反映燃油耗損問題,燃油數據的對比可以為燃油管理提供客觀的管理依據。燃油數據采集一般有三大來源:
             
            1.人工錄入:通過考核登記燃油使用情況得到的數據;
             
            2.燃油供應商后臺數據:每次加油數據都會自動記錄到各大供應商系統后臺;
             
            3.燃油監控設備記錄:技術手段得到的燃油實時使用數據。
             
            三大數據之間可以相互監控燃油使用情況,有效的防止燃油被盜。使用加油卡、定點加油和專人加油制度,可以減少加油時燃油被盜的風險;時間對比可以知道加油數據是否虛假;GPS里程數,可以作為碼表里程的參考依據;燃油曲線可以有效直觀的了解到燃油使用情況,可以快速了解有異常的燃油耗損車輛。
             
            單車燃油的月對比可以了解本車燃油使用情況,同類型車輛的月對比、年對比可以了解同類車輛燃油使用情況,不同品牌的燃油對比,還可以為車輛采購提供參考。其中車輛監控系統的燃油曲線,還可以直觀的反映基本的然油使用情況,減少查看時間,提高監控效率。
             
            維修數據
             
            燃油數據是常談的話題,而維修數據常卻常被遺漏,維修費用也是車輛費用的關鍵成本之一。但目前物流企業的維修數據還停留在人工錄入階段,4S店記錄的維修數據只用于自身產品的改進和提升,有些維修廠甚至還停留在原始的維修車間水平,使得維修數據中心難以形成和共享。維修廠家/4S店缺少系統的數據庫建設,且和用戶之間也沒有進行有效的數據共享,用戶需要花費大量時間統計數據,而且由于數據樣本數不夠,又無法得到有效的分析結果用于管理。
             
            車輛的維修成本、燃油耗損等受影響的因素很多,車型、品牌、年限、路況等。而如果我們能有足夠的樣本分析不同車型、不同年限、不同品牌等的車輛在不同路況、各種負重、使用時間長短等情況上的維修數據對比,那么就可以在企業車輛采購上給予足夠的選擇參考,也可以在企業報廢車輛時提供數據參考。
             
            而隨著車輛電子化程度越來越高,傳感器大量被應用于新一代車輛上,我們想實時了解發動機各部件的運行情況成為可能。我們可以了解輪胎胎壓、機油和燃油使用情況、變速器和發動機運行是否正常等等各種信息,通過故障反饋信息可以快速定位和解決這些故障,減少維修時間,可以提醒需要保養和維修的部件,及時保養和維修,通過預警提醒減少事故的發生。
             
            比如,當車輛行駛過程中,可以直接使用感應器對輪胎進行監測,也可以通過轉速來監測胎壓(當輪胎氣壓降低,由于車輛重量原因會使輪胎的滾動半徑變小,導致轉速比其他車輛快來監測輪胎氣壓),實時的監測,可以對輪胎漏氣、低氣壓進行報警,并實時提醒司機和后臺人員,確保安全行駛。車輛狀態和故障信息傳輸到終端并共享給相關人員,從生產到使用各車輛供應鏈環節的人員可以從數據中得到各自所需的信息,以提高和改善產品或工作。如對用戶而言,可以提高安全、提升效率;對于車輛企業可以得到反饋數據,更好的更新、提升產品性能;對于維修企業,可以有效的提供維修服務,提升企業競爭力。
             
            通過建立配件庫或車輛管理系統的維修庫,可以快速查詢配件更換或維修價格,可以快速查找同類故障原因。
             
            詳細的維修數據,減少對專業人才的過分依賴,標準化的數據分析和使用流程,可以為車輛的采購、報廢提供依據。若通過數據發現車輛的關鍵部位無法達到使用要求的車輛,或維修投入和產出率不高,就應該被淘汰更換新車。如果只統計總維修費,那么統計后的維修費用高,指的是哪些部位維修費用高?這種統計很容易造成被誤判成車輛維修費過高而被淘汰。也可能關鍵部位已經嚴重受損,但統計后發現均維修費是較低的,而未報廢卻影響產出率,這些都將造成管理層決策失誤。
             

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