ビッグデータを通じてフリート管理を改善する方法

フリート管理は、デジタルソリューション、特にビッグデータがビジネスオペレーションのすべてのコンポーネントを改善し、以前はコストや管理の問題であったものをビジネスを成長させる機会に変える方法のさらに別の例です。

一方、デジタルトランスフォーメーションは現実をはるかに超えています。これは本当に必要なことであり、競争力を高めたい、そして何よりもビジネスを長期にわたって進化させたいと考えているあらゆる分野の組織にとって、リターンのないポイントを示しています。 -用語の視点。

特に、フリート管理のケースは、デジタルなどの「重要でない」ソリューションを、会社のフリートなどの明らかに重要な資産の管理と完全に統合できることを示しているため、特に興味深いものです。 さらに、これらの同じソリューションが非常に用途が広く、さまざまなアプリケーションの使用を可能にし、効率とコスト削減の点で優れた結果をもたらすことを示しています。

フリート管理とは何ですか？

ビッグデータを使用する主な利点を説明する前に、フリート管理の意味を正確に理解することが重要です。

フリート管理は、会社の車両フリート（車、バス、トラック）に関連する一連の管理アクティビティです。 この用語は、海軍や航空艦隊の管理など、道路輸送以外の輸送手段にも拡張される場合があります。

したがって、これが重要な活動であることは明らかです。それは、特にビジネスを車両に依存し、特定の地域をカバーしなければならない企業にとって、コストの面でかなりの影響があるからです。

このように広い定義を考えると、実際には、フリート管理は多くの非常に具体的なタスクに変換されるため、詳細に入るのは興味深いことです。 たとえば、フリート管理には、ロジスティクスに関連するすべてのアクティビティ、つまり、車両の位置、車両の移動と割り当て、およびドライバーの承認が含まれます。 さらに、季節性または一般的なメンテナンス活動に関連する通常の介入、および損傷または激しい使用に続く異常な介入を含むメンテナンスもあります。 フリート管理には、道路税、保険などのコストの管理、および燃料カード、罰金、テレパス、有料駐車場などの日常の費用の管理も含まれます。最後に、会社のフリートの管理には、車両の使用方法の整理も含まれます。従業員への配布から、「労働生活」を終えた車両の販売まで。

これらのタスクはすべて、フリート管理と長期のレンタカーを区別します。 提供されるサービスは同じかもしれませんが、実際には、フリート管理にはレンタカーも車両融資も含まれていません。さらに、理論的には10年を超える非常に長い使用サイクルを持つ可能性のある多数の運用車両を指します。したがって、レンタルが到達できない期間で。

フリート管理にはフリートマネージャーが必要です

多くの企業は、特に管理および制御プロセスの多くを内部化できるため、この公式を好みます。 もちろん、これを行うには、専門家、つまりフリートマネージャーが必要です。フリートマネージャーは、会社の車両群の管理に関連する特定の機能と活動に集中する必要があります。

とりわけ、この専門的な役割は、持続可能なモビリティに関する1998年の政令179で規定されており、300人を超える従業員を抱えるすべての企業が次の責任を負う必要があります。

• 輸送をより速く、より効率的にするような方法で、すべての従業員の自宅から職場への移動を管理します。
• 民間および企業の輸送を組織し、集団輸送の使用を促進する。
• 地方自治体が実施している公的プログラムと私的輸送を調整する。
• 汚染を減らす目的で、国が利用できるようにした資金を使用してください。

この短いリストから、これらすべてのアクティビティを1人で実行するのは簡単ではなく、管理をスムーズかつシームレスにし、とりわけ会社にとって「便利」にするために特別なサポートが必要であることが簡単に理解できます。 そして、まさにこの時点でビッグデータが登場します。

活用する宝物

ビッグデータとは、 「より多様性があり、より多くの量でより多くの速度で到着するデータ」です（出典：Oracle）。 言い換えれば、これらは主に新しいデータソースからのより大きく、より複雑なデータセットです。 これらのデータセットは非常に膨大であるため、従来のデータ処理ソフトウェアでは処理できません」。さまざまなドメインやセクターをカバーするさまざまな種類のビジネス上の問題に対処するために使用できます。

ある意味で、ビッグデータはすべての組織が自由に使える優れたリソースであり、正しく採用されれば、会社について多くのことを語り、起こりうる重大な問題を予測し、最も改善するための最も重要な指標を提供できる本当の宝物です。敏感な段階。 そして、フリート管理に関しては、この可能性はさまざまな方法で表現でき、すべてが組織の持続可能性と成長に影響を与えます。

より多くのビッグデータはより良い洞察を意味します

前述のように、フリート管理のコンテキストでビッグデータを使用することの最初の大きな利点は、毎日、より良く、より速く実行される操作を知ることができることです。 たとえば、各車両の通常の使用状況を追跡して、摩耗のレベル、つまり車両の平均寿命を正確に知ることができます。

このようにして、フリートマネージャーはいつでもフリートの正確で詳細な概要を把握して、どのような介入が必要か、特にフリートを統合したり、その中の車両。

特に、この同じ概要により、管理者は、車両が常に法的規定および要件に準拠していることを確認できるため、期限を逃したり、ペナルティが発生したりすることはありません。

ビッグデータは人的要素の管理を改善します

人々は社用車を運転しますが、会社の車両群を効率的に管理したい場合、この側面を見逃すことはできません。 ビッグデータは、運転中と停止中の両方でドライバーの行動を監視できるため、この点でも役立ちます。スピード違反、急ブレーキ、エンジン運転中の長時間の停止、危険度の高い状態での通過などです。

そうすることで、管理者は追加のトレーニングで即座に行動を起こし、車両の安全だけでなく、従業員や他のドライバーの安全にも役立つ最善の方法で車両が使用されるようにすることができます。 これにより、とりわけ、会社は、事故の場合に支払われるであろう請求およびより高い保険料の形で予期しない費用が発生する可能性を減らすことができます。

ある意味で、ビッグデータは、自由に使える資産をより適切に管理する機能を提供するだけでなく、特定のコストや問題を防ぐこともできます。

より多くのビッグデータを使用して、予測と提供

そして、予防は、ビッグデータがフリート管理チームに与えることができる最も興味深い側面の1つです。

ドライバーの行動を把握し、各車両の状態を常に監視することで、同じ車両の通常の摩耗に関連する問題を防ぐことができます。 たとえば、車両の状態と診断（走行距離、エンジンの使用年数など）に関する情報が収集され、正しく組み合わされている場合、フリートマネージャーは、実際の問題が発生する前であっても、交換、ダイベストメント、またはスケジュールのオーバーホールなどを予測して、積極的に介入できます。できるだけ多くの車を可能な限り最良の状態に保つために使用します。

同様に、これまでの経験から学んだことを基に、購入する車の種類とサイズに的を絞った投資を行い、投資を最大化することができます。

ビッグデータを使用すると、ルートを変更できます

予測と計画の分野にとどまり、ビッグデータがフリート管理を改善できるもう1つの方法は、さまざまなタスク用に選択されたルートをより効率的にすることです。

実際、特定の地域をカバーする必要がある場合、使用するのに最適な道路を知ることは不可欠ですが、これは必ずしも簡単ではありません。 特定の道路には繰り返し問題があり、他の道路は特定の時間帯と特定の方向でのみ機能します。 また、旅行中に予期しないイベントが発生し、移動時間が変更されるため、優先ルートが変更される可能性があります。 ビッグデータのタイムリーな分析のおかげで、これらすべての側面が浮かび上がります。

たとえば、旅行中に収集されたデータから始めて、移動時間を見積もり、目的地や到達するステージに応じて特定のルートを割り当てることができます。 また、常に更新される情報により、計画ルートの変更をリアルタイムで検出することもできます。 これにより、フリートマネージャーはドライバーに通知する機会が与えられ、ドライバーは不必要な遅延を回避するためにルートを変更できます。

とりわけ、ビッグデータによって提供されるこの可能性により、企業はフリート管理をより持続可能なものにすることができます。

最適なルートを選択し、移動時間と燃料消費量を削減するタイミングを特定することで、中期的な汚染に関して会社自体が環境に与える影響も軽減されます。

企業にとってのサステナビリティの重要性と、お客様の環境問題への大きな関心については、すでにお話しました。 フリートマネジメントにビッグデータを導入することで、この意味でのさらなる前進が保証されます。これは、企業の社会的責任の活動として、またコミュニケーションで競争力のある手段として使用されるビジネスの側面としての価値があります。

ビッグデータは顧客サービスを改善します

フリート管理のコンテキストでビッグデータを使用することのもう1つの重要な利点は、特にレンタカー会社に関しては、顧客サービスが向上することです。

ビッグデータを通じて、サービス中に顧客が好きな面と嫌いな面に関する詳細情報を収集できます。 このようにして、企業は消費者の期待に応え、それに応じて利用可能なオファーを変更するために事前に移動することができます。 たとえば、以前の顧客のレンタルから収集した情報に基づいて、顧客の特性や計画している旅行の種類に基づいて、最適な車を特定できます。

同様に、選択した車両のタイプに基づいて特定の指示を顧客に提供できます（たとえば、燃料消費量の管理方法、優先ルートなど）。

また、リアルタイムでの介入も含まれます。 すべてのレンタル会社はビッグデータを利用して、車両の状態や途中で発生する予期しないイベントを常に把握し、顧客に警告し、問題を解決するために積極的に行動することができます。

ビッグデータとフリート管理の統合を可能にするために何が必要ですか？

上記に照らして、フリート管理でビッグデータを使用することの利点は疑う余地がありませんが、それをどのように達成できるかはそれほど明白ではありません。

この意味で、この投稿の最初に戻る必要があります。実装するソリューションには完全なデジタル化が必要なため、最初にデジタルトランスフォーメーションを実装しなければ、ビッグデータを統合することはできません。 たとえば、人工知能、特に機械学習は、大量のデータを収集、整理、分析し、運転前と運転中に最も効率的な意思決定を行う際にマネージャーとドライバーの両方をサポートするという重要な役割を果たします。

もう1つの非常に便利なツールはIoT （モノのインターネットの略語）です。これにより、「ホームベース」と移動中の車両との相互接続システムを構築して、通信をより流動的、即時、一定にし、予期しない問題が発生した場合の反応時間。 そして、それだけではありません。

IoTにより、企業はすべての自動車を、タスクのパフォーマンス（道路状況、運転スタイル、エンジンパフォーマンスなど）に影響を与える非常に多くの変数に関する情報を収集するためのツールに変えることができます。 このように、それぞれの旅行は、会社が将来使用される豊富な情報を増やすためのもう1つの機会になります。

これは言うまでもなく、IoTにより車両の故障を特定できるため、異常を迅速に伝えることができるため、ドライバーが本社に戻った後でも、正確で的を絞った介入が可能になります。