Как улучшить управление автопарком с помощью больших данных

Управление автопарком — еще один пример того, как цифровые решения и, в частности, большие данные, могут улучшить каждый компонент бизнес-операций, превратив то, что раньше было затратами или проблемами управления, в возможности для развития вашего бизнеса.

С другой стороны, цифровая трансформация — это гораздо больше, чем реальность: это реальная необходимость , знаменующая точку невозврата для организаций во всех областях, которые хотят быть конкурентоспособными и, прежде всего, хотят развивать свой бизнес с долгосрочной перспективой. -срочная перспектива.

Среди прочего, как мы увидим, случай управления автопарком особенно интересен, поскольку он также показывает, как «нематериальные» решения, такие как цифровые, могут быть идеально интегрированы с управлением явно материальными активами, такими как автопарк компании. Кроме того, он показывает, насколько эти же решения чрезвычайно универсальны и позволяют использовать различные приложения с отличными результатами с точки зрения эффективности и снижения затрат.

Что такое управление флотом?

Прежде чем объяснять основные преимущества использования больших данных , важно точно понять, что подразумевается под управлением автопарком .

Управление автопарком — это комплекс действий по управлению, связанных с парком транспортных средств (автомобилей, автобусов, грузовиков) компании. Иногда этот термин также распространяется на транспортные средства, отличные от автомобильного транспорта, например, на управление военно-морским или воздушным флотом.

Поэтому ясно, что это важная деятельность, хотя бы потому, что она оказывает значительное влияние с точки зрения затрат, особенно для компаний, которые полагаются на транспортные средства для своего бизнеса и должны охватывать определенные географические районы.

Учитывая такое широкое определение, интересно углубиться в детали, поскольку на практике управление автопарком реализуется во многих очень специфических задачах. Например, управление автопарком включает все действия, связанные с логистикой , т. е. определение местонахождения транспортных средств, их перемещение и назначение, а также авторизацию водителей. Кроме того, существует также техническое обслуживание , которое включает в себя обычные вмешательства, связанные с сезонностью или общими действиями по техническому обслуживанию, и чрезвычайные вмешательства после повреждения или интенсивного использования. Управление автопарком также включает в себя управление расходами , такими как дорожные налоги, страхование и повседневные расходы, такие как топливные карты, штрафы, телепасс, платная парковка и т. д. Наконец, управление автопарком компании также включает организацию использования транспортных средств , от их распределения среди сотрудников, до продажи автомобиля, когда они закончили свою «трудовую жизнь».

Все эти задачи отличают Fleet Management от долгосрочной аренды автомобилей. Хотя предлагаемые услуги могут быть одинаковыми, в действительности управление автопарком не включает в себя ни аренду автомобилей, ни финансирование транспортных средств, и, кроме того, оно относится к большому количеству находящихся в эксплуатации транспортных средств, которые теоретически могут иметь очень длительный цикл использования, превышающий 10 лет. и, следовательно, с продолжительностью, которую аренда не может достичь.

Для управления автопарком требуется менеджер автопарка.

Многие компании предпочитают эту формулу, особенно потому, что она позволяет им усвоить многие процессы управления и контроля. Для этого, конечно же, нужен профессионал, а именно Fleet Manager , который должен сконцентрироваться на определенных функциях и мероприятиях, связанных с управлением парком транспортных средств компании.

Среди прочего, эта профессиональная роль предусмотрена Указом 179 от 1998 г. об устойчивой мобильности, который требует, чтобы каждая компания со штатом более 300 сотрудников имела одного со следующими обязанностями:

• Управлять поездками всех сотрудников из дома на работу таким образом, чтобы сделать их более быстрыми и эффективными;
• Организовывать частные и корпоративные перевозки, пропагандируя использование коллективного транспорта;
• Согласовывать частный транспорт с любыми общественными программами, действующими в местных органах власти;
• Используйте средства, предоставленные государством, для уменьшения загрязнения.

Уже из этого короткого списка легко понять, насколько все эти действия не просто выполнить одному человеку и действительно требуют особой поддержки, чтобы их управление было плавным, бесшовным, а главное «удобным» для компании (и не только). И именно в этот момент в игру вступают большие данные.

Сокровище, которое нужно использовать с пользой

Большие данные — это «данные, содержащие большее разнообразие, поступающие в возрастающих объемах и с большей скоростью» (Источник: Oracle). Иными словами, это более крупные и сложные наборы данных, в основном из новых источников данных. Эти наборы данных настолько объемны, что традиционное программное обеспечение для обработки данных не может с ними справиться», и их можно использовать для решения различных бизнес-задач, охватывающих различные области и сектора.

В определенном смысле большие данные — это великолепный ресурс, который есть в распоряжении каждой организации, настоящее сокровище, которое при правильном использовании может многое сказать о компании и дать самые важные указания для прогнозирования возможных критических проблем и улучшения наиболее чувствительные фазы. И когда дело доходит до управления автопарком , этот потенциал может быть выражен по-разному, и все они влияют на устойчивость и рост организации.

Чем больше больших данных, тем лучше понимание

Как упоминалось выше, первое большое преимущество использования больших данных в контексте управления автопарком заключается в возможности лучше и быстрее знать операции, которые выполняются ежедневно. Например, вы можете отслеживать обычное использование каждого транспортного средства, чтобы точно знать уровень износа и, следовательно, средний срок службы транспортного средства.

Таким образом, менеджер автопарка сможет в любое время иметь точный и подробный обзор своего автопарка , чтобы знать, какие вмешательства могут потребоваться, и особенно если и когда будет необходимо интегрировать парк или заменить какие-либо транспортных средств внутри него.

Помимо прочего, этот же обзор позволяет менеджерам проверять, всегда ли их транспортные средства соответствуют правовым положениям и требованиям, чтобы не было пропущено ни одного срока и не были наложены штрафы.

Большие данные улучшают управление человеческим фактором

Люди ездят на служебных автомобилях, и этот аспект нельзя упускать из виду, если вы хотите эффективно управлять парком транспортных средств компании. Большие данные могут помочь и в этом плане, так как позволяют отслеживать поведение водителей как во время движения, так и во время остановок: любое превышение скорости, резкое торможение, длительные остановки с работающим двигателем, проезд в условиях повышенного риска и многое другое.

Таким образом, менеджеры могут предпринять немедленные действия с дополнительным обучением, чтобы убедиться, что транспортные средства используются наилучшим образом, чтобы обеспечить не только безопасность транспортного средства, но и безопасность сотрудников и других водителей. Это, среди прочего, позволяет компании снизить вероятность возникновения непредвиденных расходов в виде претензий и более высоких страховых взносов, которые подлежат уплате в случае аварии.

В некотором смысле большие данные дают вам возможность лучше управлять имеющимися в вашем распоряжении активами, а также предотвращать определенные расходы и проблемы.

С большим количеством больших данных прогнозируйте и предоставляйте

И предотвращение — это как раз один из самых интересных аспектов, которые Большие данные могут дать команде управления автопарком .

Зная поведение своих водителей и постоянно отслеживая состояние каждого транспортного средства, вы можете предотвратить некоторые проблемы, связанные с естественным износом одних и тех же транспортных средств. Например, если информация о состоянии и диагностике транспортного средства (такая как пробег, возраст двигателя и т. д.) собрана и объединена правильно, менеджеры автопарка могут вмешиваться упреждающе, даже до того, как проявится реальная проблема, предвидя замену, продажу или планируя капитальный ремонт и другие использует, чтобы как можно дольше поддерживать как можно больше автомобилей в наилучшем состоянии.

Точно так же, основываясь на том, что вы узнали из предыдущего опыта, вы можете сделать более целенаправленные инвестиции в тип и размер приобретаемых автомобилей, чтобы максимизировать свои инвестиции.

С большими данными вы можете менять маршруты

Оставаясь в области прогнозирования и планирования, еще один способ, с помощью которого большие данные могут улучшить управление автопарком , заключается в том, чтобы сделать маршруты, выбранные для различных задач, более эффективными .

На самом деле, когда вам нужно покрыть определенную территорию, очень важно знать, какие дороги лучше всего использовать, но это не всегда легко. На некоторых дорогах возникают повторяющиеся проблемы, другие функционируют только в определенное время суток и в определенных направлениях. Также во время поездки могут произойти непредвиденные события, изменяющие время в пути и, следовательно, предпочтительный маршрут. Все эти аспекты могут проявиться благодаря своевременному анализу больших данных .

Например, исходя из данных, собранных во время поездок, вы можете оценить время в пути и назначить конкретные маршруты в соответствии с пунктами назначения и этапами, которые необходимо достичь. Кроме того, благодаря постоянно обновляемой информации вы также можете обнаруживать любые изменения в запланированном маршруте в режиме реального времени. Это дает диспетчеру автопарка возможность сообщить водителю, чтобы он мог изменить свой маршрут, чтобы избежать ненужных задержек.

Среди прочего, эта возможность, предоставляемая Big Data, позволяет компаниям сделать управление своим автопарком более устойчивым .

Выбор наилучшего маршрута и определение времени, сокращающего время в пути и расход топлива, также снижает воздействие самой компании на окружающую среду с точки зрения загрязнения в среднесрочной перспективе.

Мы уже говорили о важности устойчивого развития для компаний и большом внимании клиентов к вопросам охраны окружающей среды. Внедрение больших данных в управление автопарком обеспечивает еще один шаг вперед в этом смысле, который имеет значение как деятельность корпоративной социальной ответственности и как аспект бизнеса, который следует использовать в коммуникации в качестве конкурентного рычага.

Большие данные улучшают обслуживание клиентов

Еще одно существенное преимущество использования больших данных в контексте управления автопарком заключается в том, что это улучшает обслуживание клиентов , особенно когда речь идет о компаниях по аренде автомобилей.

С помощью Big Data вы можете собрать больше информации о том, что нравится и не нравится клиентам во время обслуживания. Таким образом, компании могут действовать заранее, чтобы оправдать ожидания потребителей и соответствующим образом модифицировать имеющиеся предложения. Например, они могут определить наиболее подходящий автомобиль на основе характеристик клиента или типа поездки, которую он планирует совершить, основываясь на информации, полученной при аренде автомобиля предыдущими клиентами.

Точно так же они могут предоставить клиентам конкретные указания в зависимости от типа выбранного ими транспортного средства (например, как управлять расходом топлива, предпочтительные маршруты и т. д.).

Он также включает вмешательства в режиме реального времени . Каждая прокатная компания может воспользоваться преимуществами больших данных, чтобы постоянно знать о состоянии автомобиля и любых непредвиденных событиях, которые происходят в пути, чтобы иметь возможность предупредить клиента и заранее принять меры для решения проблемы.

Что необходимо для интеграции больших данных и управления автопарком?

В свете вышеизложенного преимущества использования больших данных в управлении автопарком несомненны, но то, как этого можно достичь, не столь очевидно.

В этом смысле нам нужно вернуться к началу этого поста: вы не можете интегрировать свои большие данные, не внедрив сначала цифровое преобразование , поскольку внедряемые решения требуют полной оцифровки. Например, искусственный интеллект и, в частности, машинное обучение играют ключевую роль в сборе, организации и анализе больших объемов данных и помогают как менеджерам, так и водителям принимать наиболее эффективные решения до и во время вождения.

Еще одним очень полезным инструментом является IoT (аббревиатура от Internet of Things), который позволяет построить систему взаимосвязи между «домашней базой» и движущимися транспортными средствами, чтобы сделать связь более плавной, оперативной и постоянной, а также уменьшить время реакции в случае непредвиденных проблем. И это еще не все.

Интернет вещей также дает компаниям возможность превратить каждый отдельный автомобиль в инструмент для сбора информации о множестве переменных , влияющих на выполнение задач (дорожные условия, стиль вождения, производительность двигателя и т. д.). Таким образом, каждая поездка становится еще одной возможностью для компании увеличить объем информации, которая будет использоваться в будущем.

Это не говоря уже о том, что IoT также позволяет выявлять любые неисправности транспортного средства, которые могут быстро сообщить об аномалии, что позволяет точно и целенаправленно вмешаться, как только водитель вернется в штаб-квартиру компании.