نقش داده های بزرگ در مدیریت ناوگان مدرن

برخلاف داده‌های سنتی، «داده‌های بزرگ» طیف گسترده‌ای از اطلاعات از منابع متعدد را در بر می‌گیرد و شامل داده‌های ساختاریافته، مانند پایگاه‌های داده، و داده‌های بدون ساختار، مانند متن، تصاویر و ویدیو می‌شود. 

تجزیه و تحلیل کلان داده ها بینش های ارزشمندی را ارائه می دهد که می تواند برای بهبود تصمیم گیری، کشف فرصت های جدید و ایجاد عملیات کارآمدتر مورد استفاده قرار گیرد. این مفهوم در صنایع مختلف از جمله حمل و نقل و حمل و نقل رایج است و نحوه عملکرد و تصمیم گیری ناوگان را به طور قابل توجهی تغییر می دهد.

مدیریت ناوگان شامل نظارت، سازماندهی و ثبت تمامی جنبه های ناوگان خودروهای یک شرکت است. بنابراین منطقی است که با پیشرفت فناوری، رویکرد مدیریت ناوگان نیز تغییر می‌کند، زیرا تصمیمات مبتنی بر داده دیگر در عملیات ناوگان مدرن مناسب نیست.

ظهور کلان داده ها با ارائه انبوهی از اطلاعات قابل تجزیه و تحلیل و استفاده برای تصمیم گیری آگاهانه تجاری، مدیریت ناوگان را متحول کرده است. از ردیابی GPS برای نظارت بر موقعیت خودرو و مصرف سوخت گرفته تا داده های مخابراتی که می تواند بینشی در مورد رفتار راننده و سلامت خودرو ارائه دهد، داده های بزرگ ابزار ارزشمندی برای مدیران ناوگان است.

به عنوان مثال، همکاری Mantra Labs با Azuga، یک نرم افزار GPS Fleet Tracking، مزایای عملی داده های بزرگ در مدیریت ناوگان را به نمایش می گذارد. آزوگا از طریق پیشرفت‌های باطنی و جلویی، از جمله انتقال به معماری مبتنی بر میکروسرویس و بهبودهای UX، مدیریت تعمیر و نگهداری خودرو و ردیابی راننده را بهبود بخشیده و عادات رانندگی مرتبط با تصادف را به میزان قابل توجهی کاهش داده است.

این حجم از داده ها می تواند بسیار زیاد باشد، اما ابزارهای مناسب می توانند کارایی را بهبود بخشند، هزینه ها را کاهش دهند و عملکرد کلی ناوگان را افزایش دهند. به عنوان مثال، راه حل هایی مانند برنامه های ELD و Driver از قدرت داده های بزرگ برای ارائه بینش و تجزیه و تحلیل در زمان واقعی استفاده کنید که مدیران ناوگان را توانمند می کند. در این مقاله، نقشی را که کلان داده در مدیریت ناوگان مدرن ایفا می‌کند و اینکه چگونه می‌تواند سود شما را بهبود بخشد، بررسی خواهیم کرد.

مزایای داده های بزرگ در مدیریت ناوگان

ادغام داده‌های بزرگ در سیستم‌های مدیریت ناوگان، یک تغییر لرزه‌ای در صنعت ایجاد کرده است و نحوه مدیریت ناوگان خود را تغییر می‌دهد. این سیستم ها طیف گسترده ای از داده ها از جمله مکان خودرو، سرعت، مصرف سوخت و تشخیص موتور را جمع آوری می کنند. علاوه بر این، آنها اطلاعاتی در مورد رفتار راننده، مانند ترمز شدید، شتاب گیری سریع، و دور آرام جمع آوری می کنند. همه این مجموعه داده ها به مدیران ناوگان کمک می کند تا عملکرد خودروها و رانندگان را به روش های زیر نظارت و بهبود بخشند:

تعمیر و نگهداری خودرو بهبود یافته است 

با جمع‌آوری و تجزیه و تحلیل داده‌ها در مورد عیب‌یابی موتور، مدیران ناوگان می‌توانند پیش‌بینی کنند که چه زمانی یک وسیله نقلیه احتمالاً به تعمیر و نگهداری نیاز دارد و می‌توانند آن را به طور فعال برنامه‌ریزی کنند، بنابراین زمان خرابی را به حداقل می‌رسانند. این امر برای اطمینان از اینکه وسایل نقلیه همیشه در شرایط بهینه هستند، کاهش خطر خرابی و افزایش عمر ناوگان بسیار مهم است.

بهینه سازی مسیر

سیستم های مدیریت ناوگان می توانند الگوهای ترافیک، شرایط آب و هوایی و سایر عوامل را برای تعیین کارآمدترین مسیرها برای وسایل نقلیه تجزیه و تحلیل کنند. این نه تنها به کاهش مصرف سوخت کمک می کند، بلکه تضمین می کند که تحویل و پیکاپ به موقع انجام می شود و در نتیجه رضایت مشتری را بهبود می بخشد.

مدیریت سوخت

با نظارت بر مصرف سوخت و مقایسه آن با داده‌های مسیر، مدیران ناوگان می‌توانند مناطقی را که سوخت در آنها هدر می‌رود، مانند مسیرهای بی‌حرکتی یا ناکارآمد، شناسایی کنند. سپس می توان از این اطلاعات برای اعمال تغییراتی استفاده کرد که می تواند منجر به صرفه جویی قابل توجهی در سوخت شود.

ایمنی و رعایت راننده

با تجزیه و تحلیل داده ها در مورد رفتار راننده، مدیران ناوگان می توانند رفتارهای پرخطر را شناسایی کرده و از طریق آموزش و سایر مداخلات به آنها رسیدگی کنند. این نه تنها به کاهش خطر تصادفات کمک می کند، بلکه تضمین می کند که شرکت با مقررات مربوط به رفتار راننده و ایمنی وسیله نقلیه مطابقت دارد.

مورد نمونه دیگر این است کار آزمایشگاه Mantra با Highway Haul، یک راه اندازی کارگزاری حمل و نقل دیجیتال مستقر در کالیفرنیا. با استفاده از علم داده و الگوریتم‌های بهینه‌سازی، پلتفرمی که توسط Mantra Labs برای Highway Haul توسعه داده شده است، شرکت‌ها را با کامیون‌داران حمل‌ونقل متصل می‌کند و کارایی را با 46 درصد بارهای منطبق بیشتر و 80 درصد مایل‌های مرده کمتر افزایش می‌دهد. ادغام فن‌آوری‌های پیشرفته مانند JavaScript ES6 و ویژگی‌های قوی برنامه تلفن همراه منجر به کاهش 32 درصدی ردپای کربن شده است که نشان‌دهنده قدرت تغییردهنده داده‌های بزرگ در بهینه‌سازی فرآیندهای مدیریت ناوگان است.

برنامه موبایل Geotab Drive

این جدیدترین پیشنهاد دیجیتالی Geotab نشان دهنده خط مقدم راه حل های مدیریت ناوگان مدرن است و یک پلت فرم فراگیر را برای ساده کردن طیف وسیعی از عملکردهای ضروری ارائه می دهد. این برنامه انطباق، بازرسی، شناسایی راننده، پیام رسانی و موارد دیگر با دستگاه ثبت الکترونیکی (ELD) را تسهیل می کند و از این طریق راه حلی جامع برای مدیران ناوگان و رانندگان ارائه می دهد.

برنامه موبایل Geotab Drive با استفاده از قدرت داده های بزرگ، به مدیران ناوگان اجازه می دهد تا به بینش های ارزشمندی که برای تصمیم گیری آگاهانه حیاتی هستند، دسترسی داشته باشند. از طریق دسترسی بی‌درنگ به اطلاعات در MyGeotab، مدیران می‌توانند با هشدارهای تخلف و گزارش‌های دقیق در مورد گزارش‌های راننده و ساعات باقی‌مانده به راحتی در دسترس باشند، به اطمینان از رعایت ناوگان کمک کنند. 

این نوآوری نه تنها به مقررات انطباق کمک می کند، بلکه بهره وری ناوگان را نیز افزایش می دهد و عملکردهای اضافی متناسب با نیازهای خاص را ارائه می دهد. برخی از خدمات مفید ارائه شده توسط Geotab Drive عبارتند از: ساعت خدمات (HOS)، بازرسی، شناسایی راننده و پیام رسانی. این خدمات در مجموع به یک سیستم مدیریت ناوگان سازمان یافته تر و کارآمدتر کمک می کنند.

این برنامه کاربرپسند است و داشبوردی دارد که دسترسی آسان به ویژگی‌های ضروری مانند گزارش ساعت خدمات، تغییرات خودکار وضعیت وظیفه، و هشدارهای مربوط به تخلفات و عدم ورود رانندگان را فراهم می‌کند. علاوه بر این، Geotab Drive از وسیله نقلیه سرتاسر پشتیبانی می‌کند. گردش کار بازرسی را انجام می دهد و به روز رسانی های نرم افزاری و میان افزاری (OTA) را ارائه می دهد، در نتیجه اطمینان حاصل می شود که برنامه همیشه به روز و کاربردی است.

برنامه موبایل Geotab Drive با طیف گسترده ای از ویژگی ها و مزایای خود، به عنوان یک راه حل پیشرو برای مدیریت کارآمد و مؤثر ناوگان متمایز است. این برنامه برای دانلود در دسترس است بازی فروشگاه گوگل برای دستگاه های اندروید و فروشگاه App اپل برای دستگاه های iOS، آن را برای طیف گسترده ای از کاربران قابل دسترسی می کند.

آینده داده های بزرگ در مدیریت ناوگان

آینده کلان داده ها در مدیریت ناوگان برای پیشرفت های قابل توجهی آماده است که نوید انقلابی بیشتر در صنعت را می دهد. با ادامه تکامل فناوری، حجم و تنوع داده‌های موجود برای مدیران ناوگان افزایش می‌یابد و فرصت‌های بیشتری برای بهینه‌سازی و افزایش بهره‌وری فراهم می‌کند.

یکی از زمینه هایی که انتظار می رود شاهد رشد قابل توجهی باشد، ادغام هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین با تجزیه و تحلیل داده های بزرگ است. این ادغام سیستم‌های مدیریت ناوگان را قادر می‌سازد تا داده‌ها را به‌طور خودکار تجزیه و تحلیل کنند و توصیه‌هایی ارائه کنند یا حتی اقداماتی را برای بهبود عملیات ناوگان انجام دهند. به عنوان مثال، هوش مصنوعی می تواند الگوهای ترافیک، شرایط آب و هوایی و سایر متغیرها را برای بهینه سازی مسیرها در زمان واقعی تجزیه و تحلیل کند، در نتیجه مصرف سوخت را کاهش داده و زمان تحویل را بهبود می بخشد.

علاوه بر این، انتظار می رود پیشرفت در فناوری حسگر و اینترنت اشیا (IoT) داده های بیشتری را برای مدیران ناوگان فراهم کند. حسگرها می‌توانند داده‌های مربوط به سلامت خودرو، رفتار راننده و شرایط محیطی را جمع‌آوری کنند، در حالی که دستگاه‌های IoT می‌توانند ارتباط بین وسایل نقلیه، زیرساخت‌ها و سایر دستگاه‌ها را تسهیل کنند و دید جامع‌تری از عملیات ناوگان ارائه دهند.

این پیشرفت ها نه تنها کارایی و اثربخشی مدیریت ناوگان را بهبود می بخشد، بلکه به افزایش ایمنی راننده، کاهش اثرات زیست محیطی و بهبود انطباق با مقررات کمک می کند. در واقع، آینده داده های بزرگ در مدیریت ناوگان روشن است، با فرصت های متعدد برای نوآوری که به تغییر صنعت ادامه خواهد داد.

نتیجه

کلان داده به بخشی جدایی ناپذیر از مدیریت ناوگان مدرن تبدیل شده است و شیوه های سنتی را به عملیات پیچیده و مبتنی بر داده تبدیل می کند. با ابزارهایی مانند Geotab Drive Mobile App، مدیران ناوگان برای بهبود تعمیر و نگهداری خودرو، مسیریابی کارآمد و ایمنی بیشتر راننده به اطلاعات بی‌درنگ دسترسی دارند. همانطور که صنعت به تکامل خود ادامه می‌دهد، انتظار می‌رود ادغام هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و اینترنت اشیا این قابلیت‌ها را افزایش دهد، کارایی را افزایش دهد، هزینه‌ها را کاهش دهد و انطباق را تضمین کند. پذیرش کلان داده در حال حاضر برای اپراتورهای ناوگان ضروری است که قصد دارند رقابتی باقی بمانند، تصمیمات آگاهانه بگیرند و از پتانسیل کامل عملیات ناوگان خود استفاده کنند.

درباره نویسنده: 

الکسیس نیکولز: کارشناس مدیریت ناوگان

الکسیس یک حرفه ای ماهر در حوزه مدیریت ناوگان و تله ماتیک است، با 7 سال تجربه عملی. تخصص او در تقطیر مفاهیم پیچیده در بینش های قابل دسترس، کمک به شرکت ها در بهینه سازی عملیات، کاهش هزینه ها و افزایش پروتکل های ایمنی نهفته است. مشارکت های الکسیس به طور مرتب در نشریات صنعت برتر برجسته می شود.

• محتوای مبتنی بر SEO و توزیع روابط عمومی. امروز تقویت شوید.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. به خودت قدرت بده دسترسی به اینجا.
• PlatoAiStream. هوش وب 3 دانش تقویت شده دسترسی به اینجا.
• PlatoESG. کربن ، CleanTech، انرژی، محیط، خورشیدی، مدیریت پسماند دسترسی به اینجا.
• PlatoHealth. هوش بیوتکنولوژی و آزمایشات بالینی. دسترسی به اینجا.
• منبع: https://www.mantralabsglobal.com/the-role-of-big-data-in-modern-fleet-management/