現代の車両管理におけるビッグデータの役割

従来のデータとは異なり、「ビッグデータ」には多数のソースからの多種多様な情報が含まれ、データベースなどの構造化データと、テキスト、画像、ビデオなどの非構造化データが含まれます。 

ビッグデータの分析は、意思決定を改善し、新たな機会を発見し、より効率的な業務を生み出すために使用できる貴重な洞察を提供します。この概念は貨物や輸送を含むさまざまな業界で普及しており、フリートの運用方法や意思決定方法を大きく変えています。

フリート管理には、企業の車両フリートのあらゆる側面の監督、編成、記録が含まれます。したがって、テクノロジーが進化するにつれて、フリート管理へのアプローチも進化し、現代のフリート運用においてデータ主導の意思決定はもはや便利なものではなくなっていることは当然です。

ビッグデータの出現により、情報に基づいたビジネス上の意思決定を行うために分析および使用できる豊富な情報が提供され、フリート管理に革命が起こりました。車両の位置や燃料消費量を監視する GPS 追跡から、ドライバーの行動や車両の状態に関する洞察を提供できるテレマティクス データに至るまで、ビッグデータは車両管理者にとって非常に貴重なツールです。

例えば、 Mantra Labs と Azuga のコラボレーションは、GPS 車両追跡ソフトウェアであり、車両管理におけるビッグ データの実際的な利点を示しています。マイクロサービス ベースのアーキテクチャへの移行や UX の改善など、バックエンドとフロントエンドの強化を通じて、Azuga は車両のメンテナンス管理とドライバーの追跡を強化し、事故に関連した運転習慣を大幅に削減しました。

このデータ量は膨大になる可能性がありますが、適切なツールを使用すると、効率を向上させ、コストを削減し、フリートの全体的なパフォーマンスを向上させることができます。たとえば、次のようなソリューション ELD およびドライバー アプリ ビッグデータの力を活用して、フリート管理者を支援するリアルタイムの洞察と分析を提供します。この記事では、現代の車両管理においてビッグデータが果たす役割と、ビッグデータが収益をどのように改善できるかを検討します。

フリート管理におけるビッグデータの利点

フリート管理システムへのビッグデータの統合により、業界に劇的な変化が生じ、企業のフリート管理方法が変わりました。これらのシステムは、車両の位置、速度、燃料消費量、エンジン診断などのさまざまなデータを収集します。さらに、急ブレーキ、急加速、アイドリングなどのドライバーの行動に関する情報も収集します。これらのデータセットはすべて、フリート管理者が次の方法で車両とドライバーの両方のパフォーマンスを監視し、改善するのに役立ちます。

車両メンテナンスの向上 

エンジン診断に関するデータを収集して分析することで、フリート管理者は車両のメンテナンスが必要になる時期を予測し、事前にメンテナンスのスケジュールを設定できるため、ダウンタイムを最小限に抑えることができます。これは、車両を常に最適な状態に保ち、故障のリスクを軽減し、車両の寿命を延ばすために非常に重要です。

ルート最適化

フリート管理システムは、交通パターン、気象条件、その他の要因を分析して、車両の最も効率的なルートを決定します。これにより、燃料消費量が削減されるだけでなく、配送と集荷が時間通りに行われるようになり、顧客満足度も向上します。

燃料管理

燃料消費量を監視し、それをルート データと比較することで、フリート管理者は過剰なアイドリングや非効率なルートなど、燃料が無駄に消費されている領域を特定できます。この情報を使用して、燃料を大幅に節約できる変更を実装できます。

ドライバーの安全とコンプライアンス

ドライバーの行動に関するデータを分析することで、フリート管理者は危険な行動を特定し、トレーニングやその他の介入を通じてそれらに対処できます。これは、事故のリスクを軽減するだけでなく、ドライバーの行動と車両の安全性に関する規制を確実に遵守することにも役立ちます。

もう一つの典型的なケースは、 Mantra Labs と Highway Haul の取り組み、カリフォルニアに本拠を置くデジタル貨物仲介のスタートアップ。データサイエンスと最適化アルゴリズムを利用して、Mantra Labs がハイウェイ輸送向けに開発したプラットフォームは、企業と貨物トラック運転手を結び、一致する積載量を 46% 増加させ、デッドヘッドマイルを 80% 削減することで効率を向上させます。 JavaScript ES6 や堅牢なモバイル アプリ機能などの高度なテクノロジーの統合により、二酸化炭素排出量が 32% 削減され、フリート管理プロセスの最適化におけるビッグデータの変革力が実証されました。

Geotab Drive モバイル アプリ

Geotab のこの最新のデジタル製品は、最新のフリート管理ソリューションの最前線を表し、さまざまな重要な機能を合理化するための包括的なプラットフォームを提供します。このアプリは、電子ログ デバイス (ELD) のコンプライアンス、検査、ドライバーの識別、メッセージングなどを容易にし、フリート管理者とドライバーに包括的なソリューションを提供します。

Geotab Drive モバイル アプリを使用すると、ビッグ データの力を活用して、車両管理者が情報に基づいた意思決定を行うために重要な貴重な洞察にアクセスできるようになります。 MyGeotab の情報にリアルタイムでアクセスすることで、管理者は車両のコンプライアンスを確保し、違反警告やドライバーのログと残り時間に関する詳細なレポートをすぐに利用できるようにすることができます。 

このイノベーションは、規制への準拠を支援するだけでなく、車両の生産性を向上させ、特定のニーズに合わせた追加機能を提供します。 Geotab Drive が提供する便利なサービスには、サービス時間 (HOS)、検査、ドライバー ID、メッセージングなどがあります。これらのサービスは総合的に、より組織的で効率的な車両管理システムに貢献します。

このアプリはユーザーフレンドリーで、勤務時間レポート、勤務ステータスの自動変更、違反やドライバーがログインしていない場合のアラートなどの重要な機能に簡単にアクセスできるダッシュボードを備えています。さらに、Geotab Drive はエンドツーエンドの車両をサポートしています。検査ワークフローをサポートし、無線 (OTA) ソフトウェアとファームウェアのアップデートを提供することで、アプリが常に最新の状態で機能することが保証されます。

Geotab Drive モバイル アプリは、その包括的な機能と利点により、効率的かつ効果的なフリート管理のための主要なソリューションとして際立っています。アプリは次からダウンロードできます。 Google Playストア Androidデバイスと AppleのApp Store iOS デバイス向けに提供されており、幅広いユーザーがアクセスできるようになります。

フリート管理におけるビッグデータの将来

フリート管理におけるビッグデータの将来は、業界にさらなる革命をもたらす大きな進歩を遂げる準備が整っています。テクノロジーが進化し続けるにつれて、フリート管理者が利用できるデータの量と種類は拡大し、最適化と効率向上の機会がさらに増えます。

大幅な成長が期待される分野の 1 つは、人工知能 (AI) と機械学習とビッグデータ分析の統合です。この統合により、フリート管理システムが自動的にデータを分析し、フリートの運用を改善するための推奨事項を作成したり、アクションを実行したりできるようになります。たとえば、AI は交通パターン、気象条件、その他の変数を分析してルートをリアルタイムで最適化し、それによって燃料消費量を削減し、配達時間を短縮できます。

さらに、センサー技術とモノのインターネット (IoT) の進歩により、フリート管理者が活用できるデータがさらに増えることが予想されます。センサーは車両の健康状態、ドライバーの行動、環境条件に関するデータを収集でき、一方、IoT デバイスは車両、インフラストラクチャー、その他のデバイス間の通信を促進して、フリートの運用をより総合的に把握できます。

これらの進歩は、フリート管理の効率と有効性を向上させるだけでなく、ドライバーの安全性の向上、環境への影響の軽減、規制遵守の向上にも貢献します。実際、フリート管理におけるビッグデータの将来は明るく、業界を変革し続けるイノベーションの機会が数多くあります。

まとめ

ビッグデータは現代の車両管理に不可欠な部分となり、従来の慣行を洗練されたデータ主導型の運用に変えています。 Geotab Drive モバイル アプリのようなツールを使用すると、フリート管理者は、車両のメンテナンスの改善、効率的なルート設定、ドライバーの安全性の強化のためのリアルタイムの洞察にアクセスできます。業界が進化し続けるにつれて、AI、機械学習、IoT の統合により、これらの機能がさらに強化され、効率が向上し、コストが削減され、コンプライアンスが確保されることが期待されています。競争力を維持し、情報に基づいた意思決定を行い、フリート運用の可能性を最大限に活用することを目指すフリート運営者にとって、ビッグデータの活用は今や不可欠です。

著者について： 

Alexis Nicols: フリート管理専門家

Alexis は、フリート管理とテレマティクスの分野で熟練した専門家であり、7 年間の豊富な実践経験を持っています。彼女の専門知識は、複雑な概念を抽出してアクセス可能な洞察を導き出し、企業の業務の最適化、支出の削減、安全プロトコルの強化を支援することにあります。 Alexis の貢献は、主要な業界出版物で定期的に取り上げられています。

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• 情報源： https://www.mantralabsglobal.com/the-role-of-big-data-in-modern-fleet-management/