병원 관리를 어디까지 디지털화하고 자동화할 수 있나요? 

기존 데이터와 달리 '빅데이터'는 다양한 소스에서 얻은 다양한 정보를 포함하며 데이터베이스와 같은 정형 데이터와 텍스트, 이미지, 동영상과 같은 비정형 데이터를 포함합니다. 

빅 데이터 분석은 의사 결정을 개선하고, 새로운 기회를 발견하고, 보다 효율적인 운영을 창출하는 데 사용할 수 있는 귀중한 통찰력을 제공합니다. 이 개념은 화물 및 운송을 포함한 다양한 산업에서 널리 퍼져 있으며, 차량 운영 및 의사 결정 방식을 크게 변화시키고 있습니다.

차량 관리에는 회사 차량의 모든 측면을 감독, 구성 및 기록하는 작업이 포함됩니다. 그렇다면 기술이 발전함에 따라 차량 관리에 대한 접근 방식도 발전하고 있으며, 데이터 기반 결정은 현대 차량 운영에서 더 이상 바람직하지 않습니다.

빅 데이터의 출현은 정보에 입각한 비즈니스 결정을 내리는 데 분석되고 사용될 수 있는 풍부한 정보를 제공함으로써 차량 관리에 혁명을 일으켰습니다. 차량 위치 및 연료 소비를 모니터링하는 GPS 추적부터 운전자 행동 및 차량 상태에 대한 통찰력을 제공할 수 있는 텔레매틱스 데이터에 이르기까지 빅 데이터는 차량 관리자에게 귀중한 도구입니다.

예를 들어, Mantra Labs와 Azuga의 협업GPS 차량 추적 소프트웨어인 는 차량 관리에서 빅데이터의 실질적인 이점을 보여줍니다. Azuga는 마이크로서비스 기반 아키텍처로의 전환과 UX 개선을 포함한 백엔드 및 프런트엔드 개선을 통해 차량 유지 관리 및 운전자 추적을 강화하여 사고 관련 운전 습관을 크게 줄였습니다.

이러한 데이터 양은 압도적일 수 있지만 올바른 도구를 사용하면 효율성을 향상하고 비용을 절감하며 차량의 전반적인 성능을 높일 수 있습니다. 예를 들어 다음과 같은 솔루션은 ELD 및 드라이버 앱 빅데이터의 힘을 활용하여 차량 관리자의 역량을 강화하는 실시간 통찰력과 분석을 제공합니다. 이 기사에서는 현대 차량 관리에서 빅 데이터가 수행하는 역할과 이를 통해 수익을 어떻게 향상시킬 수 있는지 살펴보겠습니다.

차량 관리에서 빅 데이터의 이점

차량 관리 시스템에 빅 데이터가 통합되면서 업계에 엄청난 변화가 발생하여 기업이 차량을 관리하는 방식이 바뀌었습니다. 이러한 시스템은 차량 위치, 속도, 연료 소비, 엔진 진단 등 다양한 데이터를 수집합니다. 또한 급제동, 급가속, 공회전 등 운전자 행동에 대한 정보도 수집합니다. 이러한 모든 데이터 세트는 차량 관리자가 다음과 같은 방법으로 차량과 운전자의 성능을 모니터링하고 개선하는 데 도움이 됩니다.

차량 유지관리 개선 

엔진 진단에 대한 데이터를 수집 및 분석함으로써 차량 관리자는 차량에 유지 관리가 필요할 시기를 예측하고 사전에 일정을 계획하여 가동 중지 시간을 최소화할 수 있습니다. 이는 차량을 항상 최적의 상태로 유지하여 고장 위험을 줄이고 차량 수명을 연장하는 데 중요합니다.

경로 최적화

차량 관리 시스템은 교통 패턴, 기상 조건 및 기타 요인을 분석하여 차량의 가장 효율적인 경로를 결정할 수 있습니다. 이를 통해 연료 소모량을 줄일 수 있을 뿐만 아니라 배송 및 픽업이 적시에 이루어지므로 고객 만족도가 향상됩니다.

연료 관리

연료 소비를 모니터링하고 이를 경로 데이터와 비교함으로써 차량 관리자는 과도한 공회전이나 비효율적인 경로 등 연료가 낭비되는 영역을 식별할 수 있습니다. 그런 다음 이 정보를 사용하여 상당한 연료 절감 효과를 얻을 수 있는 변경 사항을 구현할 수 있습니다.

운전자 안전 및 규정 준수

운전자 행동에 대한 데이터를 분석함으로써 차량 관리자는 위험한 행동을 식별하고 교육 및 기타 개입을 통해 이를 해결할 수 있습니다. 이는 사고 위험을 줄이는 데 도움이 될 뿐만 아니라 회사가 운전자 행동 및 차량 안전에 관한 규정을 준수하도록 보장합니다.

또 다른 대표적인 사례는 Mantra Labs의 Highway Haul 작업, 캘리포니아에 본사를 둔 디지털 화물 중개 스타트업입니다. Mantra Labs가 고속도로 운송을 위해 개발한 플랫폼은 데이터 과학 및 최적화 알고리즘을 활용하여 기업과 화물 ​​트럭 운전사를 연결하여 일치하는 화물을 46% 더 늘리고 데드헤드 마일을 80% 줄여 효율성을 높입니다. JavaScript ES6와 같은 고급 기술과 강력한 모바일 앱 기능의 통합으로 탄소 배출량이 32% 감소했으며, 이는 차량 관리 프로세스 최적화에서 빅 데이터의 혁신적인 힘을 보여줍니다.

Geotab 드라이브 모바일 앱

Geotab의 이 최신 디지털 제품은 현대 차량 관리 솔루션의 선두를 나타내며 다양한 필수 기능을 간소화하는 포괄적인 플랫폼을 제공합니다. 이 앱은 전자 기록 장치(ELD) 규정 준수, 검사, 운전자 식별, 메시징 등을 용이하게 하여 차량 관리자와 운전자를 위한 포괄적인 솔루션을 제공합니다.

빅 데이터의 힘을 활용하는 Geotab Drive 모바일 앱은 차량 관리자에게 정보에 입각한 결정을 내리는 데 중요한 귀중한 통찰력에 대한 액세스를 제공합니다. 관리자는 MyGeotab의 정보에 대한 실시간 액세스를 통해 위반 경고와 운전자 로그 및 남은 시간에 대한 자세한 보고서를 통해 차량 규정 준수를 보장할 수 있습니다. 

이 혁신은 규정 준수를 지원할 뿐만 아니라 차량 생산성을 향상시켜 특정 요구 사항에 맞는 추가 기능을 제공합니다. Geotab Drive가 제공하는 유용한 서비스에는 HOS(서비스 시간), 검사, 운전자 식별 및 메시징이 포함됩니다. 이러한 서비스는 집합적으로 보다 체계적이고 효율적인 차량 관리 시스템에 기여합니다.

이 앱은 서비스 시간 보고, 자동 의무 상태 변경, 위반 및 로그인되지 않은 운전자에 대한 경고와 같은 필수 기능에 쉽게 액세스할 수 있는 대시보드를 통해 사용자 친화적입니다. 또한 Geotab Drive는 엔드투엔드 차량을 지원합니다. 검사 워크플로우를 제공하고 무선(OTA) 소프트웨어 및 펌웨어 업데이트를 제공하여 앱이 항상 최신 상태로 작동하도록 보장합니다.

광범위한 기능과 이점을 갖춘 Geotab Drive 모바일 앱은 효율적이고 효과적인 차량 관리를 위한 선도적인 솔루션으로 돋보입니다. 앱은 다음에서 다운로드할 수 있습니다. 구글 Play 스토어 Android 기기 및 애플 앱 스토어 iOS 장치용으로 광범위한 사용자가 액세스할 수 있습니다.

차량 관리에 있어서 빅 데이터의 미래

차량 관리 분야 빅데이터의 미래는 업계를 더욱 혁신할 수 있는 중요한 발전을 가져올 준비가 되어 있습니다. 기술이 계속 발전함에 따라 차량 관리자가 사용할 수 있는 데이터의 양과 다양성이 확장되어 최적화 및 효율성 향상을 위한 더 많은 기회가 제공될 것입니다.

상당한 성장이 예상되는 분야 중 하나는 인공지능(AI)과 머신러닝을 빅데이터 분석과 통합하는 것입니다. 이러한 통합을 통해 차량 관리 시스템은 차량 운영을 개선하기 위해 자동으로 데이터를 분석하고 권장 사항을 제시하거나 조치를 취할 수도 있습니다. 예를 들어 AI는 교통 패턴, 기상 조건 및 기타 변수를 분석하여 실시간 경로를 최적화함으로써 연료 소비를 줄이고 배송 시간을 향상시킬 수 있습니다.

또한, 센서 기술과 사물 인터넷(IoT)의 발전으로 인해 차량 관리자가 활용할 수 있는 더 많은 데이터가 제공될 것으로 예상됩니다. 센서는 차량 상태, 운전자 행동 및 환경 조건에 대한 데이터를 수집할 수 있으며, IoT 장치는 차량, 인프라 및 기타 장치 간의 통신을 촉진하여 차량 운영에 대한 보다 전체적인 시각을 제공할 수 있습니다.

이러한 발전은 차량 관리의 효율성과 효율성을 향상시킬 뿐만 아니라 운전자 안전 향상, 환경 영향 감소, 규정 준수 향상에도 기여할 것입니다. 실제로, 차량 관리 분야 빅데이터의 미래는 밝으며, 업계를 지속적으로 변화시킬 혁신을 위한 수많은 기회가 있습니다.

결론

빅 데이터는 현대 차량 관리의 필수적인 부분이 되어 기존 방식을 정교한 데이터 기반 운영으로 전환했습니다. Geotab Drive 모바일 앱과 같은 도구를 사용하여 차량 관리자는 향상된 차량 유지 관리, 효율적인 경로 지정 및 향상된 운전자 안전을 위한 실시간 통찰력에 액세스할 수 있습니다. 업계가 계속해서 발전함에 따라 AI, 머신 러닝, IoT의 통합은 이러한 기능을 더욱 향상시켜 효율성을 높이고 비용을 절감하며 규정 준수를 보장할 것으로 예상됩니다. 이제 빅 데이터를 수용하는 것은 경쟁력을 유지하고 정보에 입각한 결정을 내리며 차량 운영의 잠재력을 최대한 활용하려는 차량 운영자에게 필수적입니다.

저자에 관하여 : 

Alexis Nicols: 차량 관리 전문가

Alexis는 차량 관리 및 텔레매틱스 분야에서 7년의 풍부한 실무 경험을 보유한 숙련된 전문가입니다. 그녀의 전문 지식은 복잡한 개념을 접근 가능한 통찰력으로 정제하고 기업의 운영 최적화, 비용 절감 및 안전 프로토콜 강화를 지원하는 데 있습니다. Alexis의 기여는 업계 최고의 간행물에서 정기적으로 강조됩니다.

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• 출처: https://www.mantralabsglobal.com/how-far-can-hospital-management-be-digitized-and-automated/