由于利润和损失,卡车运营商已经分析了他们的业务,因为第一个负荷拖累了费用。因此,您可能认为商业智能,分析和大数据等术语是同一概念的新包装。不是。

当您考虑在卡车运行中产生的大量数据时,移动通信网络更快,增加计算能力和用于查看数据的软件工具,它变得清晰,毕竟在那些包装纸下面有不同的东西。

数据来自哪里

在舰队可以分析大数据之前,它必须收集它。有许多生成数据的地点—车辆,卡车运输管理和维护系统,会计和人力资源。事实上,企业的大多数领域可以贡献数据点,并且来自公司外部的数据也可以在分析中使用。

根据Jim Sassen,高级经理产品营销,Omnitracs的说法,数据来源可以松散地分类。

“有一些逻辑分组,”他说,包括行为(驱动程序性能),以车辆为中心(车辆上的各种设备和传感器)和操作(在公司内收集)’S企业系统)。此外,船队可以利用他的行政数据的术语。“我们进入他们的人力资源系统,看看司机历史和事物,这不一定是我们将呼叫操作数据的东西。”

有些舰队超出了这一点。汤姆苍蝇,CADEC首席运营官表示,他有客户,尤其是私人舰队“从他们的远程信息处理中获取信息,他们看看仓库信息,路由信息,商店的销售点并理解它” in their analytics.

Mark Botticelli是Peoplenet的首席技术官,表示从车辆收集的数据可以包括轮胎压力监测系统,稳定/控制系统,再传记监测,货物状态传感器等信息。

“作为越来越多的车辆以越来越多的车辆为中心的传感器而产生的车辆生成的数据正在增加,以支持可提高的性能,安全性,诊断和维护,” he says.

他还注意到,从驱动程序交互中生成更多信息,例如可以将在后台中使用的增强型消息传递,导航,重新路由和其他信息以优化路由或驱动程序调度。

Bill Cooper,Fleet OTR和Wex的合作频道,舰队燃料卡提供商的伙伴渠道,在水平方面看待数据。例如,使用燃料卡,第一级信息将在陈述中包含一个线项,显示购买了多少燃料以及在哪里。大多数燃料卡提供更多信息。他们可能需要车辆ID或驾驶员号,里程表读数,购买号码以及日期,时间,位置和全部购买等内容。下一级数据,库珀描述了什么“real fun part,”从手持设备,智能手机,远程信息处理设备和其他来源捕获信息。

丹华伦泰,Nextraq营销总监Dan Walentine表示,该公司从客户车辆中收集130亿数据轨道,包括位置,速度,时间,标题,快速加速,超速,硬转弯/制动等。“我们采取所有这些数据,可以为客户提供不同的平均值或基准。”

迪恩·····诺贝尔(Dean Newell)为基于阿肯色州的舰队Maverick运输副总裁说,他的公司是“收集我们的一切’已经得到了。我们从一开始就开始了—在他们为我们工作之前,原始驱动程序应用以及我们对司机的信息。”Maverick使用分析建模作为安全和招聘/保留工具。“不确定我们收集的数据有多少位,但它’s huge.”

如何使用数据

“Big data”如果你没有,可以意味着太多的数据’T Telogis产品营销副总裁Kelly Frey表示该怎么办。“您必须将数据转换为有人可以做点什么的建议和可操作的数据。你必须解释它,以便它可以用来做出正确的决定。”

远程信息处理系统和其他移动通信设备为运营商提供对DOTN的数据访问’在过去存在。即使对于那里的数据而言,传统上使用它已经击中或错过了。

“原始数据已有一段时间,”Ken Weinberg表示,运营商物流公司的副总裁兼联合创始人“But what’发生的是技术已经可用,所以运营商唐’在他们的员工上需要培养基来了解数据。 ”

omn​​itracs.’ Sassen says “几年前,舰队乞求他们想要将其纳入其内部管理系统的数据。” Now, customers aren’他说,请求大量数据,“他们希望及时回答商业问题。”

Frey说舰队管理系统通常提供三种主要方法来放置数据:

警报:将收集的数据与预设阈值或关键性能指示器进行比较。超出该阈值时,发出警报。从舰队中所有卡车的所有警报都可以汇总,因此管理人员可以识别可能是舰队的问题。

记分卡:信息放入记分卡,显示多个关键绩效指标,以显示驱动程序它们的表现如何,如何进行分区,如何进行地区,依此类推。

基准标记:虽然记分卡允许运营商在内部看,基准测试允许车队在外部外部看,以查看它们如何衡量其他类似车队。

Southern Frints Sc的企业规划和开发高级副总裁Braxton Vick表示,该舰队使用了从车途电信系统收集的数据,然后使用其IT基础架构来挖掘并分析关于改进方法的见解数据客户服务和操作的其他方面。

除了位置跟踪外,SEFL系统还发出故障警报,如微粒过滤器问题,低油,高温等问题,可能导致设备故障或造成安全风险。

分析大数据可以帮助舰队设置最适合其操作的​​车辆规格。例如,一个WEX客户使用分析查找一组未活的车辆’到达公司’S MPG标准。一旦他们深入了解更深,他们发现车辆不是规格’D为操作区域(落基山脉)。他们将他们送回经销商进行调整,并最终获得20%的燃料里程,比以前更好。

超越分析到预后

分析分析的商业智能是在某些方面,商业智能向后看,而分析期向前看。舰队为司机,部门和其他单位设定性能标准,然后对这些标准进行衡量其表现。预测分析占据历史数据,并试图预测近期将发生的事情。

omn​​itracs. Analytics (formerly known as Fleet Risk Advisors) develops models that help fleets identify potential safety risks among their driver pool by finding correlations between thousands of data points and behavior.

Maverick一直在使用该模型五年。舰队使用仪表板和记分卡来了解数据,并使用不同的模型从一个月到下一个月的百分比变化。

“We’重新试图获得预测性— who’对于未来两周的风险最大,” Newell says. “We don’看看他们作为糟糕的司机,我们只是看着他们作为我们必须接触到的司机。”

Maverick还使用模型来预测哪些司机最有可能离开。例如,他们发现六天或更长时间持续了六天或更长时间的司机的风险更具意外或工人’在返回工作的前两次或三天内比司机池作为一组进行编辑。现在,他们与驾驶员进行谈话,驾驶员在六天或更长时间之前在其下次加载时派出。

Maverick尽可能多地放入模型中。“我们给它一切我们’ve got.” He doesn’t think it’太多的数据。另一方面,对于刚刚开始使用预测分析的公司来说,他建议他们“咬掉你可以咀嚼的东西,不要试图立刻吃掉整个大象。”

首先提供就业筛选和背景服务的优势,最近宣布了一个名为Fleetiq的产品,分析了从远程信息处理设备和其他来源获得的数据。它使用此数据来为舰队管理人员提供有关燃油经济性,驾驶员性能和其他指标的详细信息。该公司于2014年10月出版了一篇白皮书,指出,一些舰队在预测建模中使用每个驱动程序的3,000多个数据点。本文还指出了政府运输官员如何使用大数据来管理拥堵,目标执法活动和优先考虑资本投资。

船队还可以将其大数据放入用于确定基于性能指标而不是静态计划需要服务的车辆或组件。

尺寸是否重要?

分析大数据不仅仅是大船队的东西。较小的舰队也可以获得福利。

“过去五年中发生的好事之一是,领先的提供商开发了一个云平台,允许他们提供所有必要的工具—路由,导航,跟踪和所有数据— via the cloud,” says Telogis’弗雷。他说,更多成功的舰队’必要的,但他们提出了更好的数据问题。

“我想你几乎可以致力于较小的舰队产生更好的影响,” Sassen says. “That’对我们的软件作为服务提供的好处。”当小舰队经理说他们不’T有时间通过​​一堆数据,“他们将数据转储到电子表格中,”他说。但由于大多数提供商今天在记分卡或仪表板中提供数据,“that’让醒目者到小船。那’对分析和萨斯的承诺。

情人节补充说,大型舰队可能能够简单地获得更多的数据,因为较小的舰队赢了’T具有多种数据点。“但所有舰队都可以从远程信息处理和数据中受益。它’对他们来说能够确定什么是重要的’出错了,在哪里’s going wrong.”此外,这些信息更容易在一家小公司采取行动。

最后,使用大数据来建立基准,监视性能,并查看您所在的位置,并识别需要更改的内容。

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