AI フリート分析を理解する方法:フリートマネージャー向けガイド

予算編成から雇用、安全まで、あらゆることについて適切な意思決定を行うには、膨大な量のデータを解釈する必要があります。しかし、すべてのデータポイントを自分で理解するのは簡単でも手っ取り早い作業でもありません。車両管理システムに入力される大量の情報の分析を支援してくれるパートナー、つまり副操縦士が必要です。 人工知能 (AI) 車両分析 入って。AIベースの車両分析は、未加工データを貴重な洞察に変換し、業務を合理化し、車両の生産性を向上させるのに役立ちます。以下では、AI フリート分析とデータを効果的に使用する方法を包括的に把握しておきましょう。

AI フリートアナリティクスがフリートに何ができるかを理解する

輸送と物流は目まぐるしく変化する業界であり、リアルタイムのデータ分析、つまりAI車両分析を使用して実現可能な機能が必要です。このテクノロジーでできることは次のとおりです。 保有車両についてより深く理解する: AI フリートアナリティクスは、フリートオペレーション全体に関する豊富なデータを提供します。次のような機能を備えています フリートトラッキング、管理者は、車両の位置、始動時間と停止時間、および運用担当者に関する洞察を得ることができます。さらに、正確なHD品質のドライブレコーダービデオは、ドライバーが道路で直面しているものをキャプチャします。

ネトラダインのDriver•i フリートトラッキング メンテナンスとトレーニングについて情報に基づいた意思決定を行います。 AI アルゴリズムは、収集されたデータに基づいて正確な予測を行います。これらのアルゴリズムにより、車両のメンテナンスが必要な時期を予定より早く判断できるため、修理やコンプライアンス要件を常に把握できます。アルゴリズムも 燃料消費パターンの分析 （激しいブレーキ、アイドリング、急加速など）。これにより、マネージャーはドライバーの行動を修正し、燃料の無駄を減らすための的を絞ったトレーニングを提供できます。コスト削減の機会を広げる: 燃料廃棄物の削減は、コスト削減に直接つながります。これは、車両管理者が運用上の非効率性を把握するためにAIフリートアナリティクスを活用するもう1つの分野です。たとえば、アナリティクスはルートの最適化に役立ち、その結果、燃費とドライバーの生産性が向上します。

白い表面にコインが付いたピンクの貯金箱 顧客満足度の向上: フリートオペレーションを成功させるには、お客様の満足が不可欠です。AI フリート分析を使用してルートと配達時間を最適化すると、追跡情報を提供し、顧客との強固なコミュニケーションを確立できるようになります。彼らの期待を超えることは彼らの忠誠心を高めます。 将来のニーズを予測する: AI 車両分析により、最新のメンテナンスデータや修理データを把握できるため、車両のライフサイクルをより正確に予測できるようになります。この先見の明があれば、修理や最終的な交換の計画を事前に立てて予算を立てることができます。さらに、このテクノロジーは傾向と需要パターンを特定し、納期を犠牲にすることなく車両が顧客の需要に積極的に対応し、それに応えることを可能にします。また、AIは天候の変化を予測できるため、事故や故障が発生する可能性が高い地域に関する洞察が得られます。 安全な運転習慣についての洞察を得る： AI車両分析は、ドライバーの安全性能に関する重要な情報を提供します。ネトラダインのような AI ベースの車両管理システム 車載アラートを配信 ドライバーに自動修正できるようにしたり、車両管理者にデータを送信して常に把握できるようにしたりします。

AI フリート分析データを理解する方法

データを実用的なインサイトに変えるのに役立つロードマップを活用して、AI フリート分析の力を引き出しましょう。まずは、車両管理分析イニシアチブの目的を明確にすることから始めましょう: データ分析に役立つツールに頼る前に、目的を明確にしておきましょう。たとえば、メンテナンスコストの削減が目標の場合、車両の故障、メンテナンススケジュール、修理に関連する履歴データを確認する必要があります。分析目標を設定することで、テクノロジーを最大限に活用し、関心のある分野に優先順位を付けることができます。 アナリストのチームを見つけて募集する: AI フリート分析によってもたらされる意思決定力を真に活用するには、フリート管理分析の経験を持つアナリストのチームを募集する必要があります。熟練したデータアナリストが、生データに隠れた傾向やパターンを特定します。彼らの専門知識は、お客様の車両管理システムから送られてくる情報の意味を理解するうえで役立ちます。この情報には圧倒されがちです。分析インフラの構築: 車両管理では、データは通貨です。だからこそ さまざまなソースからのデータの収集、保存、取得を支援する堅牢なインフラストラクチャ。クラウドベースのプラットフォームでは、どこからでもデータにアクセスでき、車両のオンボードセンサーと統合してリアルタイムのデータをキャプチャし、ドライバーとマネージャー間のシームレスなコミュニケーションをサポートします。データを詳しく調べる: その後、アナリストが目標に従ってデータを解析します。たとえば、燃料消費量の削減を目指す場合、データアナリストはデータを調べて、問題の原因となっている運転行動（過度なアイドリングやスピード違反など）を特定します。分析担当者は、燃料廃棄の根本原因を特定することで、それに対処するためのドライバートレーニングプログラムの実施や強化などの変更を推奨できます。データを活用してドライバーや利害関係者とコミュニケーションをとりましょう。 組織に変化をもたらすには、効果的なコミュニケーションが不可欠です。提案した変更を全員が受け入れられるようにするには、データを使用して、変更が必要な理由を説明できる必要があります。データ（燃料廃棄物など）と提案された変更（トレーニングやルートの最適化）の関係を示すことで、ドライバーや関係者は、特定の行動が車両のパフォーマンスにどのように影響するかを確認できます。

AI フリートアナリティクスを通じて利用できるレポートの種類

AIは自動化に役立ちます さまざまなデータポイントの分析 車両の安全とコンプライアンスの両方を包括的に把握できます。 艦隊安全報告書: これらのレポートには、車両の安全性能の概要を示す安全指標がまとめられています。最も重要な安全性レポートは次の 2 つです。

• スピード違反：AIの助けを借りて、速度制限を習慣的に違反しているドライバーを特定するための積極的な対策を講じ、責任ある運転習慣を身に付けるための安全トレーニングを提供できます。
• 注意散漫な運転: 車両安全レポートによると、ドライバーが運転以外の活動（モバイルデバイスの使用など）を行うと、道路に集中できなくなる可能性があります。この情報があれば、ドライバーが注意散漫を減らしたり、注意散漫をうまく無視したりできるように、安全ポリシーを実施または調整できます。

車両コンプライアンスレポート: これらのレポートは、規制要件を満たすために不可欠です。重点的に取り組むべき主な分野は次のとおりです。

• Electronic Logging デバイス (ELD): LED はHours of Service (HOS) 規制の遵守に不可欠です。AI車両分析はELDからデータを収集して処理し、ドライバーが運転時間と休憩時間を正確に記録しているかどうかを確認できます。
• 車両検査: 商用車は少なくとも年に1回検査を受けます。欠陥が見つかった場合、ドライバーは車両管理者に欠陥を通知する報告書を提出しなければなりません。管理者はクラウドでこれらのレポートにアクセスでき、AIの助けを借りて検査結果と必要なアクションを確認できます。
• 違反: 違反を追跡することで、規制に準拠した運用が可能になります。AIフリート分析は、さまざまな種類の違反を監視するレポートを生成するのに役立ちます。これらのレポートにより、どのドライバーが常習違反者であるかを特定できるため、より適切な運転行動を促進するための対象を絞ったトレーニングなどの是正措置をタイムリーに講じることができます。

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