テクノロジーを活用した若年ドライバーの誘致と維持

ドライバーの離職率の高さへの対応に苦慮していた車両管理者は、現在、深刻な課題であるテクノロジーへの取り組みを支援する新しいツールに目を向けています。ドライバーの離職率の問題は新しい現象ではありません。金利は過去20年間のほとんどにわたって高水準を維持しており、大不況をきっかけに一時的に低下しました。米国運送協会の簡単な報告によると、2005年と2006年の平均離職率は、大型貨物運送業者でそれぞれ130％と117％、小規模貨物運送業者で96％と109％でした。2010年には、売上高は 39% という低水準に達し、2018年には 89% をわずかに上回る水準まで急上昇しました。ドライバーが緊急に必要とされる急成長産業にとって、このような統計は大きな問題となっています。運送会社は欠かせません サプライチェーン。ドライバーの離職率が上昇し続けると、運輸業界の人的資源と成長の間には大きなギャップが生じます。これらすべての統計から、若いドライバーが以前よりも長く仕事を続けるにはどうすればよいかという疑問が生じます。一言で言えば、テクノロジー。

テクノロジーを活用した若年ドライバーの誘致と維持

若いドライバーを引き付けて維持する方法を提案する前に、そもそもなぜ彼らが去るのかを調べなければなりません。離職率が高い理由には、次のようなものがあります。

ドライバーの離職率が高い原因

• 運輸業界におけるドライバー不足が引き起こす 競争の激化 新規企業への参入障壁を下げます。他の運送会社は、より高い給与、賞与、即時の求人により、ドライバーを現在の雇用主から引き離しています。これにより、ドライバーは現在の仕事を辞めてより良い機会を得ることが容易になります。
• 向いている ネガティブなワークイベント 交通事故、機械的な問題、その他予期せぬ道路状況などが原因で不当に責められると、ドライバーが現在の雇用主を辞める決断を下す原因となる可能性があります。たとえば、ドライバーは自分の過失ではない事故に遭い、それを証明する適切な技術を持っていないために罰せられる可能性があります。
• 適切なコミュニケーションチャネルの欠如 特に上級管理職の場合はドライバーの作業が難しくなります。道路上では常に予測不能な状況に直面しているため、苦情や勧告に対する効率的なフィードバックシステムが必要です。
• 透明性の欠如 ドライバーにとっては抑止力にもなります。隠れた最終通告や雇用契約の条項など、人を欺くような雇用戦略を使うと、ドライバーに敵意を抱き、だまされたように感じさせる可能性があります。
• 期待されるパフォーマンスやプロセスを知らない 彼らに会うことはドライバーにも悪影響を与える可能性があるからです。これにより、ドライバーが仕事を引き受けすぎて、圧倒されてしまう可能性があります。
• 絶え間ない批判と認識の欠如 または良い仕事に対する報酬はドライバーの離職のもう一つの原因です。良い運転行動に報いると、ポイント制でボーナスや特典がもらえるのが定番です。これにより、ドライバーは自分の仕事が重要であることがわかり、否定的なフィードバックも裏付けられます。
• トレーニングと開発への投資が不十分。 ドライバーのトレーニングに失敗した場合、ドライバーはそうしてくれる運送会社で働くことに対してよりオープンになるかもしれません。特に将来さまざまな技術ツールを使用しなければならない可能性のある若いドライバーにとっては、トレーニングと能力開発が必要です。
• 適切なドライバー安全プロセスの欠如。 言うまでもなく、ドライバーの安全を確保するための適切なツールを提供しなければ、ドライバーは自然と安心できる場所に引き寄せられてしまいます。車両安全ツール、認証、ワークショップに投資してください。

テクノロジーで若いドライバーを引き付けて維持する方法

によると、2019年の第1四半期に、キャリアに90日間滞在した新規ドライバーはわずか64.9％でした 研究 Stay Metricsによると、93の航空会社の42,283人のドライバーのデータを調べました。テクノロジーは、運輸業界における高い離職率につながるあらゆるマイナス要因に対処する強力なツールです。ドライバーが仕事でより良いパフォーマンスを発揮するためには、サポート、オープンなコミュニケーション、ドライバーの安全対策、トレーニング、報酬制度、道路リスクを軽減する方法が必要であることはすでにわかっています。 Driveri、人工知能を搭載したプラットフォームでこれらの機能を有効にします。このテクノロジーにより、プラットフォームは道路データをリアルタイムで収集および分析し、次のような役割を果たします ドライバー用オンボードコーチ。ドライバーに道路状況を警告し、衝突調査中にドライバーの身元を明かす証拠となるビデオを撮影します。また、これらのプラットフォームは、ドライバーに敵対したり、自律性を否定したりすることなく、効果的なコミュニケーション、監視、フィードバック、報酬を提供します。すべてを網羅し、重要ではあるが時間のかかるタスクのための自動チャネルを作成することで、人的資源の負担を軽減します。自動車車両ソリューションが数多く存在する世界で、Driveriのようなプラットフォームが際立っている主な理由は2つあります。

• 最先端のテクノロジー：人工知能やエッジコンピューティングなどのスマートデータ分析テクノロジーは、より多くのデータを収集するにつれて改善するようにトレーニングされています。この場合、ドライバーの安全性がより実現しやすくなります。
• Driveriはエッジコンピューティング上で動作し、現在利用可能な他の車両管理テクノロジーのようにトリガーベースではありません。これにより、車両管理者は、ブレーキを踏んだ後に何が起こるかだけでなく、ドライバーが見ているものすべてを確認できるようになります。
• たとえば、道路上で別の車がドライバーを遮断する状況を考えてみましょう。他のツールでは、ドライバーがブレーキを踏んだときにのみ記録が開始され、ドライバーが追随しすぎたり、速度が速すぎたりしたように見えてしまいます。
• これがいかに簡単に虚偽の告発につながり、暴くのが難しいかがわかります。ビジョンベースのシステムでは、余波だけを表示するのではなく、相手の車がドライバーを切断している様子を表示して、彼らが正しいことをしたことを証明します。

ドライバーに優しい機能

ビジョンベースのテクノロジー:

長い間、車両管理システムは、管理者が道路上で車両を監視できるように、ビジョンベースのアプローチを採用してきました。ただし、従来のシステムは、道路上や発生するイベントではなく、ドライバーとその行動に重点を置いていました。これは、道路上で発生した事象の証拠映像を収集しているにも関わらず、常に監視されていると感じているドライバーにとっては士気をくじくことになりかねません。どのような状況でも、できる限り多くの証拠映像を収集することが重要です。ドライバーの免罪は別として、ビデオを収集することで、事故が発生した場合の法的罰金を大幅に節約できます。また、個々のドライバーを対象としたカスタム保険料のデータを収集するのにも最適な方法です。また、ビジョンベースのソリューションでは、ドライバーに過失がある場合に車両管理者に証拠を提供することもできます。先に述べたように、証拠のない虚偽の告発は、特にこのような状況が積み重なって罰則につながる場合、ドライバーに敵意を感じさせる可能性があります。

DriverStar

DriverStarはドライバー版のリワードシステムです。良好な行動をとったドライバーに報酬を与えることは、車両全体で積極的な競争を促進し、パフォーマンスを向上させる1つの方法です。成績の良いドライバーに注目し、ボーナスやその他の福利厚生を与えることで、ドライバーが低賃金を感じる問題を軽減することもできます。通常、このプロセスは手動で処理され、サービスマネージャーが評価を行い、推奨事項を作成します。残念ながら、この方法では、バイアスがドライバーの評価に影響しやすくなります。また、特に大規模な車両では、すべてのドライバーのパフォーマンスを毎日手動で追跡することはストレスになります。DriverStarは、人工知能と機械学習に裏打ちされた称賛に値する運転判断を含む、良好な運転行動に関するリアルタイムの報告を開始します。これにより、フリートサービスマネージャーは、優秀なドライバーに適切な報酬を与えるために必要な情報を得ることができます。また、バランスが取れ、ドライバーのパフォーマンス評価に偏りがなくなり、生産性が向上します。Driveriは単一のプラットフォームであるため、管理者はドライバーのパフォーマンスを手動で記録する必要がまったくありません。このプラットフォームは、手間のかからない方法でマネージャーの負担を軽減します。また、DriverStarは、ドライバーがトップを目指して努力できる競争力のあるレーティングシステムの原点でもあります。Driveriでは、このレーティングシステムをGreenZone と呼んでいます。これは、マネージャーがドライバーをよりよく把握できるようにすると同時に、ドライバーの定着率を高めるもう1つの優れた機能です。

GreenZone Score

特定のドライバーの行動は、毎年多くの事故の原因となっています。テキストメッセージ、食事、睡眠、運転中、飲酒運転などの行動は、ドライバーやその他の道路利用者にリスクをもたらすだけでなく、運送業者に数百万ドルの損害を与える可能性があるため、問題となっています。管理者はドライバーと一緒に道路に出ることができないため、これらの行動を追跡し、予防または治療措置を講じることは困難でした。GreenZoneは、人工知能で強化されたテクノロジーのおかげで、この問題を2つの部分に分けて解決します。1つ目は、ドライバーの注意散漫な運転行動や眠気や疲労の兆候がないか積極的に監視することです。また、システムは、走行距離、道路標識の順守、特に信号機での順守運転の有無もチェックします。次に、不正行為を検出するとすぐに、この情報を管理者に伝えます。これにより、管理者は事故が発生する前に状況を評価して修正するために必要な措置を講じることができます。ある意味では、管理者は車両の概要を把握でき、効率的なランキングや、ポジティブな行動とネガティブな行動を記録するポイントベースのシステムを運用するのに役立ちます。これにより、システム内に偏りが生じる余地がなくなり、将来のフィードバックとコミュニケーションの基礎が築かれます。

リアルタイムコーチング用モバイルアプリ:

Driveriは、他の機能をシンプルなモバイルアプリケーションに統合し、車両に搭載されたハードウェアデバイスに接続して簡単にアクセスできるようにしています。このDriveriのモバイルバージョンにより、ドライバーは常に近くにドライビングコーチがいるように感じることができます。

最終思考

運輸業界は、離職率が高いため、2030年までに数十万件の運転関連の仕事を埋めるのに苦労するでしょう。離職率は、ドライバーの低賃金、不当な批判や告発、だまされ、訓練が不十分であることなどによってさらに悪化します。また、現在のドライバーのかなりの割合が退職を予定しています。その結果、若いドライバーのニーズが高まっています。残念ながら、運送業界におけるドライバーの不足により、利用可能なドライバープールをめぐって自動車運送業者の間で競争が生じています。これが今度は離職率の高さにつながっています。より良い待遇、ドライバーの安全、透明性、コミュニケーションを保証する適切なテクノロジーが与えられれば、若いドライバーは現在の仕事に留まる傾向が高まると私たちは主張しています。Driveriはこの種のテクノロジーの一例です。人工知能とエッジコンピューティングを使用することで、Driveriは車両管理者が目をそらすことを困難にする多くの機能を提供します。これらの機能には、ビジョンベースのスマートリアルタイムデータ分析システムによるリスク軽減、DriverStarとGreenzoneによるドライバー報酬、シームレスなモバイルアプリインターフェースが含まれます。Driveriは、今後、価値、日常的なドライバー関連タスクの自動化、テクノロジーに精通した運用を必要とするすべての車両会社にとって、これが第一の選択肢であるべきであることを何度も示してきました。 お問い合わせ Driveri に関する詳しい情報はこちら