빅 데이터를 통해 차량 관리를 개선하는 방법

Fleet Management 는 디지털 솔루션, 특히 빅 데이터가 비즈니스 운영의 모든 구성 요소를 개선하여 이전에 비용이나 관리 문제를 비즈니스 성장의 기회로 바꾸는 방법의 또 다른 예입니다.

반면에 디지털 혁신 은 현실 그 이상 입니다. 경쟁력을 원하고 무엇보다도 장기간에 걸쳐 비즈니스를 발전시키려는 모든 분야의 조직에 있어 진정한 필수 요소입니다. - 용어 관점.

무엇보다도 Fleet Management 의 사례는 디지털과 같은 "비물질적" 솔루션이 회사 차량과 같이 결정적으로 중요한 자산 관리와 어떻게 완벽하게 통합될 수 있는지를 보여주기 때문에 특히 흥미롭습니다. 또한 이러한 동일한 솔루션이 어떻게 매우 다재다능하며 효율성 및 비용 절감 면에서 탁월한 결과로 다양한 응용 프로그램을 사용할 수 있는지 보여줍니다.

함대 관리란 무엇입니까?

빅 데이터 사용의 주요 이점을 설명하기 전에 Fleet Management 가 의미하는 바를 정확히 이해하는 것이 중요합니다.

차량 관리는 회사의 차량 차량(자동차, 버스, 트럭)과 관련된 관리 활동의 집합입니다. 때때로 이 용어는 해상 또는 항공 함대의 관리와 같이 도로 운송 이외의 운송 수단으로도 확장됩니다.

따라서 특히 차량에 의존하여 업무를 수행하고 특정 지역을 커버해야 하는 회사의 경우 비용 측면에서 상당한 영향을 미치기 때문에 이것이 중요한 활동임이 분명합니다.

실제로 Fleet Management는 많은 매우 구체적인 작업으로 변환되기 때문에 이러한 광범위한 정의를 감안할 때 세부 사항을 살펴보는 것은 흥미로울 것입니다. 예를 들어, Fleet Management에는 물류 와 관련된 모든 활동(예: 차량의 위치, 차량의 이동 및 할당, 운전자의 승인)이 포함됩니다. 또한 계절성 또는 일반 유지 관리 활동과 관련된 일반적인 개입과 손상 또는 집중적 사용에 따른 특별 개입을 포함하는 유지 관리 도 있습니다. 차량 관리에는 도로세, 보험, 연료 카드, 벌금, 텔레패스, 유료 주차 등과 같은 일상적인 비용과 같은 비용 관리도 포함됩니다. 마지막으로 회사 차량 관리에는 차량 사용 방식에 대한 조직도 포함됩니다 . 직원에게 배포에서 직원이 "근무 기간을 마친 후 차량을 판매할 때까지.

이러한 모든 작업은 Fleet Management 를 장기 렌터카와 구별합니다. 제공되는 서비스는 동일할 수 있지만 실제로 Fleet Management 는 렌터카 또는 차량 금융을 포함하지 않으며 이론상 10년 이상, 따라서 임대가 도달할 수 없는 기간.

Fleet Management에는 Fleet Manager가 필요합니다.

많은 회사에서 이 공식을 선호하는데, 특히 많은 관리 및 제어 프로세스를 내부화할 수 있기 때문입니다. 물론 이를 위해서는 회사 차량 관리와 관련된 특정 기능 및 활동에 집중해야 하는 Fleet Manager 라는 전문가가 필요 합니다.

무엇보다도 이 전문적인 역할은 지속 가능한 이동성에 관한 1998년 법령 179에 규정되어 있으며, 이에 따라 직원이 300명 이상인 모든 회사에는 다음 책임이 있는 회사가 있어야 합니다.

• 더 빠르고 효율적으로 운송할 수 있도록 모든 직원의 출퇴근길을 관리합니다.
• 개인 및 회사 운송을 조직하고 집단 운송의 사용을 촉진합니다.
• 지방 당국과 함께 시행하는 공공 프로그램과 함께 개인 교통 수단을 조정합니다.
• 오염 감소를 목표로 주에서 제공한 기금을 사용하십시오.

이 짧은 목록에서 이미 이러한 모든 활동이 한 사람이 수행하기가 쉽지 않으며 관리를 원활하고 원활하게 하며 무엇보다도 회사(뿐만 아니라)를 위해 "편리한" 관리를 위해 실제로 특별한 지원이 필요하다는 것을 쉽게 이해할 수 있습니다. 그리고 바로 이 시점에서 빅 데이터가 작동합니다.

잘 활용해야 할 보물

빅 데이터 는 "더 많은 다양성을 포함하고 더 많은 양과 더 빠른 속도로 도달하는 데이터"입니다 (출처: Oracle). 다시 말해, 이들은 주로 새로운 데이터 소스에서 가져온 더 크고 복잡한 데이터 세트입니다. 이러한 데이터 세트는 너무 방대하여 기존 데이터 처리 소프트웨어로는 처리할 수 없으며 다양한 도메인 및 부문을 포괄하는 다양한 종류의 비즈니스 문제를 해결하는 데 사용할 수 있습니다.

어떤 의미에서 빅 데이터는 모든 조직이 마음대로 사용할 수 있는 훌륭한 자원이며, 올바르게 사용된다면 회사에 대해 많은 것을 말할 수 있고 가능한 중요한 문제를 예측하고 가장 많이 개선할 수 있는 가장 중요한 지표를 제공할 수 있는 진정한 보물입니다. 민감한 단계. 그리고 Fleet Management 와 관련하여 이러한 잠재력은 조직의 지속 가능성과 성장에 영향을 미치는 다양한 방식으로 표현될 수 있습니다.

더 많은 빅 데이터는 더 나은 통찰력을 의미합니다

위에서 언급했듯이 Fleet Management 의 맥락에서 빅 데이터를 사용하는 첫 번째 큰 이점은 매일 수행되는 작업을 더 빠르고 더 잘 알 수 있다는 것입니다. 예를 들어 마모 정도와 차량의 평균 수명을 정확하게 알기 위해 각 차량의 일상적인 사용을 추적할 수 있습니다.

이러한 방식으로 Fleet Manager 는 어떤 종류의 개입이 필요할 수 있는지, 특히 함대를 통합하거나 교체해야 할 경우 언제인지 알기 위해 언제든지 자신의 함대에 대한 정확하고 상세한 개요를 가질 수 있습니다. 그 안에 있는 차량들.

무엇보다도 이 동일한 개요를 통해 관리자는 차량이 항상 법적 조항 및 요구 사항을 준수하는지 확인하여 마감일을 놓치지 않고 벌금이 부과되지 않습니다.

빅 데이터로 인적 요소 관리 개선

사람은 회사 차량을 운전하며 회사의 차량을 효율적으로 관리하려면 이 측면을 간과할 수 없습니다. 빅 데이터는 운전 중 및 정차 중 운전자의 행동을 모니터링 할 수 있으므로 과속, 급제동, 엔진 작동 시 장기간 정지, 고위험 조건 통과 등을 모니터링할 수 있으므로 이와 관련하여도 도움이 될 수 있습니다.

이렇게 함으로써 관리자는 차량이 차량의 안전뿐만 아니라 직원 및 다른 운전자의 안전에도 도움이 되도록 차량이 가능한 한 최선의 방법으로 사용되도록 추가 교육을 통해 즉각적인 조치를 취할 수 있습니다. 이를 통해 회사는 사고 발생 시 지불해야 하는 청구 및 더 높은 보험료의 형태로 예상치 못한 비용이 발생할 가능성을 줄일 수 있습니다.

어떤 의미에서 빅 데이터는 원하는 대로 자산을 더 잘 관리할 수 있는 능력을 제공할 뿐만 아니라 특정 비용과 문제를 예방할 수도 있습니다.

더 많은 빅 데이터로 예측 및 제공

그리고 예방은 빅 데이터가 Fleet Management 팀에 부여할 수 있는 가장 흥미로운 측면 중 하나입니다.

운전자의 행동을 파악하고 각 차량의 상태를 지속적으로 모니터링하면 동일한 차량의 정상적인 마모와 관련된 몇 가지 문제를 예방할 수 있습니다. 예를 들어, 차량 상태 및 진단(예: 주행 거리, 엔진 수명 등)에 대한 정보가 올바르게 수집되고 결합되면 Fleet Manager 는 실제 문제가 나타나기 전에도 사전에 개입하여 교체, 매각 또는 오버홀 및 다른 일정 예약을 예상할 수 있습니다. 가능한 한 오랫동안 최상의 상태로 많은 차량을 유지하기 위해 사용합니다.

마찬가지로, 이전 경험에서 배운 것을 바탕으로 투자를 극대화하기 위해 구매할 자동차의 유형과 크기에 대해 보다 정확한 투자를 할 수 있습니다.

빅 데이터로 경로를 변경할 수 있습니다.

예측 및 계획 영역에서 빅 데이터가 Fleet Management 를 개선할 수 있는 또 다른 방법은 다양한 작업에 대해 선택된 경로를 보다 효율적 으로 만드는 것입니다.

사실, 특정 영역을 커버해야 하는 경우 가장 적합한 도로를 아는 것이 중요하지만 이것이 항상 쉬운 것은 아닙니다. 특정 도로에는 반복되는 문제가 있고, 다른 도로는 하루 중 특정 시간에만 특정 방향으로만 작동합니다. 또한 여행 중에 여행 시간과 선호 경로를 변경하는 예기치 않은 이벤트가 발생할 수 있습니다. 이러한 모든 측면은 빅 데이터 의 적시 분석 덕분에 나타날 수 있습니다.

예를 들어, 여행 중에 수집된 데이터를 시작으로 이동 시간을 추정하고 도달해야 하는 목적지 및 단계에 따라 특정 경로를 지정할 수 있습니다. 또한 지속적으로 업데이트되는 정보로 계획된 경로의 변경 사항을 실시간으로 감지할 수도 있습니다. 이를 통해 Fleet Manager 는 불필요한 지연을 피하기 위해 경로를 변경할 수 있도록 운전자에게 알릴 수 있습니다.

무엇보다도 빅 데이터가 제공하는 이러한 가능성을 통해 기업 은 차량 관리를 보다 지속 가능하게 만들 수 있습니다.

최적의 경로를 선택하고 이동 시간과 연료 소비를 줄이는 타이밍을 식별하면 중기적으로 오염 측면에서 회사 자체가 환경에 미치는 영향도 줄일 수 있습니다.

우리는 이미 기업에 대한 지속 가능성의 중요성 과 환경 문제에 대한 고객의 큰 관심에 대해 이야기했습니다. Fleet Management 에서 빅 데이터를 구현하면 이러한 의미에서 한 단계 더 발전할 수 있으며, 이는 기업의 사회적 책임 활동으로서 가치가 있고 커뮤니케이션에서 경쟁 수단으로 사용되는 비즈니스 측면으로 가치가 있습니다.

빅 데이터로 고객 서비스 향상

차량 관리 와 관련하여 빅 데이터를 사용하는 또 다른 중요한 이점은 특히 렌터카 회사의 경우 고객 서비스 가 향상 된다는 것입니다.

빅데이터를 통해 고객이 서비스 중 좋아하는 부분과 싫어하는 부분에 대한 정보를 더 많이 수집할 수 있습니다. 이러한 방식으로 기업은 소비자의 기대에 부응하기 위해 사전에 이동하고 그에 따라 사용 가능한 제안을 수정할 수 있습니다. 예를 들어, 이전 고객의 렌탈에서 수집한 정보를 기반으로 고객의 특성이나 여행 유형에 따라 가장 적합한 자동차를 식별할 수 있습니다.

같은 방식으로 고객이 선택한 차량 유형(예: 연료 소비 관리 방법, 선호하는 경로 등)에 따라 특정 표시를 제공할 수 있습니다.

여기에는 실시간 개입 도 포함됩니다. 모든 렌탈 회사는 빅 데이터를 활용하여 차량의 상태와 도중에 발생하는 예기치 않은 이벤트를 지속적으로 파악하여 고객에게 경고하고 문제를 해결하기 위해 선제적으로 움직일 수 있습니다.

Big Data와 Fleet Management 통합을 가능하게 하려면 무엇이 필요합니까?

위의 관점에서 볼 때 Fleet Management에서 빅 데이터를 사용하는 이점 은 의심의 여지가 없지만 어떻게 달성할 수 있는지는 명확하지 않습니다.

이러한 의미에서 우리는 이 게시물의 시작 부분으로 돌아가야 합니다 . 구현할 솔루션이 완전한 디지털화를 필요로 하기 때문에 먼저 디지털 변환 을 구현하지 않고는 빅 데이터를 통합할 수 없습니다. 예를 들어 인공 지능 은 중요한 역할을 하며 특히 머신 러닝 은 많은 양의 데이터를 수집, 구성 및 분석하고 운전 전후에 가장 효율적인 결정을 내리는 데 있어 관리자와 운전자를 지원합니다.

또 다른 매우 유용한 도구는 "홈 베이스"와 이동 중인 차량 간의 상호 연결 시스템을 구축하여 통신을 보다 유동적이고 즉각적이며 일정하게 만들고 예상치 못한 문제의 경우 반응 시간. 그게 다가 아닙니다.

IoT는 또한 기업이 모든 자동차 를 작업 수행에 영향을 미치는 수많은 변수 (도로 상태, 운전 스타일, 엔진 성능 등)에 대한 정보를 수집하는 도구로 전환할 수 있는 능력을 제공합니다. 이런 식으로 각 여행은 회사가 앞으로 사용할 정보의 부를 늘릴 수 있는 또 하나의 기회가 됩니다.

또한 IoT를 통해 차량 오작동을 식별할 수 있으므로 이상 징후를 즉시 전달할 수 있으므로 운전자가 회사 본사로 복귀하면 정확하고 표적화된 개입이 가능합니다.