Đây là thời điểm tuyệt vời để cải thiện việc quản lý đội xe của bạn với phân tích dữ liệu

Bởi Emily Newton, Cách mạng

Quản lý hạm đội có thể là một công việc đầy thách thức. Tuy nhiên, các nền tảng phân tích dữ liệu có thể làm cho nó dễ dàng hơn. Chúng giúp người dùng khám phá những thông tin chi tiết mà họ có thể đã bỏ lỡ. Có lẽ bạn đang ở điểm mà bạn tò mò về cách các công cụ phân tích dữ liệu có thể nâng cao nỗ lực của bạn nhưng không chắc chắn về cách áp dụng chúng. Hãy tiếp tục đọc để biết chi tiết về những gì có thể.

Nhận dữ liệu thời gian thực từ tất cả các phương tiện của Hạm đội

Các nền tảng phân tích dữ liệu có thể hợp lý hóa rất nhiều nỗ lực để luôn nhận thức được tất cả các phương tiện đang lưu thông trên đường. Sau đó, bạn có thể nhận thấy các vấn đề tiềm ẩn nhanh hơn và can thiệp trước khi các vấn đề lớn xảy ra.

Một nghiên cứu gần đây về các đội xe đã áp dụng các dịch vụ dữ liệu phương tiện được kết nối cho thấy rằng tỷ lệ triển khai khác nhau tùy thuộc vào quy mô đội xe. Cụ thể hơn, 79% công ty quản lý ít nhất 500 xe sử dụng các dịch vụ như vậy hiện nay. 8% doanh nghiệp khác trong nhóm đó đang tích cực tìm kiếm sản phẩm để mua.

Tuy nhiên, chỉ có 7% đội tàu với 1-5 phương tiện sử dụng các sản phẩm này. Phân khúc này tăng lên 24% trong trường hợp các công ty có 6-50 xe để giám sát. Nếu bạn vẫn còn lăn tăn về việc có nên triển khai phân tích dữ liệu để quản lý đội xe hay không, hãy nghĩ về những phần công việc đặc biệt tốn thời gian hoặc dễ xảy ra lỗi của bạn. Nếu nhận được dữ liệu hiện tại có thể giúp bạn vượt trội trong những lĩnh vực đó, thì đây là thời điểm tốt để ít nhất bạn nên xem xét mạnh mẽ việc thêm phân tích nhóm vào quy trình làm việc của mình.

Việc có dữ liệu thời gian thực đó cũng có thể giúp bạn tìm ra các trường hợp hành vi lái xe nguy hiểm hoặc có thể làm tăng mức tiêu thụ nhiên liệu của xe. Sau đó, sau khi bạn xác định được một mẫu của các hành động đó, thông tin được tổng hợp sẽ cung cấp cho bạn lý do để lên lịch can thiệp với thành viên nhóm liên quan.

Nghiên cứu cũng chỉ ra rằng không mất nhiều thời gian như một số người có thể mong đợi để thấy lợi tức đầu tư từ công nghệ quản lý đội tàu. Nghiên cứu cho thấy 86% những người chọn mua các sản phẩm này đã nhận thấy lợi tức đầu tư trong vòng chưa đầy 12 tháng. Sau đó, 44% số người được hỏi cho biết nó xảy ra trong vòng chưa đầy sáu tháng. Nếu bạn hy vọng sẽ thấy những kết quả tương tự, điều cần thiết là phải có một ý tưởng rõ ràng về những gì bạn hy vọng đạt được và tạo ra một con đường để đạt được điểm đó.

Đơn giản hóa nhiệm vụ tạo báo cáo

Nhận báo cáo đội xe hàng tháng hoặc thường xuyên hơn có thể giúp các nhà ra quyết định khám phá ra các xu hướng tích cực và tiêu cực hình thành doanh nghiệp. Một ưu điểm hấp dẫn của các chương trình phân tích dữ liệu dành cho đội tàu là chúng thường có các khả năng tạo báo cáo được tích hợp sẵn. Sau đó, mọi người có thể cắt giảm đáng kể thời gian họ dành để thu thập thông tin và đưa nó vào định dạng phù hợp.

Các công cụ phân tích dữ liệu thường cho phép mọi người làm những việc như xem biểu đồ song song cho các tháng hoặc mùa cụ thể. Khi đó, người dùng sẽ dễ dàng đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu cứng hơn là phỏng đoán.

Mọi người cũng có thể sử dụng các công cụ bổ sung để tăng tốc độ tạo báo cáo hơn nữa. Một ví dụ là một sản phẩm dựa trên trí thông minh nhân tạo của Microsoft có tên là Câu chuyện thông minh. Nó có thể tự động tạo ra các giải thích về dữ liệu biểu đồ cho người dùng. Khả năng đó có thể hữu ích khi một người khá thoải mái khi làm việc và giải thích dữ liệu cần chuẩn bị nó cho những người không có kiến ​​thức nền tảng đó.

Kirk Hay là giám đốc thông tin của Jack Cooper Transport, chuyên vận chuyển ô tô. Anh ấy nói rằng công ty của anh ấy sử dụng phần mềm trí tuệ nhân tạo để tự động viết các báo cáo dựa trên văn bản và phân phối chúng đến các phòng ban khác nhau trong công ty. Hay cho biết lợi ích chính của phương pháp này là độ rõ ràng và tốc độ được cải thiện. Ngoài ra, việc xem dữ liệu ở định dạng văn bản thường giúp những người ra quyết định phát hiện và phản ứng nhanh hơn với các xu hướng.

Giữ Hồ sơ Bảo trì Tốt hơn

Việc sử dụng phân tích dữ liệu để bảo trì dự đoán ngày càng trở nên phổ biến hơn trong nhiều ngành công nghiệp. Trong một trường hợp, cách tiếp cận đó đã đưa ra cảnh báo cho một nhà sản xuất phụ tùng ô tô về sự cố quạt vài ngày trước khi nó xảy ra. Nhận được những cảnh báo đó cũng có thể giúp các đội tàu kiên cường hơn.

Hãy xem xét một ví dụ trong đó phân tích dữ liệu cho thấy rằng một máy phát điện được sử dụng trên một nhóm xe tải cụ thể mà bạn sở hữu có khả năng cao bị hỏng trong phạm vi quãng đường cụ thể. Bạn có thể lấy thông tin đó và sử dụng nó để củng cố quyết định thay thế bộ phận đó sớm hơn dự định trên những xe bị ảnh hưởng. Một số công cụ phân tích dữ liệu cũng có thể gửi lời nhắc tự động trên điện thoại thông minh về thời điểm lên lịch cho một số loại bảo trì nhất định.

Các chương trình phân tích dữ liệu cũng có thể giúp người dùng nhớ kiểm tra hoặc nâng cấp bất kỳ thành phần nào liên quan đến phương tiện làm việc do một công ty sở hữu. Ví dụ, một chiếc xe tải có thể có một thùng thép không gỉ đi kèm để chở chất lỏng một cách an toàn. Không có cơ quan quản lý duy nhất nào điều chỉnh việc sử dụng và chứng nhận lại bể chứa sau khi các sản phẩm này được coi là sẵn sàng để sử dụng an toàn sau khi sản xuất ban đầu. Tuy nhiên, khi đơn vị sử dụng bể chứa đảm bảo nó vẫn ở trong tình trạng tốt, thì việc ngăn chặn sự cố tràn tốn kém và có khả năng gây độc sẽ dễ dàng hơn.

Cải thiện cách tiếp cận hồ sơ bảo trì với phân tích dữ liệu cũng là một lợi thế cho các nhà quản lý đội tàu không có hồ sơ bảo trì tại chỗ. Những người đó có thể xem xét dữ liệu đội tàu liên quan để đảm bảo rằng nhiều nhu cầu bảo trì được xử lý tốt nhất có thể trong mỗi chuyến thăm của các chuyên gia bảo trì bên ngoài cơ sở.

Giảm tình trạng thiếu hụt tài xế xe tải với phân tích dữ liệu

Một báo cáo tháng 10 năm 2021 ước tính tình trạng thiếu tài xế xe tải cần thiết lên tới 80.000 người hoặc mức cao nhất mọi thời đại. Các nhà phân tích tin rằng con số này có thể đạt 160.000 người vào năm 2030. Không có chiến lược duy nhất để giải quyết vấn đề này. Tuy nhiên, các công cụ phân tích dữ liệu có thể hữu ích bằng cách loại bỏ những bất ngờ khó chịu có thể khiến vai trò vận tải đường bộ không hấp dẫn và khó chịu.

Allison Parker là phó chủ tịch tiếp thị của Wise Systems, công ty sử dụng phân tích dữ liệu để hỗ trợ các đội xe. Cô ấy giải thích một số lợi ích khác nhau, nói rằng, “… Các tổ chức có thể lập kế hoạch tốt hơn và liên tục cải thiện từng chặng đường cuối cùng cũng như việc giao hàng. Người lái xe có trải nghiệm trực quan, dễ dàng hơn khi quản lý lịch trình của họ trực tiếp từ thiết bị di động của họ, trong khi người quản lý đội xe có khả năng theo dõi kế hoạch cập nhật từng phút để phân bổ và sử dụng tài nguyên ”.

Parker tiếp tục, “Các tài xế đánh giá cao việc có khả năng hiển thị đầy đủ dữ liệu về mọi điểm dừng giao hàng, bao gồm cả số lượng sản phẩm mà họ dự kiến ​​sẽ giao. Tất cả những gì họ cần làm là vuốt vào và ra khi đến và rời đi. Hệ thống cũng có thể ghi lại bằng chứng giao hàng. Họ cũng có thể để lại ghi chú cho chính họ hoặc người lái xe trong tương lai trên ứng dụng an toàn của chúng tôi, chẳng hạn như mật mã cho một đế xếp hàng. “

Phân tích dữ liệu cũng có thể giúp người điều phối. Nếu họ có thông tin đáng tin cậy, sẽ dễ dàng sử dụng nó để lập kế hoạch số lượng tài xế xe tải cần thiết cho mỗi ca làm việc. Khi đó, ít có khả năng các thành viên trong nhóm sẽ cảm thấy quá tải và không đủ trang bị để xử lý khối lượng công việc của họ.

Nâng cao hiểu biết của bạn về thời điểm và địa điểm thực hiện hành động

Bên cạnh các tình huống cụ thể được đề cập ở đây, phân tích dữ liệu về đội tàu có thể giúp bạn đi sâu vào thông tin và cảm thấy tự tin hơn khi thực hiện các biện pháp cụ thể. Hãy xem xét một ví dụ trong đó một tài xế cụ thể bị trễ giao hàng 55% thời gian. Điều đó ban đầu có vẻ như là một số liệu đáng lo ngại, nhưng nó có thể không nghiêm trọng như bạn nghĩ.

Có lẽ người đó chỉ trễ 1-3 phút trong 99% trường hợp đó, và họ giao hàng trong vòng 10 phút đối với 1% còn lại. Trong trường hợp đó, sự chậm trễ có lẽ có thể chấp nhận được và có thể không cần hành động thêm. Tuy nhiên, bạn có thể tiếp tục theo dõi người lái xe và thời gian của họ để xem liệu các chỉ số có xấu đi hay không.

Cũng có thể thường xuyên sử dụng các sản phẩm phân tích dữ liệu để thu hẹp các yếu tố có thể khiến trình điều khiển chạy chậm tiến độ. Có thể có một công trình xây dựng đường đang xảy ra trên tuyến đường của họ hoặc một vụ tai nạn gây ra một sự cố lớn. Việc đào sâu vào dữ liệu để có được những thông tin chi tiết cụ thể này giúp bạn dễ dàng tránh được các tình huống xảy ra trong tương lai được đặc trưng bởi các vấn đề tương tự.

Không có cách nào được đảm bảo toàn cầu để trải nghiệm lợi ích với phần mềm quản lý đội tàu có các tính năng phân tích dữ liệu. Tuy nhiên, hãy bắt đầu bằng cách dành thời gian suy nghĩ về những điểm đau hiện tại và những gì bạn có thể học được từ việc truy cập thông tin liên tục và tốt hơn. Sau đó, dễ dàng hơn để tạo ra một kế hoạch khả thi để làm cho công nghệ này trở nên đáng giá và đặt ra các kỳ vọng chính xác cho mọi người sử dụng nó.

Thông tin về các Tác giả

Emily Newton là Tổng biên tập của Revolutized. Cô thường xuyên khám phá tác động của công nghệ đối với lĩnh vực công nghiệp.