Bedeutung der Datenanalyse im Flottenmanagement

Die Technologie hat in fast allen Bereichen unseres Lebens Vertrauen und Kontrolle erlangt. Unsere Einrichtungen werden intelligent, Industrien wandeln sich digital und die Lebensstile sind immer stärker miteinander verbunden. Telematik ist ein relativ neues Gebiet, ein Konzept, das Telekommunikations- und Fahrzeugtechnologien mit den Erkenntnissen der Informationsverarbeitung kombiniert. Durch diese Technologie können Telematikunternehmen mit Hilfe von Data Analytics auf eine große Datenmenge zugreifen. Telematikdaten werden vom Telematikgerät aufgezeichnet, das die gefahrene Strecke, die Anzahl der Fahrten pro Tag, den Standort in Echtzeit, die Fahrzeuggeschwindigkeit, das starke oder sanfte Bremsen, die Beschleunigung oder Verzögerung und die Fahrerüberwachung umfasst.

Integration von Telematics Control Unit (TCU) und OBDII-Dongle-basierten Lösungen in Flottenmanagementsysteme hilft Flottenbesitzern nicht nur, ihre gesamte Flotte von einer einzigen Schnittstelle aus besser zu analysieren, sondern hilft ihnen auch, die Fahreraktivität zu überwachen. Flottenmanager können das Verhalten des Fahrers verfolgen und Einblicke in dessen Verhalten gewinnen, z. B. Geschwindigkeitsüberschreitung, Kraftstoffverbrauch, übermäßig starkes Bremsen und Anhalten. Darüber hinaus kann eine effektive Routenplanung zur Sicherstellung einer rechtzeitigen Lieferung von Sendungen durchgeführt werden, um sowohl Zeit als auch Geld für Unternehmen zu sparen.

In vielen Organisationen kontrollieren Flottenmanager die Kosten, maximieren die Rentabilität und mindern Risiken ihrer Flottenfahrzeuge, indem sie verschiedene Tools verwenden, um die richtigen Informationen zu erhalten, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Die Analyse dieser Daten hilft bei einer besseren Risikobewertung, einer effektiven Umsetzung von Plänen, die automatisch die Produktivität steigern, Kosten senken und vieles mehr.

Arten von Analysedaten, die für eine bessere Flottenverfolgung integriert werden, sind:

Predictive Analytics
Jedes wachsende Unternehmen, das nach Erfolg strebt, sollte vorausschauend sein. Predictive Analytics kann das richtige Werkzeug für Flottenmanager sein, um sie dabei zu unterstützen, die Flotten von Unternehmen in der hart umkämpften Welt des Flottenmanagements proaktiv zu verwalten. Ob es darum geht, die Wahrscheinlichkeit eines Ereignisses in der Zukunft vorherzusagen oder den genauen Zeitpunkt abzuschätzen, all dies kann mit Hilfe von prädiktiven analytischen Modellen bestimmt werden. Predictive Analytics misst verschiedene Variablen, die analysiert werden, um einen Trend bei dieser Art von Analyse vorherzusagen, z. B. beim Flottenmanagement kann die Vorhersage, wann eine bestimmte Komponente gewartet werden muss, zum effizienten Betrieb von Flotten beitragen und Gemeinkosten reduzieren

Beschreibende Analytik
Die deskriptive Analyse tut genau das, was der Name schon sagt, oder fasst Rohdaten zusammen und macht sie zu etwas, das von Menschen interpretiert werden kann. Diese Analysen beschreiben die Vergangenheit, die sich auf jeden Zeitpunkt bezieht, zu dem ein Ereignis aufgetreten ist, sei es vor einer Minute oder vor einem Jahr. Deskriptive Analysen sind nützlich, weil sie es uns ermöglichen, aus vergangenen Verhaltensweisen zu lernen und zu verstehen, wie sie zukünftige Ergebnisse beeinflussen könnten. Diese Art der Analyse ist hilfreich, um Muster aus vergangenen Ereignissen abzuleiten oder daraus Interpretationen zu ziehen, damit bessere Strategien für die Zukunft entworfen werden können.

Diagnoseanalytik
Diese Art der Analyse hilft dabei, Daten schneller besser zu verstehen, um kritische Fragen der Mitarbeiter zu beantworten. Diagnostische Analysewerkzeuge helfen einem Analysten, sich eingehender mit einem Problem zu befassen, damit er die Ursache eines Problems erreichen kann. Diese Art der Datenanalyse orientiert sich an dem, was gerade passiert oder was bereits passiert ist.

Prescriptive Analytics
Prescriptive Analytics ist ein Bereich der Business Analytics, der sich darauf konzentriert, die beste Vorgehensweise für eine bestimmte Situation zu finden. Es kann auch Entscheidungsoptionen vorschlagen, wie eine zukünftige Gelegenheit genutzt oder zukünftige Risiken gemindert werden können, und die Auswirkungen jeder Entscheidungsoption veranschaulichen. Es verarbeitet automatisch neue Daten, um die Genauigkeit der Vorhersage zu verbessern, und hilft bei der besseren Entscheidungsfindung im Verlauf der Aktion. Während die deskriptive Analytik darauf abzielt, einen Einblick in das Geschehene zu geben, und die prädiktive Analytik dabei hilft, vorherzusagen, was passieren könnte, versucht die präskriptive Analytik, die beste Lösung oder das beste Ergebnis unter verschiedenen Möglichkeiten mit gegebenen bekannten Parametern zu bestimmen.

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Zusammenfassen
Verschiedene Chancen und Herausforderungen bleiben im Vordergrund. Eine interessante Möglichkeit wäre, die Telematikdaten mit externen Daten wie Straßenkarten, Wetterdaten und Verkehrsdaten zu kombinieren. Dies würde die Untersuchung komplexer Wechselwirkungen zwischen dem Fahrverhalten und den verschiedenen gesammelten Datenelementen ermöglichen. Flotten-Tracking-Management-Unternehmen sitzen auf einer Goldmine. Die Leistungsfähigkeit der Datenanalyse kann einem Unternehmen beim Wachstum helfen und die Kunden besser bedienen.

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