Макс
Макс
Head of Logistics PM
27.01.2023

Как использовать прогнозную аналитику в софте для обслуживания автопарка

Макс
Макс
Head of Logistics PM
27.01.2023
27.01.2023
3115
0

Прогнозная аналитика, внедренная в систему управления автопарком, позволяет сэкономить время, деньги, ресурсы, избежать штрафов. Она дает возможность лучше контролировать расходы, снизить риск аварий, избежать пробок, точно определять часы прибытия/отбытия автотранспорта. Прогнозная аналитика способна не только определить техническое состояние авто, но и спрогнозировать, когда понадобится внеплановое техобслуживание/ремонт. Но и это не все ее возможности.

Прогнозная аналитика для обслуживания автопарка

Если компания использует по крайней мере несколько транспортных средств в своей деятельности – значит, у нее уже есть собственный автопарк. Чтобы обеспечить его эффективную, слаженную работу, следует позаботиться о качественной системе управления. Для этого автопарк нужно автоматизировать – установить ПО, датчики, GPS, маршрутизацию, чтобы отслеживать и контролировать различные показатели (скорость, местонахождение транспорта в режиме реального времени и прочее).

В систему управления автопарком входят различные инструменты, в частности прогнозная (предиктивная) аналитика, направленная на оптимизацию затрат, рисков, эффективности операций автопарка. Она позволяет менеджерам отслеживать и получать точные данные по каждому конкретному предмету изучения (например, поведение водителя), своевременно выявлять и нейтрализовать проблемы.

Преимущества предиктивной аналитики

Прогнозная аналитика позволяет не просто владеть информацией, а правильно ее использовать: вовремя предлагать решения, преодолевающие сложные проблемы и предоставляющие новые возможности. Что дают такие средства в софте для управления автопарком?

  • оптимизировать рутинные операции;
  • улучшить эффективность автопарка, безопасность, логистику;
  • рациональнее использовать время и средства;
  • планировать работу с учетом точного времени прибытия/отбытия автотранспорта;
  • улучшить качество обслуживания клиентов;
  • уменьшить расходы и штрафы благодаря точному прогнозу движения авто;
  • планировать маршруты с учетом пробок, трафика, погодных условий и прочих объективных условий на дорогах;
  • своевременно получать информацию о состоянии транспорта, необходимости ремонта, техобслуживания;
  • оптимизировать стоянку, погрузку и разгрузку авто, наладить кросс-докинг.

Полученную информацию можно использовать для устранения проблем еще до того, как они появятся. Это позволит оказывать клиентам качественные услуги, эффективно развивать бизнес. У компании будет безупречная деловая репутация, а вместе с ней – выгодные контракты.

На какие проблемы может указать прогнозная аналитика

Прогнозная аналитика сопоставляет и анализирует разные данные, что позволяет предугадать проблемы, связанные с обслуживанием автопарка. Это могут быть:

  • Чрезмерные расходы на бензин. Предиктивная аналитика в режиме настоящего времени позволяет отслеживать и контролировать расход топлива. Это позволит снизить его нецелесообразное использование, воровство.
  • Безопасность движения. Аналитика позволяет понять, соблюдает ли водитель ПДД. Если да – нужно сделать замечание или даже оштрафовать. В будущем это позволит снизить риск аварий.
  • Неудовлетворительное техническое обслуживание и прочее. Менеджеры могут отслеживать и прогнозировать техническое состояние транспорта, что позволяет максимально оптимизировать его обслуживание.
  • Рациональное внедрение труда. Используя корпоративные данные, прогнозная аналитика способна улучшить качество труда, снизить объем ручных операций, автоматизировать процессы. Это повышает качество обслуживания, привлекает клиентов.

Таким образом, предиктивная аналитика - идеальный инструмент для анализа рисков, эффективности использования оборудования, производительности автопарка, качества техобслуживания.

Что именно использует прогнозная аналитика для анализа данных

Чтобы принимать эффективные деловые решения, нужно иметь четкую информацию о проблеме. И именно здесь понадобятся методики, обрабатывающие большой объем данных и выдающие максимально точный результат. Для этого предиктивная аналитика использует разные методы для их обработки, в частности:

  • Получение данных – анализ большого объема данных (big data) для поиска закономерностей на основе обнаружения определенных шаблонов.
  • Прогнозное моделирование – для анализа программа использует статистические данные.
  • Машинное обучение – способность компьютера анализировать данные, их классифицировать, искать связи на основе определенных алгоритмов, а также учиться и улучшать свою работу (производительность), что позволяет получить лучшие результаты.

Компании, имеющие собственный автопарк, для постоянного мониторинга используют ПО, отслеживающее различные показатели, в частности, информацию с датчиков, закрепленных на автотранспорте. Менеджеры автопарка получат и анализируют эти данные, что позволяет им прогнозировать проблемы, тенденции, модели поведения.

Важным компонентом для любого прогноза является сбор и анализ фактических данных об автопарке. Чтобы получить максимально точные результаты, в работе должны быть задействованы все отделы (службы логистики, техсервиса, безопасности, ІТ и прочие.). Они должны согласовывать друг с другом свои действия и не скрывать информацию.

Как работает прогнозная аналитика: примеры

Особое внимание следует уделить софту, который будет использоваться для прогнозной аналитики. Убедитесь, что используемая программа способна обрабатывать и предоставлять информацию в четком формате, который менеджеры автопарка смогут легко использовать для принятия обоснованных решений.

Очень важно загрузить в ПО реальную информацию о работе компании. Чтобы не перегрузить систему, специалисты рекомендуют сосредоточиться на моментах, требующих наибольшего внимания с вашей стороны (безопасность движения, техническое обслуживание, часы простоя из-за неисправности транспорта). Надо собрать все данные, касающиеся этих аспектов, загрузить в программу и получить максимально точный прогноз.

Почему специалисты советуют сосредоточиться на определенной проблеме? Эксперты используют очень удачную поговорку: "Плохие данные на входе – плохие результаты на выходе". Чтобы добиться успеха, следует тщательно подойти к вопросу о подборе данных - они должны быть релевантными для решения конкретной задачи по оптимизации работы автопарка.

Предотвращение аварий

Прогнозная аналитика – важный инструмент для предотвращения несчастных случаев, аварий. Для этого она собирает и анализирует данные из разных источников:

  • облачных и периферийных устройств,
  • GPS,
  • датчиков, видеокамер, установленных на транспортных средствах;
  • камер дорожного движения;
  • приложений для мониторинга действий водителей.

Эта информация способна выявить самые распространенные причины аварий, несчастных случаев на предприятии и разработать план, как их избежать. Например, если водитель склонен к рискованному вождению, проблему можно решить предупреждениями и штрафами. Также его можно направить на курсы, посвященные безопасности вождения. Важно, чтобы шофер знал, что за его действиями следит система, и любая ошибка будет замечена и зафиксирована.

Также прогнозная аналитика способна предотвратить аварию, сообщив о плохом техническом состоянии транспорта. В этом случае аварию можно предупредить благодаря профилактическому обслуживанию, которое следует провести, даже если по плану оно стоит гораздо позже.

Профилактическое обслуживание

Система анализирует, сколько времени определенная машина была в пути, где ехала, с какой скоростью и прочее. Следовательно, она готовит рекомендации: нуждается ли в машина в техосмотре, ремонте. Анализу подвергаются и данные, собранные с помощью датчиков, расположенных в разных частях автотранспорта, что позволяет выявить причину неисправности авто.

Таким образом, менеджеры могут использовать аналитические данные, чтобы поддерживать автопарк в рабочем состоянии, своевременно проводить техобслуживание, избегать простоя из-за аварийного ремонта.

Цепочки поставок

Цепочки снабжения отличаются высокой динамикой и постоянно развиваются с учетом рыночного спроса, давления конкурентов и прочего. Без качественной аналитики компания часто теряет возможности или деньги из-за непредвиденных обстоятельств.

Прогнозная аналитика позволяет вовремя выявить проблему, принять решение, автоматизировать цепочки снабжения. Это позволяет сработать на опережение, получить значительное конкурентное преимущество, сэкономить средства, предложить более эффективные актуальные продукты/услуги.

Планирование времени отправки / прибытия

Клиенты не любят ждать, поэтому важную роль в планировании работы автопарка следует уделить прогнозированию сроков прибытия заказа. Опоздание может дорого стоить, особенно если товар поставляется на производство и из-за его отсутствия оно остановится.

Прогнозная аналитика способна предупредить о пробках, других препятствиях на дорогах, которые можно избежать. В противном случае компания может своевременно проинформировать клиента, что позволяет быстро среагировать и уменьшить негативные последствия. Это обеспечивает значительно более высокий уровень удовлетворенности клиентов, чем если бы такого предупреждения не было. Но в любом случае, не следует затягивать, проблему следует решить максимально быстро.

Внедрение предиктивной аналитики в логистический софт

Сегодня у каждой логистической компании, диджитализирующей свои операции, есть два пути. Первый – заплатить за готовый софт или облачное решение. Второе – инвестировать в разработку собственных инструментов. У каждого из этих путей есть собственные сильные стороны: готовый софт в целом можно внедрить быстрее, чем внедрить свой, однако компания попадает в зависимость от чужих технологий, фактически вкладывая значительные средства в чужой бизнес, а не в развитие собственного. Второй путь – инвестиции в собственный софт, часто не столь быстрый и требующий значительных инвестиций на старте. Кроме того, компании придется сформировать собственную команду разработчиков с нуля или найти для разработки надежного партнера с необходимой экспертизой – а это не так просто.

Однако одной из сильных сторон собственной разработки является, в частности, легкость внедрения новейших инструментов, таких как средства машинного обучения, Big Data и инструменты предиктивной аналитики. Собственный софт – это интеллектуальная собственность компании-заказчика, платформа создана индивидуально под ее требования и потребности, без всяких ограничений. Если вас интересует перспектива внедрения предиктивной аналитики в бизнес - то кастомная разработка TMS или WMS будет разумным выбором.

Рекомендуем почитать
Создание TMS-системы

TMS-система позволяет получать данные о каждой машине в реальном времени и анализировать их эффективность, автоматизировать ручную работу, упростить обработку заказов и не только.

Подробнее

И напоследок

Прогнозная аналитика – это лишь инструмент, качество работы которого зависит от ПО, используемого для управления автопарком. Чтобы система работала качественно, стоит заблаговременно позаботиться об автоматизации, тесном сотрудничестве всех отделов компании, в том числе отвечающих за логистику, которые задействованы в сфере безопасности, управления персоналом, IT. Перед анализом следует сосредоточиться на определенной проблеме, и над ней работать. В идеале вместе с программой, занимающейся прогнозной аналитикой, использовать ПО, предлагающее варианты решения выявленных проблем.

Как вам статья?
Давайте обсудим Ваш проект
Нажимая на кнопку “Отправить”, вы даете согласие на обработку личных данных. Подробнее
Комментарии
(0)
Будьте первыми, кто оставит комментарий
wezom logo
Остались вопросы?
Оставьте ваши контактные данные. Наш менеджер свяжется и проконсультирует вас.
Подписывайтесь на рассылку Айтыжблог
blog subscriber decor image
Хотите получать интересные статьи?
Нажимая на кнопку “Отправить”, вы даете согласие на обработку личных данных. Подробнее
Следите за нами в социальных сетях
Этот сайт использует cookie-файлы для более комфортной работы пользователя. Продолжая просматривать сайт, Вы соглашаетесь на использование cookie.