Как использовать прогнозную аналитику в софте для обслуживания автопарка

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.

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.