Як застосувати прогнозну аналітику в софті для обслуговування автопарку

Прогнозна аналітика, впроваджена у систему керування автопарком, дозволяє зекономити час, гроші, ресурси, уникнути штрафів. Вона дає змогу ліпше контролювати видатки, знизити ризик аварій, уникнути заторів, точно визначати години прибуття / відбуття автотранспорту. Прогнозна аналітика здатна не лише визначити технічний стан авто, а й спрогнозувати, коли знадобиться позапланове техобслуговування / ремонт. Та це не усі її можливості. 

Прогнозна аналітика для обслуговування автопарку

Якщо компанія використовує принаймні декілька транспортних засобів у своїй діяльності – значить, вона вже має власний автопарк. Щоб забезпечити його ефективну, злагоджену роботу, варто подбати про якісну систему керування. Для цього автопарк треба автоматизувати – встановити ПЗ, датчики, GPS, маршрутизацію, щоб мати змогу відстежувати й контролювати різні показники (швидкість, місцеперебування транспорту у режимі реального часу тощо).

До системи керування автопарком входять різні інструменти, зокрема – прогнозна (предиктивна) аналітика, скерована на оптимізацію затрат, ризиків, ефективності операцій автопарку. Вона дозволяє менеджерам відстежувати й отримувати точні дані щодо кожного конкретного предмета вивчення (напр., поведінка водія), вчасно виявляти й нейтралізувати проблеми.

Переваги предиктивної аналітики

Прогнозна аналітика дає змогу не просто володіти інформацією, а правильно її використовувати: вчасно пропонувати рішення, що долають складні проблеми, надають нові можливості. Що дають такі засоби в софті для управління автопарком? 

• оптимізувати рутинні операції;
• поліпшити ефективність автопарку, безпеку, логістику;
• раціональніше використовувати час та кошти;
• планувати роботу з урахуванням точного часу прибуття / відбуття автотранспорту;
• поліпшити якість обслуговування клієнтів;
• зменшити видатки й штрафи завдяки точному прогнозу руху авто
• планувати маршрути з огляду на затори, трафік, погодні умови та інші об’єктивні умови на дорогах;
• вчасно отримувати інформацію про стан транспорту, необхідність ремонту, техобслуговування;
• оптимізувати стоянку, завантаження та розвантаження авто, налагодити крос-докінг.

Отриману інформацію можна використовувати для знищення проблем ще до того, як вони з’являться. Це дозволить надавати клієнтам якісні послуги, ефективно розвивати бізнес. Компанія матиме бездоганну ділову репутацію, а разом з нею – вигідні контракти.

На які проблеми може вказати прогнозна аналітика

Прогнозна аналітика зіставляє та аналізує різні дані, що дозволяє передбачити проблеми, пов’язані з обслуговуванням автопарку. Це можуть бути:

• Завеликі витрати на бензин. Предиктивна аналітика у режимі реального часу дозволяє відстежувати й контролювати витрати палива. Це дасть змогу знизити його недоцільне використання, крадіжки.
• Безпека руху. Аналітика дозволяє зрозуміти, чи дотримується водій правил дорожнього руху. Якщо так – треба зробити зауваження чи навіть оштрафувати. В майбутньому це дозволить знизити ризик аварій.
• Незадовільне технічне обслуговування тощо. Менеджери можуть відстежувати й прогнозувати технічний стан транспорту, що дозволяє максимально оптимізувати його обслуговування.
• Раціональне використання праці. Використовуючи корпоративні дані, прогнозна аналітика здатна поліпшити якість праці, зменшити обсяг ручних операцій, автоматизувати процеси. Це підвищує якість обслуговування, приваблює клієнтів.

Таким чином, предиктивна аналітика – ідеальний інструмент для аналізу ризиків, ефективності використання обладнання, продуктивності автопарку, якості техобслуговування.

Що саме використовує прогнозна аналітика для аналізу даних

Щоб приймати ефективні ділові рішення, треба мати чітку інформацію щодо проблеми. І саме тут знадобляться методики, що обробляють великий обсяг даних й видають максимально точний результат. Для цього предиктивна аналітика використовує різні методи для їх обробки, зокрема:

• Добування даних – аналіз великого обсягу даних (big data) для пошуку закономірностей на основі виявлення певних шаблонів.
• Прогнозне моделювання – для аналізу програма використовує статистичні дані.
• Машинне навчання – здатність комп’ютера аналізувати дані, їх класифікувати, шукати зв’язки на основі певних алгоритмів, а також навчатися й покращувати свою роботу (продуктивність), що дозволяє отримати ліпші результати.

Компанії, що мають власний автопарк, для постійного моніторингу використовують ПЗ, що відстежує різні показники, зокрема інформацію з датчиків, що закріплені на автотранспорті. Менеджери автопарку отримають та аналізують ці дані, що дозволяє їм прогнозувати проблеми, тенденції, моделі поведінки.

Важливий компонент для будь-якого прогнозу – збір та аналіз фактичних даних про автопарк. Щоб отримати максимально точні результати, у роботі мають бути залучені усі відділи (служби логістики, техсервісу, безпеки, ІТ тощо). Вони мають узгоджувати один з одним свої дії й не приховувати інформацію.

Як працює прогнозна аналітика: приклади

Особливу увагу варто уділити софту, який буде використовуватись для прогнозної аналітики. Переконайтесь, що програма, яку ви використовуєте, здатна обробляти й надавати інформацію у чіткому форматі, який менеджери автопарку зможуть легко використати для прийняття обґрунтованих рішень.

Дуже важливо завантажити у ПЗ реальну інформацію щодо роботи компанії. Щоб не перевантажити систему, спеціалісти рекомендують зосередитися на моментах, що потребують найбільшої уваги з вашого боку (безпека руху, технічне обслуговування, години простою через несправність транспорту). Треба зібрати усі дані, що стосуються цих аспектів, завантажити у програму й отримати максимально точний прогноз.

Чому спеціалісти рекомендують зосередитися на певній проблемі? Фахівці використовують дуже вдалу приказку: “Погані дані на вході - погані результати на виході”. Аби досягти успіху, варто ретельно підійти до питання підбору даних - вони мають бути релевантними для розв’язання конкретної задачі з оптимізації роботи автопарку.

Запобігання аварій

Прогнозна аналітика – важливий інструмент для запобігання нещасних випадків, аварій. Для цього вона збирає й аналізує дані з різних джерел:

• хмарних та периферійних пристроїв,
• GPS,
• датчиків, відеокамер, що встановлені на транспортних засобах;
• камер дорожнього руху;
• додатки для моніторингу дій водіїв.

Ця інформація здатна виявити найрозповсюдженіші причини аварій, нещасних випадків на підприємстві й розробити план, як їх уникнути. Наприклад, якщо водій має схильність до ризикованого водіння, проблему можна вирішити попередженнями й штрафами. Також його можна скерувати на курси, що присвячені безпеці водіння. Важливо, щоб шофер знав, що за його діями стежить система, й будь-яка помилка буде зауважена й зафіксована.

Також прогнозна аналітика здатна попередити аварію, повідомивши про поганий технічний стан транспорту. В цьому випадку аварію можна попередити за допомогою профілактичного обслуговування, яке варто провести, навіть якщо в плані воно стоїть значно пізніше.

Профілактичне обслуговування

Система аналізує, скільки часу певна машина була у дорозі, де саме їхала, з якою швидкістю тощо. Відтак вона готує рекомендації: чи потребує машина техогляду, ремонту. Аналізу піддаються й дані, зібрані за допомогою датчиків, що розташовані у різних частинах автотранспорту, що дозволяє сконкретизувати причину несправності авто.

Таким чином, менеджери можуть використовувати аналітичні дані, щоб підтримувати автопарк у робочому стані, вчасно проводити техобслуговування, уникати простою через аварійний ремонт.

Ланцюжки постачання

Ланцюжки постачання вирізняються високою динамікою й постійно розвиваються з урахуванням на ринковий попит, тиск конкурентів тощо. Без якісної аналітики компанія часто втрачає можливості або гроші через непередбачені обставини.

Прогнозна аналітика дозволяє вчасно виявити проблему, ухвалити рішення, автоматизувати ланцюжки постачання. Це дозволяє спрацювати на випередження, отримати значну конкурентну перевагу, зекономити кошти, запропонувати більш ефективні актуальні продукти / послуги.

Планування часу відбуття / прибуття

Клієнти не люблять чекати, тому важливу роль у плануванні роботи автопарку варто уділити прогнозуванню термінів прибуття замовлення. Запізнення може дорого коштувати, особливо якщо товар постачається на виробництво і через його відсутність воно зупиниться.

Прогнозна аналітика здатна попередити про затори, інші перешкоди на дорогах, які можна уникнути. Якщо ні – компанія має змогу вчасно проінформувати клієнта, що дозволяє швидко зреагувати й зменшити негативні наслідки. Це забезпечує значно вищий рівень задоволеності клієнтів, ніж якби такого попередження не було. Але в будь-якому разі, не слід затягувати, проблему варто розв’язати максимально швидко.

Впровадження предиктивної аналітики в логістичний софт

Сьогодні в кожної логістичної компанії, що диджиталізує свої операції, є два шляхи. Перший - заплатити за готовий софт або хмарне рішення. Друге - інвестувати у розробку власних інструментів. У кожного з цих шляхів є власні сильні сторони: готовий софт в цілому можна впровадити швидше, ніж запровадити власний, однак компанія впадає в залежність від чужих технологій, фактично вкладаючи значні кошти в чужий бізнес, а не у розвиток власного. Другий шлях - інвестиції у власний софт, часто не такий швидкий і потребує значних інвестицій на старті. Крім того, компанії доведеться сформувати власну команду розробників з нуля, або знайти для розробки надійного партнера з необхідною експертизою - а це не так просто.

Однак однією із сильних сторін власної розробки є зокрема і легкість впровадження новітніх інструментів, таких як засоби машинного навчання, Big Data та інструменти предиктивної аналітики. Власний софт - це інтелектуальна власність компанії-замовника, платформа створена індивідуально під її вимоги та потреби, без жодних обмежень. Тож якщо вас цікавить перспектива впровадження предиктивної аналітики в бізнес - то кастомна розробка TMS чи WMS буде розумним вибором. 

І наостанок

Прогнозна аналітика – це лише інструмент, якість роботи якого залежить від ПЗ, що використовують для керування автопарком. Щоб система працювала якісно, варто завчасно подбати про автоматизацію, тісну співпрацю усіх відділів компанії, зокрема тих, що відповідають за логістику, працюють у сфері безпеки, керування персоналом, IT. Перед аналізом варто зосередитися на певній проблемі, й над нею працювати. В ідеалі, разом з програмою, що займається прогнозною аналітикою, використовувати ПЗ, що пропонує варіанти розв’язання виявлених проблем.