Die Vorteile und Trends der Flottenmanagement-Analytik sind ein wichtiges Thema im Bereich des Flottenmanagements. Als eine Reihe von computergestützten Analysewerkzeugen, die den Flottenmanagementsystemen zur Verfügung stehen, unterstützt die Flottenanalytik die Überwachungs- und Verfolgungsbemühungen der Flottenmanager. Die wichtigsten Vorteile der Flottenmanagement-Analytik bestehen darin, dass die Fahrer die Analysetools nutzen können, um die Fahrzeugleistung zu verbessern, Fahrzeugausfälle zu vermeiden und den ökologischen und wirtschaftlichen Fußabdruck der Fahrzeuge zu minimieren. Mithilfe von Daten aus Algorithmen, die auf maschinellem Lernen basieren, und Datenanalysesoftware bietet die Flottenmanagement-Analyse eine datengesteuerte Schnittstelle, die eine Feedbackschleife für die Optimierung des Flottenbetriebs schafft.
Schlüsselaspekte der Flottenmanagement-Analytik
Datenanalysetools bilden das Rückgrat von Flottenmanagementsystemen, die mithilfe von Software analytisches Feedback in Echtzeit liefern. Diese datengesteuerten Ortungssysteme überwachen den Standort, die Geschwindigkeit und den Status von Fahrzeugen und optimieren den Betrieb durch Ressourcenmanagement. Überwachungslösungen erfassen den Zustand der Fahrzeuge auf einen Blick, während sie das Fahrerverhalten und den Kraftstoffverbrauch verfolgen, um eine proaktive Wartung und Kostenoptimierung zu unterstützen.
Das Herzstück der Flottenmanagement-Analyse ist die Sammlung und Analyse von Daten aus verschiedenen Quellen, darunter GPS-Tracker, Onboard-Sensoren, Wartungsaufzeichnungen und Kraftstoffverbrauchsprotokolle. Fahrzeugverfolgungssysteme, wie z.B. elektronische Fahrtenschreiber (ELDs)1, prognostizieren die Fahrbedingungen auf der Grundlage der Fahrzeugleistung und des Fahrerverhaltens in Echtzeit. Diese Systeme zeigen wichtige Daten auf Dashboards an, die den Beteiligten einen Einblick in wichtige Leistungskennzahlen und Trends geben.
Datenanalysetools und ihre Anwendungen in Flottenmanagementsystemen
Datenanalysetools und ihre Anwendungen innerhalb von Flottenmanagementsystemen sind ein Bereich, der sich in der Automobilindustrie weiterentwickelt. In diesem Zusammenhang extrahieren Datenanalysetools Diagnosedaten, von Datenpunkten und Motorfunktionen bis hin zum Fahrzeugstandort. Eine wichtige Entwicklung im Bereich der Datenanalysetools ist der Einsatz von KI-Dashboard-Kameras zur Überwachung des Fahrerverhaltens und zur Minimierung von Verkehrsunfällen. KI-Dashboard-Kameras generieren Analysen für das Flottenmanagement und bieten eine genaue und präzise Möglichkeit, das Fahrverhalten zu verfolgen und die Sicherheit der Fahrer zu verbessern.
Als Strategy Analytics die Bedeutung des Vergleichs von Dashboard-Kameramodellen aufzeigte, gab es erhebliche Unterschiede in der Fähigkeit von KI-Dashboard-Kameras, unsicheres Fahrverhalten zu erkennen. In 342 separaten Tests zu verschiedenen Tageszeiten konnten einige KI-Dashboard-Kameras unsicheres Fahrverhalten mit fast sechsmal höherer Genauigkeit erkennen als andere Modelle.2
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Vorteile von Flottenmanagement-Analysen
Zu den Vorteilen der Flottenmanagement-Analytik in der sich ständig weiterentwickelnden Landschaft des Flottenmanagements gehört die Nutzung der Analytik als Grundstein für die Erschließung des Potenzials der KI. In diesem Abschnitt werden wir sehen, wie prädiktive Analysen das Flottenmanagement neu gestalten. Von der Verbesserung der Sicherheitsprotokolle über die Optimierung der Ressourcenzuweisung bis hin zur Förderung der ökologischen Nachhaltigkeit – der Einsatz von Analysen revolutioniert die Praktiken des Flottenmanagements.
Wenn Sie mehr über die Vorteile des Flottenmanagements lesen möchten, können Sie auch unseren anderen Artikel Fleet Management Best Practices lesen, der weitere Einblicke in die Maximierung der Effizienz im Flottenbetrieb bietet. Lassen Sie uns nun tiefer in das transformative Potenzial dieser Fortschritte eintauchen.
Verbesserung der Flottensicherheit mit KI und vorausschauender Analyse
Die Verbesserung der Flottensicherheit mit KI und prädiktiver Analytik mindert zukünftige Sicherheitsrisiken im Rahmen des Flottenmanagements. Die Verfolgung des Fahrerverhaltens mit bordeigenen Überwachungsgeräten offenbart zudem Datenanalysetools als Hauptpfeiler der prädiktiven Analytik.
Ein entscheidender Vorteil der Flottenmanagement-Analytik ist ihre Zuverlässigkeit im Gegensatz zur manuellen Kontrolle der Fahrzeuge. Die prädiktive Analytik nutzt nicht nur Tracking-Tools, um eine genaue Historie der Fahrzeugnutzung und des Fahrerverhaltens zu erstellen, sondern nutzt auch Daten aus der Vergangenheit, um Herausforderungen vorherzusagen und gleichzeitig Fehler durch menschliches Versagen zu vermeiden. 3
KI-Software optimiert Flottenmanagementsysteme
KI-Software optimiert Flottenmanagementsysteme, indem sie mehrere Ebenen potenzieller menschlicher Fehler unbedeutend macht, sei es bei unsicheren Fahrpraktiken seitens der Fahrer selbst oder bei der manuellen Kontrolle der Fahrzeuge durch Fahrzeugspezialisten.
Flottenmanager können dann von den rechtzeitigen Vorhersagen der KI-Fahrzeugüberwachung profitieren und so die allgemeine Sicherheit, Effizienz und Kosteneffizienz ihrer Flotten verbessern. Darüber hinaus ermöglicht die Analyse des Flottenmanagements eine Optimierung der Ressourcen und versetzt Flottenmanager in die Lage, die Einhaltung der neuesten Standards zur Reduzierung der Kohlenstoffemissionen zu priorisieren – ein dritter Vorteil, auf den dieser Artikel nun eingehen wird.
Überwachung der Kraftstoffeffizienz und Emissionsreduzierung
Die Überwachung der Kraftstoffeffizienz und die Reduzierung der Emissionen sind zwei Aspekte des Flottenmanagements, auf die sich die KI-Revolution beim Übergang zu emissionsarmen Infrastrukturen auswirken wird. Während das Training großer maschineller Lernmodelle zur Unterstützung der Einführung von Big-Tech-Infrastrukturen selbst zu einem bedeutenden Verursacher von Kohlenstoffemissionen werden kann 4, ist dies im Zusammenhang mit prädiktiven Analysen für Flottenmanagementsysteme nicht der Fall.
In der Tat enthält die Umfrage von Expert Market zu analytischen Tracking-Systemen drei Produkte zur Verfolgung von Kohlendioxidemissionen und zeigt die Vorteile ihrer prädiktiven Software zur Überwachung der Kraftstoffeffizienz auf. Die Software von Teletrac Navman bietet beispielsweise Live-Tracking-Funktionen für den Kilometerstand und war insgesamt ein Spitzenreiter bei den Fahrermanagementfunktionen, einschließlich Fahrer-Scorecards in Echtzeit.5
Die Flottentransparenzsoftware von Verizon Connect erwies sich bei der Verfolgung von Flotten in der Baubranche als nützlich und wirkte sich positiv auf die Kraftstoffeffizienz und die Emissionsreduzierung aus. Die Überwachung der Fahrersicherheit und die Bewertung der Fahrzeugleistung durch die Visualisierung des CO2-Fußabdrucks eines Fahrzeugs ermöglicht es den Fahrzeugen, ihre Routen zu optimieren. Auf diese Weise können Flottenmanager die mit der Sicherheit verbundenen Kosten und den Kohlenstoffausstoß minimieren.
Aufkommende Trends in der Flottenmanagement-Analytik
Die Entwicklungen in der EU-Politik beeinflussen bestehende Flottenmanagementsysteme
Die politischen Entwicklungen in der EU haben Einfluss auf bestehende Flottenmanagementsysteme, da sie Folgen für die Bewertung von Umwelt-, Sozial- und Unternehmensführungsaspekten (ESG) haben, was sich sowohl auf die Innovation der Branche als auch auf das Vertrauen der Anleger auswirkt. 6 Nach dem endgültigen Votum der EU-Kommission im März 2023, dass ab 2035 in Europa nur noch emissionsfreie Fahrzeuge7 neu zugelassen werden, benötigen die Besitzer bestehender Flottenmanagementsysteme Tracking-Lösungen, um die Auswirkungen von benzin- oder dieselbetriebenen Fahrzeugen während des Übergangs zu dem neuen Paradigma abzumildern.
Parallel dazu werden Flottenmanager weiterhin mit strengeren Vorschriften für die Kohlenstoffemissionen von Fahrzeugen konfrontiert sein, die nicht in die Kategorie der Pkw und Transporter fallen, wie z. B. kommerzielle Busse. 8
Kraftstoffüberwachung und Routenoptimierung
Die Überwachung des Kraftstoffverbrauchs und die Optimierung der Routen ist ein zweiter Bereich, in dem sich neue Trends in der Flottenmanagement-Analytik abzeichnen. Der gemeinsame Nenner, der alle Fahrzeuge unabhängig von ihrer Zulassungskategorie eint, sind die Routen, die sie zu ihren Zielen nehmen. Im Automobilsektor setzt sich der Einsatz von Software zur Überwachung des Kraftstoffverbrauchs und zur automatischen Umleitung der Fahrzeuge immer mehr durch.
Laut MICHELIN Connected Fleet hat sich mehr als die Hälfte der Unternehmen für eine datengestützte Routenoptimierung als Strategie der Wahl zur Senkung der Kohlenstoffemissionen entschieden. 9 Zusätzlich zu den fahrzeuginternen Analysetools für die Sicherheit können Flottenmanager auch KI-basierte Tools zur vorausschauenden Überwachung einsetzen, um Daten aus Satelliteninformationen und Verkehrsbedingungen zu sammeln.
Durch die Verfolgung der Fahrten in Echtzeit kann die Flottenmanagement-Analytik die GPS-Verfolgung nutzen, um die Fahrer umzuleiten und die klimaschonendste Route zu wählen. Wie Expert Market zeigt, hebt die Fähigkeit einer solchen Software, die Fahrt in Echtzeit auf der Grundlage fortschrittlicher Tracking-Funktionen anzupassen, die Analytik auf die nächste Stufe.
Auf diese Weise berücksichtigen ihre Netzwerke für die Routenplanung verpasste Stopps und geplante Ankunftszeiten in ihren Vorhersagen. Wenn es darum geht, eine Null-Emissions-Zertifizierung zu erhalten und die ESG-Ziele einzuhalten, werden Flottenmanagement-Analysen daher eine wichtige Rolle dabei spielen, mehr Flottenmanagement-Unternehmen auf die Landkarte zu bringen.
Prädiktive Analytik innerhalb eines bahnbrechenden Paradigmas
Prädiktive Analytik innerhalb eines bahnbrechenden Paradigmas des maschinellen Lernens ist ein Tor zum Netto-Null-Modell von Fahrzeug- und Transportsystemen. Angesichts der bevorstehenden internationalen Meilensteine bei den Kohlenstoffemissionen ist die rasche Entwicklung von Tracking-Software zum Ausgleich negativer Umweltauswirkungen im Rahmen der Flottenmanagement-Analytik unvermeidlich.
Die Überwachung und Verfolgung von Kohlenstoffemissionen ist daher der Eckpfeiler von Analyseprodukten, die auf den Markt kommen. Eine weitere Komponente dieses neuen Paradigmas werden selbstfahrende Fahrzeuge sein, deren Abhängigkeit von maschinellem Lernen und Autokorrektur den Nutzen der Datenanalyse für die Routenoptimierung in Flottenmanagementsystemen weiter erhöhen wird.
Fazit
Der Einsatz von Flottenmanagement-Analysen zur Verbesserung eines datengestützten Ansatzes für Flottenmanagementsysteme ist die Grundlage für die Überwachung und Nachverfolgung. Auf diese Weise hat die Erkennung von Problemen, bevor sie zu ernsthaften Problemen werden, einen nachgelagerten Effekt auf das gesamte Paradigma des Flottenmanagements. Die Automatisierung von Funktionen, die für menschliches Versagen anfällig sind, wie die manuelle Überprüfung von Fahrzeugen oder die Motorüberwachung, gibt Flottenmanagern auch mehr Freiheit, ihre Flotten zu optimieren.
Wenn Sie sich auf die Genauigkeit und Zuverlässigkeit von Dashboard-Kameras zur Überwachung des Fahrerverhaltens und auf Tracking-Software zur automatischen Umleitung von Fahrzeugen verlassen, haben Flottenmanagementsysteme eine größere Chance, die Kohlenstoffemissionen zu reduzieren. Darüber hinaus ist die Schnittstelle zwischen KI-gestützter Flottenmanagement-Analytik und der EU-Umweltpolitik ein Bereich, der weiter untersucht werden sollte. Wenn Flottenmanagement-Analysen Flottenfunktionen durch Automatisierung regulieren können, dann können sie auch eine wichtige Rolle bei der Gestaltung einer technologiebewussten Klimapolitik spielen. 10
