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2023车队管理3大关键趋势

随着企业努力优化安全、效率和性能,远程信息处理技术在车队和运输部门无处不在。 在我们经历更严峻经济环境的同时,企业必须在使用正确技术提高效率方面变得越来越擅长。
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  随着企业努力优化安全、效率和性能,远程信息处理技术在车队和运输部门无处不在。 在我们经历更严峻经济环境的同时,企业必须在使用正确技术提高效率方面变得越来越擅长。

  "竞相提高业务效率的势头越来越猛。 利用远程信息处理技术,车队所有者将继续将注意力从单纯的跟踪转向以洞察为驱动的智能。 基于我们合作伙伴的经验和市场观察,我们在全球范围内看到了该行业的几个关键重点,"全球远程信息处理平台 Wialon 产品主管Sergei Kostenko表示。该平台为150多个国家/地区的350万辆汽车提供车队管理服务。

  动化将大大提高效率

  车队管理系统已成为车队公司寻求数字化和优化流程的关键。 解决方案提供商将越来越多地投资于能够识别车队运营商的日常工作流程模式、将例行程序自动化以及预测和建议下一步行动的技术——从智能设备连接到智能地理围栏、自动路线规划和车辆调度、警报自动处理。

  我们正在看到从"无纸化"到"无点击"界面的转变,用户无需将90%的时间花费在手动数据输入和检查方面,而只需专注于做出正确的决策。 对于车队运营商和调度员而言,这意味着能够大幅提高生产力:从平均每个运营商跟踪10-15辆车,到有效管理50-100辆车。

  险业使用远程信息技术将逐渐成为行业标准

  远程信息处理系统收集数百个传感器输入并分析大量数据,以识别指示不良或危险驾驶的模式。 收集的遥测数据可以与天气和服务历史等其他数据相结合,以加深对驾驶员和车辆的了解和见解。

  对于保险公司,这可以显著提高风险评估的准确性,并为车队提供个性化的保险方案,同时实时考虑数百个参数。 直接访问历史传感器数据和视频使保险公司能够对索赔做出更符合规范的决定。 将远程信息处理技术用于保险业将逐渐成为行业标准。

  AI驱动的车队优化

  人工智能的进步释放了在车队管理中广泛采用此技术的潜力。 大量数字化和结构化远程信息处理数据为人工智能识别瓶颈并提出见解以改进车队业务指标奠定了有利的基础。  它将大大提高资产利用率、驾驶安全性、燃油消耗效率和库存优化。 人工智能将充当业务推动者,并为车队经理提供有关当前活动如何影响财务结果的透明见解。

  "所有这些技术都已准备好在该行业广泛采用。 在2023年,我们将看到越来越多的车队利用人工智能来降低总拥有成本,提高资产效率。 事实上,正确使用人工智能将成为一个巨大的竞争优势,因此我们建议车队所有者对整合此类技术持开放态度",Sergei Kostenko表示。


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