运力课堂分享：第08期-如何利用车联网数据辅助车队管理

车联网是物联网中一个重要的应用，是实现车与车（V2V）、车与路（V2R）、车与人（V2H）、车与网（V2I）之间进行无线通讯和信息交换的大系统网络，随着车载传感设备的设备普及，车队可以即时获取以前智能依靠人工事后统计或储存与专业服务商处的数据，在对应场景对数据进行分析，帮助解决车队管理问题，当前物流运输管理主要应用车辆与司机的远程、较深层次的数据在安全、效率、经济性等方面发挥监控管理作用，可从以下三方面进行基础应用。

01加强多源数据的连接能力，实时上传车辆信息并实现卡车的自我监控

车队中的卡车可以实时监控并上传自己的动力响应情况、发动机工作状态、油耗消耗情况、变速箱档位是否合理等一系列行驶数据信息，并通过这些数据得出车辆是否应该保养维修等报告，让每一辆车的运营状态都是数字化，方便车队进行管理。

驾驶行为打分，比如是否高档低速行为、停车次数多少、怠速时间的长短等。一段时间后，每个驾驶员都会形成一个清晰的表格，优秀的地方可以大大提倡，让效率更高，而造成油耗高或对车辆有损的行为，车队管理者可以及时纠正。

最终，提供定期和持续性的驾驶员培训，协助车队油耗和安全指标的达成和综合节油和安全水平的提升，总结提炼驾驶要领口诀。参见图<驾驶行为价格表>和 <经济型驾驶口诀总结>

02运力数据分析与实际物流业务场景结合

Ø  车队全网运营分析，部署网络路由规划：

从总体、区域、线路、车辆层次了解车辆运营里程效率，及发现运输里程不足、出勤率不高车辆，通过里程预警本月里程不足的车辆，判断线路运力是否不足、过剩，调整运力。

掌握不同配置车型基本油耗表现，针对不同区域提供车辆匹配建议，根据下图的城市经过频次热度和停靠城市点为车队的后市场服务网络建设提供建议。

Ø  有效利用行程路书管理好运输过程：

运输过程中数据如果能够提前获知，以定制路书的形式提前把数字化的运输行程经验结果发放至司机，司机在进行日程线路规划时，有会很好的把握时效性和经济性的平衡，既能满足保证货物运输的时效要求，也能将油耗成本控制好。

例如下图是通过大数据的线路分段聚类分析，把运输任务单切分为七小段行程的形成以下结果。

全年不同月份油耗差异，与车辆不同生命周期的成本和效率差异，会对车队的管理绩效指标互通，将管理的标准指标动态的合理调整。

03车辆运力健康评估，合理提升车辆使用年限

车队运力的要求和使用工况强度造成的车辆在同等年份车况均不相同，车队缺乏有效的评价指标，来综合判断车辆是否需要下线调整或者二手车转卖。所以，综合车辆使用年限、运营里程、使用工况、故障频次、年维修费用、维保记录等因素建立车队自适应的车辆下线标准非常必要。

同样，车辆也应通过运营的各项数据指标和故障情况，来体检车辆的健康度状况和评分，有效预知车辆的潜在风险，及时检修或者调整保养方案。

如下图：车辆数随里程和车龄变化的分布以及故障数和里程车龄之间的动态关系分布

物流行业的数字化转型是一种必然变革，是在数字化驱动下的全方位重构，是借助于数字化应用和业务场景协同化的价值创新和提升。车队应该重视数据价值的挖掘应用，而非只谈大数据的噱头，真正用数据推动业务产生融合和高效协同，为运输带来更大收益。