预测性车队分析：从原始数据到有用的行动

什么是预测性车队分析？

它是一种寻找数据模式并估计未来事件或风险水平的方法。示例包括可能需要检查的部分、可能延迟的路线或可能需要审查的驾驶员事件。

系统需要一个目标，例如已知的故障或延迟交付。如果没有明确的目标，仪表板可能看起来很先进，但提供的帮助却很少。

可以使用哪些数据？

可能的输入包括行程历史记录、位置、故障代码、服务记录、天气、交通、视频事件和作业数据。有用的组合取决于问题。

数据并不总是越多越好。缺少标签、不同的车辆类型和改变路线都会削弱模型的性能。

• 定义决策以及谁拥有该决策
• 检查数据源和缺失值
• 针对已知事件的测试结果
• 设置审核和响应流程

预测可以在哪些方面帮助维护？

模型可以对显示与过去故障相关的模式的车辆进行排名。这可以帮助维护团队决定首先检查什么。

它不应取代服务计划、故障诊断或合格的机械师。错误警报会浪费时间，而错过警报可能会带来真正的风险。跟踪两者。

分析如何支持安全？

车队可以按路线、时间、车辆或驾驶员对重复事件进行分组。视频可以为恶劣事件或摄像头警报添加背景信息。

不要根据一个分数将驾驶员标记为不安全。检查系统限制、事件质量、工作条件和驾驶员的解释。

车队应该如何开始？

从一个狭窄的问题和一个小型车辆组开始。在收集更多数据之前就预期的行动达成一致。试用期间将新旧流程一起运行。

AlwayCare 摄像头、定位和警告产品可以为更广泛的分析工作流程提供选定的输入。购买前确认数据访问和集成要求。