予測フリート分析: 生データから有用なアクションまで

フリート予測分析とは何ですか?

これは、データ内のパターンを検索し、将来のイベントまたはリスクのレベルを推定する方法です。例としては、検査が必要な部品、遅延の可能性があるルート、見直しが必要なドライバーのイベントなどがあります。

システムには、既知の障害や配信の遅延などのターゲットが必要です。明確なターゲットがなければ、ダッシュボードは高度に見えてもほとんど役に立たない可能性があります。

どのデータが利用できるのでしょうか？

入力可能な情報には、旅行履歴、場所、障害コード、サービス記録、天気、交通、ビデオ イベント、ジョブ データなどがあります。有用な組み合わせは質問によって異なります。

データが多ければ多いほど良いとは限りません。ラベルの欠落、車両タイプの違い、ルートの変更はモデルを弱める可能性があります。

• 決定とその所有者を定義する
• データソースと欠損値を確認する
• 既知のイベントに対するテスト結果
• レビューと応答のプロセスを設定する

予測はメンテナンスにどこで役立ちますか?

モデルは、過去の故障に関連するパターンを示す車両をランク付けする場合があります。これは、メンテナンス チームが最初に何を検査するかを決定するのに役立ちます。

サービス スケジュール、故障診断、資格のある整備士に取って代わるものではありません。誤ったアラートは時間を無駄にしますが、アラートを見逃すと現実のリスクが残る可能性があります。両方を追跡します。

分析は安全性をどのようにサポートできるのでしょうか?

フリートは、ルート、時間、車両、ドライバーごとに繰り返されるイベントをグループ化できます。ビデオは、過酷な出来事やカメラの警告にコンテキストを追加する場合があります。

1 つのスコアだけでドライバーに安全でないというラベルを付けないでください。システムの制限、イベントの品質、作業状況、ドライバーの説明を確認してください。

フリートはどのように始めるべきですか?

狭い問題と小さな車両グループから始めます。さらにデータを収集する前に、予想されるアクションに同意してください。トライアル中に古いプロセスと新しいプロセスを一緒に実行します。

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