Интернет вещей меняет правила игры в области обслуживания автопарка

Интернет вещей — IoT — позволяет современным технологическим компаниям оптимизировать и улучшать свою повседневную деятельность. Еще больше. Он имеет законное применение в самых разных отраслях и профессиях, но большинство из этих приложений имеют одни и те же результаты более высокой производительности и эффективности.

В сфере обслуживания автопарка профессионалы используют IoT по многим причинам. В то время как некоторые из них ориентированы на долгосрочные выгоды и достижение целей через несколько лет, другие имеют более немедленный и заметный эффект.

Технологии нового поколения

Большая часть функциональности продуктов и устройств следующего поколения так или иначе зависит от Интернета вещей — устройства в управлении парком не являются исключением. Они не только снижают дорожные риски для водителей, но многие из них приводят к значительным скидкам на полисы страхования автопарка.

В наборе инструментов для устойчивого бизнеса обсуждается, как передовые устройства GPS упрощают планирование маршрутов доставки. Большинство систем автоматически обновляют путь, чтобы избежать задержек на дорогах, экстремальных погодных условий или подобных проблем. Подобные функции сокращают время, которое водители ежедневно проводят в дороге, и позволяют производителям и дистрибьюторам планировать поставки более точно.

Другие удобные устройства включают камеры заднего вида, которые предупреждают водителя о любых препятствиях позади его автомобиля, включая пешеходов, фары и задние фонари, которые автоматически регулируются в зависимости от времени суток или текущих условий видимости, и многое другое.

Какой бы полезной ни была вся эта технология, она мало что дает в неработающем флоте. Чтобы обеспечить полную оптимизацию автопарка, необходимо провести профилактическое техническое обслуживание, и Интернет вещей помогает и в этом.

Прогностическое обслуживание

Вместо того, чтобы реагировать на проблемы, когда они возникают, IoT позволяет водителям и специалистам по техническому обслуживанию в первую очередь прогнозировать и предотвращать возникновение проблем. Водители обычно не ждут, пока их автомобиль сломается, чтобы заменить масло. Вместо этого они меняют его регулярно. Это пример профилактического или профилактического обслуживания.

Вместо того, чтобы полагаться на отраслевые стандарты, общепринятые средние значения или ненадежные идиомы, водители теперь точно знают, когда менять масло. MacAllister CAT отмечает, что, хотя среднему грузовику требуется замена масла каждые 25 000 миль, это число значительно варьируется от парка к парку и даже между отдельными автомобилями. Один грузовик может проехать 50 000 миль между заменами, а следующий – всего 16 000 миль.

Эти изменения также подвержены многочисленным внешним воздействиям, таким как температура наружного воздуха, погода, марка и модель автомобиля и даже поведение водителя за рулем. Включение всех этих показателей при формировании прогнозов – это искусство, которое некоторые люди усовершенствовали, но многие предпочли бы оставить эту задачу на усмотрение компьютеров следующего поколения и Интернета вещей.

Использование больших данных

Во многих отношениях большие данные и Интернет вещей продвигают концепцию профилактического обслуживания на один шаг вперед. Руководителям автопарка и механикам больше не нужно оценивать состояние масла в автомобиле. Это не только экономит время на ручную проверку и замену масла в десятках или сотнях грузовиков, но и избавляет компанию от расходов на замену масла во всех этих автомобилях.

Согласно GovTech, механики и инженеры, ориентированные на технологии, используют большие данные по-разному, но часто они исходят от встроенных датчиков, которые отслеживают все, от пробега двигателя до умственной усталости водителей. Некоторые сложные системы даже сравнивают фактическую или среднюю скорость автомобиля с установленными ограничениями скорости, тем самым гарантируя, что их водители всегда соблюдают законы.

Другие компании, особенно на Среднем Западе и Восточном побережье, используют большие данные и Интернет вещей для уборки снега зимой. Эти системы отслеживают, какие улицы были перепаханы или засолены, а какие все еще требуют ремонта. Это не только сводит к минимуму нагрузку на государственный транспорт, но и упрощает отслеживание нового накопления снега после оказания услуг.

Вывод флота на новый уровень

Рассвет больших данных и Интернета вещей уже изменил мир управления автопарком. Благодаря устранению предположений от профилактического обслуживания до максимального срока службы двигателя и обеспечению соблюдения водителями правил дорожного движения, национальные дороги становятся безопаснее с каждым днем.