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车队管理解决方案
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车队管理解决方案

行业趋势分析

车队管理主要发展趋势
现阶段车联网快速发展,车队管理方式正发生新的变革,但目前车队管理存在诸多问题:
市场产品质量参差不齐,服务质量难以保证
缺少面向不同行业不同特定需求的定制化产品
传统的车队管理方式耗费人力,管理效果不理想
车队运营成本居高不下,冗重费用的消减问题困扰企业管理层
因此,智能化的车队管理方式成为大势所趋,移动互联网、大数据、云计算、智能网联等多种新技术的发展,促使车队管理方式不断更新,从粗放式管理向精细化转变,结合大数据、云服务等技术打造以“安全”“节省”“高效”为核心的服务价值,面向物流车队、政企单位、垂直行业(如查勘车、出租车、救援车等)、保险公司、电信运营商等客户,提供车队风险管理服务,解决“服务效果差”、“运营成本高”、“资源利用率低”的问题,营造良好的车联网智能生态服务系统

业务挑战

交通事故频繁发生
近年来货车交通事故造成的死亡人数巨大,且无法有效监管驾驶员行为,没有安全预警提示,事故频繁发生,人员伤亡不可逆;如何有效避免交通事故发生,提高行车安全对车队来说尤为重要

车队运营成本居高不下
运营过程中各项冗杂费用支出,管理层对于高额费用的管控无从下手;一方面,驾驶员可能存在虚报加班,虚报里程行为,不良驾驶习惯也会加快车辆资产的损耗;另一方面,车队可能存在资源闲置,回程空驶等现象,浪费了车辆资源,无形增加了企业运营的成本

管理模式落后繁琐
车队管理涉及车辆、部门、人员、费用等各个方面,信息繁杂;传统的管理模式中缺少对“人/车/资产”三方面的综合管控的理解与运用,执行中不仅耗费人力,得到的数据准确性难以保证,难以满足企业细致化的管理要求

科学管理手段缺失
普通的车队管理工具重点在于硬件设备,缺少整套针对性的运营服务,客户只能在已有的数据库之中进行运用,缺少多维度数据以及科学管理制度来对比分析,整个管理环节缺少清晰可视化的报告分析

典型业务场景
专业的车队管理服务平台

大数据分析提升车队管理能力

车载数据海量存储场景

基于安全、节省、高效三个方面提供专业的车队管理服务
告警提醒,驾驶评分
根据获取车辆信息和行驶数据,实时推送告警提醒,分析驾驶员疲劳驾驶、超速等不良驾驶行为,进行安全预警

精细油耗,降低成本
利用通过油耗速度分析、怠速时长统计、不良驾驶改善、手工数据对比,实行精细油耗管理;规范使用车辆,降低加班、里程、油耗、过路费等续报的行为

实时监控,合理调度
根据业务需求,通过电子围栏、行驶轨迹、GIS定位等手段进行监控,配合调度功能,促使复杂工作简单化高效化

分析报告,规范管理
定期为车队提供里程怠速油耗分析、出险分析、行车违章、安全车速车况分析的总结报告,直观反映运营

对应产品
成翼行车队风险管理服务

解决方案架构

车队管理解决方案架构
基于智能交通数据分析和保险车联网大数据分析及计算,通过对车辆位置、车辆属性、驾驶因子、驾驶员等多维度分析及动态预测,助力车队实现安全管控、降低营运成本,高效运输管理,提升经济收益等

架构优势
安全、稳定、高效的整体系统 分布式部署、模块化的拓展架构 大流量、大储存、高运算的设计方案
产品推荐
IoT平台 弹性云服务器 ECS 云容器引擎 CCE 分布式消息服务 DMS 实时流计算服务 MapReduce服务 MRS 机器学习服务 MLS 表格存储服务 CloudTable 数据接入服务 DIS 对象存储服务 OBS 数据湖探索 DLI Anti-DDoS流量清洗 Web应用防火墙 WAF

优势

智能化车队管理
通过实时车辆管理,高效调度管控,优化资源,实现降本提效,同时精细管理油耗,降低车队运维成本

大数据驱动
通过大数据分析和智能EI服务,实现物流各环节的智能管理,提高效率,降低成本

海量接入,弹性扩展
IoT平台提供一站式服务,快速搭建安全可控的仓储和运输管理系统

创新包容的车联网业务生态圈
以大数据分析、云服务和深度学习等技术,结合海量的数据库建设,构建完善的车联网生态服务体系

 服务推荐
IoT平台
车载终端采集到的数据可以方便的上传到IoT平台,从而实现车联网数据的云端接入,同时IoT平台可以对车辆进行高效、可视化的管理
实时流计算服务
实时流计算可以读取并执行采集的车辆数据,将分析结果用于轨迹实时监控、车况实时监控、实时路径规划、电子围栏检测等场景
机器学习服务 MLS
通过机器学习技术可以快速发现数据规律和构建车联网领域算法模型,并将其应用于驾驶行为分析、车况分析、油耗分析等场景

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