함대 관리는 새로운 시대에 들어갑니다 : AI 및 2025의 예측 추적 트렌드

함대 관리는 그 어느 때보 다 빠르게 발전하고 있습니다. 인공 지능 (AI) 및 예측 추적은 이제 기업이 차량을 더 똑똑하고 안전하며보다 효율적으로 운영하는 데 도움이되는 필수 도구입니다.

2025 년까지 이러한 기술을 사용하는 회사는 돈을 적게 지출하고 더 적은 문제에 직면하며 고객에게 더 나은 서비스를 제공 할 것입니다.

이 블로그는 차량 관리가 어떻게 변화하고 있는지, 새로운 AI 및 추적 트렌드가오고 있는지, 기업이 어떻게 진행될 수 있는지 설명합니다.

함대 관리의 진화

처음에는 차량 관리에는 종이 로그의 광범위한 사용, 손으로 서면 스케줄링 및 차단 후 차량 수정과 같은 수동 작업이 필요했습니다. 함대 크기가 증가함에 따라 경로가 더 밀도가 높아지고 다면적으로 성장하여 수동으로 함대 구성 요소를 관리하는 것은 점점 느리고 비싸게 변했습니다.

다른 연결된 도구와 함께 GPS는 다소 많은 솔루션을 제공했지만 부적절한 라우팅, 예정되지 않은 중단 또는 연료 비 효율성과 같은 더 큰 문제를 해결하는 데 부족했습니다.

현재 예측 추적으로 인공 지능을 구현하면 더 똑똑한 운영 결정 프로세스를 위해 딥 러닝을 사용하여 함대 관리를 업그레이드했습니다.

AI가 함대 관리를 변화시키는 방법

차량 관리자는 AI를 사용하여 차량, 운전자 및 도로의 데이터를 살펴보면 더 현명한 결정을 내릴 수 있습니다. AI를 일상적인 작업에 추가하면 일찍 문제를 발견하고 더 빠른 경로를 선택하고 운전을 더 안전하게 만들고 연료 사용을 줄이는 데 도움이됩니다.

AI는 차량이 관리자에게 작은 문제에 대해 경고하는 방법을 지켜보고 비싼 수리로 바뀌기 전에 경고합니다. 또한 운전자가 어떻게 행동하는지 확인하고, 더 나은 운전을위한 팁을 제공하며, 사고 가능성을 낮추는 데 도움이됩니다.

함대 운영에 어떤 예측 추적이 의미합니까?

예측 추적은 차량의 위치를 ​​알뿐만 아니라 다음에 향할 위치와 차량이 유지 보수가 필요한시기를 예측하여 차량 사용 방법을 더 깊이 살펴 봅니다.

이는 과거 데이터를 라이브 정보와 통합하여 차량의 상태 및 위치에 대한 예측을 제공합니다.

또한 회사는 고장 및 배송 지연과 관련된 마지막 순간 놀라움과 관련된 극적인 비용을 피할 수 있습니다.

예측 추적을 통합 한 회사는 계획을 개선하고 고객에게 적시에 서비스를 제공하며 갑작스런 변화로 인해 발생하는 비용을 최소화 할 수 있습니다.

2025 년 AI 및 예측 추적의 주요 트렌드

동적 라우팅의 정상적인 통합

동적 라우팅은 트래픽, 날씨 및 예정된 배송을 고려하여 실시간으로 경로를 실시간으로 계획하는 AI의 한 형태입니다. 이 기술은 함대가 불필요한 지연을 피하고 연료를 절약하며 목적지에 더 빨리 도착하도록 도와줍니다.

실제 주행 조건에 대한 반응성 향상 및 실시간 반응은 여행 중에 시간 낭비 문제를 해결하는 데 도움이됩니다. 이를 통해 더 나은 운영 효율성을 제공하고 여행 중 안전 주행을 향상시킵니다.

전체 자율적 인 함대 모니터링이 커집니다

GPS 차량 모니터링은 이제 AI가 차량 건강, 운전자 성능 및 사람의 개입없이 규정 준수를 모니터링하는 완전 자동화를 향해 진행되고 있습니다. 관리자는 경고 나 표시가 생성 된 경우에만 인수해야합니다.

수동 점검에 소요되는 시간 감소와 서류 작업이 크게 증가합니다. 함대 팀은 이제 일상적인 검사를 수행하는 대신 전략을 공식화 할 수 있습니다.

예상하지만 더 빨리 더욱 강해지는 분석이 더 강해집니다

함대는 이제 날씨, 교통 데이터 및 예측 분석을 위해 서비스를 제공하는 예측을 준비하는 데 진보되었습니다. 이러한 도구를 사용하면 차량은 일정을 미리 조정하여 폭풍 장애 또는 무거운 트래픽을 준비 할 수 있습니다.

예측 분석은 전달 프로세스 전반에 걸쳐 도전적인 조건으로 효율적인 운영을 유지하는 데 도움이되는 운영 통찰력을 보조합니다. 모든 공급망 프로세스는 신뢰할 수 있고 고객 지향적 인 비즈니스 요구에 부응합니다.

인공 지능 (AI) 및 사물 인터넷 (IoT) 기술

지능형 센서는 차량에 장착되어 타이어 압력, 엔진 건강 및 사물 인터넷 (IoT)에서 브레이크 마모와 같은 데이터를 캡처합니다. AI 알고리즘은 데이터를 분석하고 실시간으로 비정상을 식별합니다.

IoT와 결합 된 AI는 관리자가 실시간으로 함대의 모든 세부 사항을 모니터링하기 위해 관리자의 제어를 부여합니다. 이 감독 수준은 고장을 완화하고, 차량 수명을 연장하며, 수리 비용을 줄여 운영 비용이 낮아집니다.

이익 극대화 대 환경 책임

AI는 전기 자동차가 더 나은 차량 라우팅을 계획하기 위해 충전이 필요한 일정을 아는 것을 최적화하여 궁극적으로 녹색 함대를 운영하는 데 도움이되고 운영 지출을 줄입니다. 이를 통해 탄소 발자국이 낮아지고 함대가 신흥 환경 정책을 준수하는 것을 통과 할 수 있습니다.

환경 적으로 지속 가능한 것은 더 이상 목표가 아니라 경쟁력을 유지하기위한 전제 조건이 빠르게되고 있습니다. 환경 이니셔티브는 함대가 미래의 성공을위한 더 나은 전략적 위치에 있습니다.

결론

2025 년의 함대 관리는 더 똑똑하지 않고 더 열심히 일하는 것에 관한 것입니다. AI 및 예측 추적은 함대를 지능적이고 자체 최적화하는 시스템으로 전환하여 더 적은 노력으로 더 나은 결과를 제공합니다.

이러한 기술을 수용하는 회사는 더 많은 돈을 절약하고 위험을 줄이며 고객을 기쁘게합니다. 미래의 함대는 이미 여기에 있으며, 빠르게 움직이는 사업이 그 길을 이끌 것입니다.