Descubre por qué la big data es importante para las operaciones de tu flota y cómo aplicarla a los distintos aspectos de tu gestión logística.
Aprender a identificar e interpretar big data, puede traerle enormes beneficios a diversos tipos de industrias, entre ellas, la industria automotriz y el sector de transporte y gestión logística. Actualmente existen alrededor de
Big data es un término que se utiliza para referirse a datos que van desde los 30-50 Terabytes a varios Petabytes y que además se mueven a una velocidad alta y con un grado elevado de variedad, cumpliéndose, así las tres “v” de los parámetros de la big data: velocidad, variedad y volumen.
Aunque entender y usar big data pueda sonar como una tarea sumamente complicada, es más sencillo de lo que parece. Simplemente se trata de contar con la guía adecuada, es decir con una solución de inteligencia telemática equipada con herramientas de última generación y sistemas amigables que te permitan identificar y descifrar los datos de tu flota de manera fácil y confiable.
Location World lleva trabajando con big data desde hace más de una década y ha logrado aplicarlos a sus soluciones CarSync Drive, CarSync Business y CarSync Fleet con éxito. Esta última solución está directamente enfocada en el manejo inteligente de flotas y ha tenido una evolución interesante en los últimos tres años.
¿Cómo funciona la gestión de flotas con big data? Básicamente, se recogen datos específicos e importantes de cada vehículo de la flota, gracias al uso de dispositivos GPS de última generación, combinados con dispositivos CAN BUS y otro tipo de accesorios especializados. Estos datos son ingresados en la plataforma de software de CarSync Fleet, por ejemplo, y se transforman en tableros de fácil acceso destinados a llevar un registro de todos estos datos de manera sistematizada, clara y accesible.
Cuando se cuenta con una solución telemática confiable, la big data generada por una flota son organizados de manera inteligente, de manera que se los pueda utilizar para mejorar el rendimiento de toda la flota. Es posible, así, optimizar el rendimiento de combustible, rendimiento de vehículos, el rendimiento de sus conductores, el rendimiento logístico de toda la operación y finalmente, lograr que mejore su rendimiento futuro o a largo plazo.
Gracias al uso inteligente de big data se pueden contrastar parámetros como distancia recorrida, gasto exacto de combustible, tiempo de ralentí, entre otros, por cada vehículo por separado. La big data nos permite:
-Identificar los vehículos que están teniendo un gasto excesivo de combustible
-Conocer el origen de ese exceso (ralentí, estaciones de servicio deficientes, daños en el vehículo, etc.)
-Saber dónde y en qué horarios se está realizando el abastecimiento de combustible y el costo exacto de cada uno de ellos, entre otras cosas.
Con estos datos es posible elaborar reportes e informes diarios, semanales o mensuales y usarlos como una base para cambiar las estrategias de combustible y hacerlas más eficientes.
Aquí entran en juego el mantenimiento preventivo y el mantenimiento correctivo.
Gracias al uso de big data, es posible obtener información sobre el estado de cada una de las partes de cada vehículo de la flota y establecer el momento oportuno para realizar cambios y mantenimientos, de manera que siempre se pueda estar un paso adelante de posibles problemas y averías.
Usando big data se pueden identificar problemas en frenos, neumáticos, fugas de líquidos, etc. mucho antes de que se conviertan en un riesgo para la seguridad o en una traba para el rendimiento de un vehículo y, por lo tanto, para la productividad de toda la flota.
Identificando y estudiando la big data de tu flota es posible configurar mantenimientos preventivos de manera sencilla, evitando al máximo los mantenimientos correctivos, usualmente más costosos, complicados y tediosos.
Muchas veces, los jefes o gestores de flota descuidan un aspecto importantísimo: el comportamiento de sus conductores. Sin embargo, esa tendencia está cambiando y cada vez hay mayor conciencia acerca de la necesidad que existe de tener un monitoreo en tiempo real del estilo de conducción de cada uno de los colaboradores de una flota.
Usando herramientas especializadas, soluciones como CarSync Fleet de Location World, permiten el acceso a big data como:
-Identidad específica de cada conductor al volante
-Cantidad de conductores de flota que están mostrando excesos de velocidad
-Cantidad de conductores que incurran en otras faltas peligrosas, como frenados o acelerones
-Cantidad de horas que un conductor estuvo al volante en la última semana o mes
-Entradas, salidas y cumplimiento de entregas de todos los conductores de una flota
-Puntaje global de conducción de todos los conductores de la flota y de cada uno por separado, entre otro tipo de indicadores.
Esto permite tener una visión tanto individual como colectiva del desempeño al volante de los conductores de una flota; prever posibles fallas y riesgos y evitarlos a tiempo, mediante la toma oportuna de decisiones.
La big data también puede optimizar el desempeño de colaboradores de otras áreas de una flota, como la sección administrativa de la misma, automatizando procesos de inventario, organización de horarios, facturación, etc.
Asimismo, el uso de big data a través de sistemas de inteligencia telemática permite llevar un registro de gastos de mantenimientos, multas, gastos de trámites legales, pagos adicionales a conductores, accidentes, seguros, etc. e identificar patrones perjudiciales y beneficiosos para el presupuesto general de una flota.
La optimización de este tipo de rendimiento llega como una consecuencia lógica de todos los rendimientos previos y un paso más allá en el uso de la big data y su aplicación a la gestión de flotas. Se trata de la “analítica avanzada”, que utiliza herramientas y sistemas digitales para llevar a cabo análisis complejos de datos de gran volumen de manera rápida, clara y específica.
Si con herramientas sencillas de lectura y uso de big data podemos identificar patrones simples, con la analítica avanzada, podemos tomar esos datos y, de hecho, pronosticar con un alto grado de acierto, el rendimiento futuro de una flota, así como su potencial de productividad y rentabilidad.
Esto se logra gracias a cuatro funciones específicas de la analítica avanzada:
-Analítica descriptiva: describe un problema o riesgo específico, mediante cifras claras y precisas.
-Analítica correctiva: te muestra posibles soluciones al problema planteado
-Analítica predictiva: te da un vistazo de los distintos escenarios posibles que podrían tener lugar a raíz de ese problema
-Analítica prescriptiva: te ofrece una prescripción, es decir, una recomendación clara del mejor camino que puedes tomar para solucionar un problema. Te ayuda a tomar decisiones acertadas.
Ahora que ya sabes cómo aplicar big data a la gestión de flotas, ¿qué aspecto de la tuya te gustaría empezar a optimizar? Sigue nuestro contenido para ver todas las formas en que una empresa puede crecer y evolucionar gracias al uso de nuevos sistemas y tecnologías.