克拉克：AI如何帮助车队经理避免淹没数据
作者：Jane Clark
商业卡车舰队产生的数据比以往任何时候都多，从燃油效率和驾驶员行为到预测性维护和实时远程信息处理。从理论上讲，这种数据泛滥应该使运营更具创新性和更有效。但是现实是不同的：太多的非托管数据会压倒经理，决策缓慢，并创造效率低下的舰队正在努力避免。
挑战不是数据收集，这是数据解释。这就是人工智能（AI）正在介入的地方。
超负荷问题
连接的车队在恒定数据流上运行。道路上的每辆卡车都在向有关发动机健康，燃料使用，安全事件和驾驶员行为的信息发送回消息。尽管这些数据很有价值，但它可以迅速变成最好的描述为“仪表板疲劳”。车队经理经常发现自己被埋葬在图表和数字中，对真正重要的事情缺乏明确的方向。
结果？数据过载可以使决策瘫痪，而不是推动绩效。没有上下文的原始指标是毫无意义的。经理真正需要的是可行的见解，而不是无尽的数据点。
数据筒仓和错过的连接
大多数舰队仍然兼顾多个系统：一种用于远程信息处理，另一个用于燃料，另一个用于维护。当这些平台不通信时，数据就会孤立。这会产生盲点。例如，维护问题可能与驾驶员行为有关，或者燃油效率差可能与安全风险有关。
没有集成的观点，管理人员浪费时间来调和冲突的报告，而不是及时做出决定。更糟糕的是，关键问题通常不会被注意到，直到它们升级为昂贵的崩溃或合规性失败。
AI：从原始数据到真正的智能
这是AI改变车队管理的地方。卡车运输的未来不是收集最多的数据。这是关于在正确的时间使用AI提取正确的见解。
与传统的仪表板不同，AI驱动的平台通过噪音切开。他们不只是显示数字；他们实时分析它们，检测模式并提供最重要的建议。一些功能使用真实的机器学习，而另一些功能则依靠基于高级规则的分析。两者都起着作用。示例包括：
- 预测部分发生故障。
- 根据实时交通和天气优化路线。
- 标记可能影响安全或燃油经济性的驾驶员行为。
- 与维护，远程信息处理和燃料系统之间的数据相关联，以获得完整的操作视图。
通过滤除无关紧要的数据，AI可以帮助车队运行更瘦，更安全，更快。
新数据剧本
为了避免淹没数据，车队应重新考虑如何管理信息：
- 合并平台因此，远程信息处理，燃料和维护系统无缝集成。
- 设置优先级对于该指标，对操作最重要。
- 采用AI驱动工具将原始数据完善为可行的智能。
- 投资数据质量和员工培训建立对AI建议的信任。
- 加强网络安全保护随着越来越多的连接系统增加数据泄露的影响。
最后，这不是有更多数据。这是关于拥有更智能的数据。拥抱人工智能的舰队不会保持生存而不是淹没数据；他们将其变成竞争优势。
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