“数据是新的石油”已成为当今商业领袖的共识。这不仅是一句流行语，更反映了数字数据价值的持续飙升及其解锁新潜力的能力。然而，数据本身并不直接产生价值，关键在于企业如何应用它。
若车队经理能有效利用数据，将获得巨大收益。以下是利用数据改善供应链的七种最具影响力的方式：
1. 规划更高效的路线
路线优化是车队管理中数据最著名的应用场景。UPS 通过其基于数据的路线规划平台 ORION，每年节省了 1 亿英里。此类系统通过分析实时数据寻找最高效路径，从而节省时间、燃料和资金。
车队可从 GPS 网络、交通部门、天气系统及其他道路车辆收集数据。分析平台利用这些数据提供更准确、及时的交通与路况全景，帮助系统找到最佳行进路径，即便该路径并非距离最短。
实时数据让车队能综合考量道路封闭、恶劣天气及交通状况。司机每次均可遵循尽可能高效的路线，最大限度地减少行程时间和成本。
2. 预测库存和需求变化
供应链素以脆弱著称，主要因其易受干扰且缺乏预测挑战的洞察力。车队经理可通过数据分析识别潜在干扰，从而更快响应。
人工智能 (AI) 能发现人类常忽略的复杂且看似无关的数据点之间的联系。在供应链管理领域，这些洞察可揭示需求与库存趋势。分析算法能在需求激增前预警，以便经理调整订单，防止短缺。
亚马逊使用的“预期发货”系统能预测客户需求，甚至在用户购买前将其纳入配送网络。部分面包店利用天气分析预判因气象变化的需求。此类洞察有助于增强供应链韧性。
3. 实现预测性维护
维护对高效车队运营至关重要，数据亦可优化此流程。物联网 (IoT) 传感器可收集发动机振动、温度等维护数据，并在车辆需维修时发出警报，即“预测性维护”。
预测性维护有助于在车辆健康问题演变为高昂成本或安全隐患前予以发现。它还通过消除不必要的服务，改进了传统的计划性预防护理。
车辆在某些情况下可行驶多达 10 万英里才需特定维护，而在其他情况下则无需如此。这完全取决于具体工况，而预测性维护充分考量了这些因素。这种以数据为中心的维修实践，实现了成本与车辆安全的最佳平衡。
4. 跟踪驾驶员行为
驾驶员的路面行为影响诸多因素，从卡车健康到运营成本。传统上，车队经理需在招聘前通过培训和背景调查解决这些问题，但这无法确保持续成功。利用遥测系统数据可实现更有效的方法。
遥测解决方案让车队经理能跟踪驾驶员的速度、刹车习惯、安全带使用情况、转弯问题等。这些数据提供了驾驶员行为的最新图景，帮助经理表彰优秀表现并纠正不安全驾驶。随后，他们可为特定驾驶员量身定制反馈，促进良好驾驶习惯的养成。
研究发现，69% 的车队管理人员在实施远程信息处理后，观察到驾驶行为有所改善。随着驾驶习惯的优化，成本效率和安全性同步提升，事故减少且燃油消耗降低。
5. 管理燃油成本
燃油通常是车队最高的支出之一，不可避免。虽然管理者无法完全消除燃油成本，但可通过数据分析将其最小化。多源数据可揭示减少燃油消耗和成本的路径。
卡车中的物联网和远程信息处理追踪可揭示特定车辆是否比其他车辆消耗更多燃油。车队管理者随后可进行维修以提高燃油效率，或更换为更经济的新车型。同样，随时间积累的数据可突显哪些路线导致最高的柴油消耗，为未来路线规划提供依据。
其他以数据为中心的改进作为次要益处，亦有助管理燃油成本。路线优化、预测性维护和驾驶员习惯纠正都将降低燃油消耗，从而控制支出。
6. 监控货物质量
物联网设备还可帮助车队管理人员监控货物质量数据。许多产品在运输过程中可能因特定条件变质，导致浪费。数据可揭示何时出现危及货物运输的情况，需立即行动以挽救货物并防止浪费。
缺乏透明度导致数十亿美元的药品因不当温度运输或延误而过期。物联网温度追踪器可提供冷藏货物温度的实时数据，并在温度过高时向司机和管理人员发出警报。公司随后可调整路线，将货物运送到更近的位置进行妥善储存，从而避免浪费。
这些传感器也有助于保护食品、植物和其他易腐货物的运输，有效防止供应链过程中的产品浪费。
7. 提升客户服务
所有上述数据应用场景均能帮助车队经理改善客户关系。每种应用都能降低运营成本并提高效率，从而为客户带来更低的成本和更短的等待时间。因此，车队经理将建立起更加满意和忠诚的客户群。
提高效率对 B2C（企业对消费者）车队运营尤为重要。研究表明，65% 的美国消费者期望两到三天的配送速度，但仅有 29% 的公司将其作为目标。车队经理可通过基于数据的路线优化和库存管理来满足这些高期望。
B2B 客户也会受益于更快的速度、更低的成本和更少的浪费。这些节省将帮助他们为客户创造更多价值，使其更倾向于与能提供这些优势的车队合作。
数据是车队经理不可或缺的资源
若车队经理知道如何有效利用数据，数据将成为其最有价值的资产之一。这七个应用场景可以帮助车队在持续的供应链挑战中变得更安全、更高效、更少浪费。随着供应链韧性变得日益关键，车队经理必须充分利用数据的潜力。