De fleste transportselskaber har ikke længere et dataproblem. De ved, hvilke chauffører der kører for stærkt, hvem der bruger for meget tid i tomgang, hvem der bremser hårdt, og hvem der konsekvent kører effektivt. Moderne telematiksystemer har givet disse indsigter i årevis.

Alligevel kæmper mange flåder stadig med konsekvent at forbedre chaufførpræstationer. Og det manglende element er ikke endnu en rapport eller et nyt kontrolpanel – det er chaufførcoaching. For store logistikvirksomheder har det altid været lettere sagt end gjort at coache hundredvis af chauffører.

Mapon ændrer dette med AI-drevet chaufførcoaching, som nu er en del af vores løsning til overvågning af kørselsadfærd. Det hjælper flådechefer med at identificere, hvem der har brug for opmærksomhed, forberede personlig feedback hurtigere og coache flere chauffører på kortere tid.

Læs videre for at lære, hvordan man omsætter kørslesadfærdsdata til faktisk forbedring på tværs af store flåder.

Når folk hører "AI", forestiller de sig ofte software, der erstatter mennesker.

Det er ikke, hvad der sker i Mapons løsning til overvågning af kørselsadfærd.

God coaching afhænger stadig af menneskelig vurdering, kontekst og kommunikation.

AI fjerner blot meget af det forberedelsesarbejde, der tidligere gjorde coaching svært at skalere.

I vores løsning til overvågning af kørselsadfærd hjælper AI-drevet chaufførcoaching flådechefer med at gå fra rå data til meningsfulde samtaler meget hurtigere.

I stedet for at gennemgå grafer, hændelseshistorikker og præstationstendenser manuelt for hver chauffør, få flådechefer et klart overblik over, hvem der har brug for opmærksomhed og hvorfor.

Systemet analyserer kørselsadfærd, identificerer de stærkeste og svageste områder og forbereder coachinganbefalinger baseret på chaufførens faktiske præstation.

Vi har set denne situation ofte hos kunder i forskellige brancher, især store logistikflåder. Flådechefer åbner kontrolpanelet for køreadfærd og ser straks, at nogle få chauffører har brug for opmærksomhed. Flere andre er faldet lidt af på den og ville have gavn af en hurtig samtale. Resten ligger et sted mellem acceptabel og fremragende.

Dataene er nyttige, men de fortæller dig ikke, hvor du skal begynde, og hvad du skal gøre. Det er simpelthen ikke realistisk at gennemgå hundredvis af chaufførrapporter. Som følge heraf bliver coaching ofte reaktiv. Ledere taler med chauffører efter alvorlige hændelser eller gentagen dårlig præstation, mens alle andre modtager lidt eller ingen feedback.

Fordi flådechefer mangler tid, får mange af de største forbedringsmuligheder aldrig opmærksomhed, og til sidst mister din flåde meget – både økonomisk og sikkerhedsmæssigt.

I stedet for at analysere store mængder data, før de skriver feedback fra bunden, starter flådechefer med et udkast, der allerede fremhæver de mest relevante kørselsvaner.

Kommunikationen kan derefter redigeres, tilpasses eller udvides, før den sendes.

AI indbygget i vores arbejdsrum til chaufførcoaching fjerner det gentagelsesprægede arbejde, så du kan fokusere på vigtigere ting og nå mange flere chauffører på betydeligt kortere tid.

Coaching fungerer bedst, når begge parter ser på de samme oplysninger.

I stedet for blot at få at vide, at de skal forbedre sig, kan chauffører åbne Mapon Driver-appen og se deres egne kørselsadfærdsdata.

De kan gennemgå deres score, forstå hvilke hændelser der påvirkede den, og se hvornår og hvor specifikke hændelser fandt sted. For eksempel kan appen vise skarpe sving, hastighedsovertrædelser, overdreven tomgang eller andre kørselshændelser på et kort, hvilket giver chauffører en klar kontekst.

Dette ændrer karakteren af coaching-samtaler. Diskussioner bliver baseret på fakta, ikke meninger og upålidelige minder om tidligere ruter.

Chauffører kan også følge deres fremskridt over tid, hvilket gør forbedringer lettere at bemærke og opretholde. For virksomheder, der bruger chaufførbelønningssystemer eller interne præstationsrangeringer, er denne gennemsigtighed især vigtig. Chauffører skal have tillid til, at processen er retfærdig, klar og baseret på de samme data for alle.

Brændstofbesparelser bliver ofte præsenteret som den primære grund til at investere i overvågning af chaufføradfærd. I virkeligheden er de resultatet af en meget større proces:

• Chauffører modtager feedback oftere

• Flere chauffører forbedrer deres vaner

• Sikrere og mere økonomisk kørsel bliver en del af den daglige drift.

Mapons interne undersøgelser, baseret på mere end 8.000 køretøjer og cirka 1,3 millioner daglige kørselsoptegnelser, fandt, at forbedring af en chaufførs score med blot ti point svarer til cirka 3,6 % lavere brændstofforbrug.

Disse forbedringer akkumulerer hurtigt i  en stor logistikflåde.

Men brændstofeffektivitet er ikke det eneste resultat. Mere konsekvent coaching kan også bidrage til færre risikable kørselsbegivenheder, lavere køretøjsslitage, forbedret trafiksikkerhed og større chaufførengagement.

Når du begynder at bruge overvågning af kørsel, begynder data at strømme ind. Den næste udfordring er at handle konsekvent på den information.

For store flåder er dette den afgørende ændring. Coaching behøver ikke længere kun at omfatte den lille gruppe chauffører, der skaber de mest synlige problemer. Flådechefer kan nu coache flere chauffører oftere – uden at lægge ekstra administrativt arbejde oven i en allerede travl hverdag.

Kontakt os i dag, og se, hvordan AI-drevet chaufførcoaching kan hjælpe din flåde med at gøre data om køreadfærd til målbare forbedringer.