Useimmilla kuljetusyrityksillä on jo runsaasti dataa. He tietävät, mitkä kuljettajat ylittävät nopeusrajoituksia, kuka käyttää ajoneuvoa tyhjäkäynnillä, kuka jarruttaa voimakkaasti ja kuka puolestaan ajaa tehokkaasti. Nykyaikaiset telematiikkajärjestelmät ovat tarjonneet näitä tietoja jo vuosia.

Silti monen yrityksen on edelleen vaikea parantaa kuljettajiensa ajotapaa. Puuttuva tekijä ei ole uusi raportti tai uusi järjestelmä – se on kuljettajien johdonmukainen valmennus. Suurille logistiikkayrityksille satojen kuljettajien valmentaminen on aina ollut helpommin sanottu kuin tehty.

Mapon muuttaa tätä tekoälyavusteisen kuljettajavalmennuksen avulla, joka on nyt osa ajotapaseurantaratkaisuamme. Se auttaa kalustopäälliköitä tunnistamaan ohjausta kaipaavat kuljettajat, valmistelemaan henkilökohtaisia palautteita nopeammin ja valmentamaan useampia kuljettajia lyhyemmässä ajassa.

Lue, kuinka voit muuttaa ajotapatiedot todellisiksi parannuksiksi suurissa kalustoissa.

Olemme nähneet tämän tilanteen monilla eri alojen asiakkailla, erityisesti suurissa logistiikkakalustoissa. Johtajat avaavat ajotapaosion alustalla ja näkevät heti, että muutama kuljettaja tarvitsee huomiota. Useat muut ovat hieman lipsuneet tuloksista ja hyötyisivät nopeasta keskustelusta. Loput ovat jossain hyväksyttävän ja erinomaisen välillä.

Data on hyödyllistä, mutta se ei kerro, mistä aloittaa tai mitä tehdä. Satojen kuljettajaraporttien tarkastelu ei yksinkertaisesti ole realistista. Tämän seurauksena valmennus muuttuu usein reaktiiviseksi. Esihenkilöt keskustelevat kuljettajien kanssa vakavien tapausten tai toistuvan huonon suorituksen jälkeen, kun taas kaikki muut saavat vain vähän tai ei lainkaan palautetta.

Koska kalustopäälliköillä tai kouluttajilla ei ole tarpeeksi aikaa, monet suurimmista parannusmahdollisuuksista jäävät huomiotta, ja kalustot menettävät paljon taloudellisen säästön ja turvallisuuden parantamisen saralla.

Kun ihmiset kuulevat sanan tekoäly, he usein kuvittelevat ohjelmiston korvaavan ihmiset.

Näin ei tapahdu Maponin ajotapaseurannan kohdalla.

Hyvä valmennus riippuu edelleen ihmisten harkinnasta, kontekstista ja viestinnästä.

Tekoäly yksinkertaisesti poistaa suuren osan valmistelutyöstä, joka aiemmin teki valmennuksen skaalaamisen vaikeaksi.

Osana ajotaparatkaisuamme tekoälyavusteinen kuljettajavalmennus auttaa esihenkilöitä siirtymään raakadatasta merkityksellisiin keskusteluihin paljon nopeammin.

Sen sijaan, että esihenkilöt tarkastelisivat manuaalisesti kaavioita, tapahtumahistoriaa ja suorituskykytrendejä jokaiselle kuljettajalle, he saavat selkeän yleiskuvan siitä, kuka tarvitsee huomiota ja miksi.

Järjestelmä analysoi ajokäyttäytymistä, tunnistaa vahvimmat ja heikoimmat alueet ja valmistelee valmennussuosituksia kuljettajan todellisen suoriutumisen perusteella.

Sen sijaan, että analysoitaisiin suuria määriä dataa ennen palautekeskustelua tai viestin kirjoittamista, esihenkilöt voivat nyt aloittaa tekoälyn laatimalla luonnoksella, joka korostaa tärkeimmät ajotavat.

Viestin voi sitten muokata, personoida tai täydentää ennen lähettämistä.

Kuljettajavalmennukseen sisäänrakennettu tekoäly poistaa toistuvan työn, jolloin voit keskittyä tärkeämpiin asioihin ja tavoittaa paljon enemmän kuljettajia huomattavasti lyhyemmässä ajassa.

Valmennus toimii parhaiten, kun molemmat osapuolet tarkastelevat samoja tietoja.

Sen sijaan, että kuljettajille vain kerrottaisiin kehityskohdista, kuljettajat voivat avata Mapon Driver -sovelluksen ja nähdä omat ajotapatietonsa.

He voivat tarkistaa pisteytyksensä, ymmärtää, mitkä tapahtumat siihen vaikuttivat, ja nähdä, milloin ja missä tietyt tapaukset tapahtuivat. Esimerkiksi sovellus voi näyttää kartalla jyrkän kaarreajon, ylinopeuden, liian tyhjäkäynnin tai muita ajotapahtumia, mikä antaa kuljettajille selkeän kontekstin.

Tämä muuttaa valmennuskeskustelujen luonteen. Keskustelut perustuvat faktoihin, eivät mielipiteisiin tai epäluotettaviin muistoihin menneistä reiteistä.

Kuljettajat voivat myös seurata edistymistään ajan mittaan, mikä tekee parannusten huomaamisesta ja ylläpitämisestä helpompaa. Yrityksille, jotka käyttävät kuljettajien palkitsemisjärjestelmiä tai sisäisiä ajotapakilpailuja, tämä läpinäkyvyys on erityisen tärkeää. Kuljettajien on luotettava siihen, että prosessi on reilu, selkeä ja perustuu samaan dataan kaikille.

Polttoainesäästöt liitetään usein ajokäyttäytymisen seurantaan. Todellisuudessa säästöt ovat paljon laajemman prosessin tulos:

• Kuljettajat saavat palautetta useammin

• Useammat kuljettajat parantavat tapojaan

• Turvallinen ja taloudellinen ajotapa tulee jokapäiväiseksi tavaksi.

Maponin sisäinen tutkimus, joka perustuu yli 8 000 ajoneuvoon ja noin 1,3 miljoonaan päivittäiseen ajotietoon, osoitti, että kuljettajan ajotapapisteytyksen parantaminen vain kymmenellä pisteellä vastaa noin 3,6 % pienempää polttoaineenkulutusta.

Suuressa kalustossa tällainen parannus kertautuu nopeasti.

Mutta polttoainetehokkuus ei ole ainoa lopputulos. Johdonmukaisempi valmennus voi myös vähentää riskialttiita ajotapahtumia ja ajoneuvon kulumista, parantaa liikenneturvallisuutta ja lisätä kuljettajien sitoutumista.

Kun otat ajotapaseurannan käyttöön, dataa alkaa kertyä nopeasti. Seuraava haaste on hyödyntää tätä tietoa johdonmukaisesti käytännössä.

Yritykset, jotka siirtyvät pelkästä seurannasta ajotavan todelliseen kehittämiseen, saavuttavat parempia tuloksia. Ne, jotka luottavat vain satunnaisiin kuljettajakeskusteluihin, saattavat jättää merkittäviä säästöjä ja turvallisuushyötyjä saavuttamatta.

Ota yhteyttä, niin näytämme, kuinka voit valmentaa useampia kuljettajia aiempaa vähemmällä työmäärällä.