Nuo 2020 m. Bertschi naudoja Mapon, kad geriau suprastų vairuotojo elgseną savo autoparke. Tai prasidėjo kaip būdas geriau suprasti vairavimo duomenis, o vėliau išsivystė į struktūruotą mokymo procesą, kuris padėjo instruktoriams atpažinti šablonus ir individualiau padėti vairuotojams.

Kalbėjome su Àngel Compte, Ispanijos, Italijos ir Portugalijos saugos instruktoriumi ir vairuotojo elgsenos analizės vadovu, kad suprastume, kaip duomenimis pagrįstas mokymas ilgainiui pakeitė vairuotojų mokymą ir skatino saugesnius bei efektyvesnius vairavimo įpročius.

Bertschi yra Šveicarijos logistikos įmonė, besispecializuojanti cheminių produktų transportavime ir tvarkyme. Cheminės logistikos srityje produktai dažnai yra jautrūs, griežtai reglamentuojami arba klasifikuojami kaip pavojingos prekės, todėl vairuotojo sprendimai kelyje gali tiesiogiai paveikti saugumą, veiklos patikimumą ir aplinkosauginį efektyvumą.

„Cheminių medžiagų transportavimas skiriasi nuo bendrųjų krovinių,“ aiškina Compte. Mūsų vairuotojai tvarko produktus, kuriems reikia disciplinos ir didelės atsakomybės. Dėl to mes atidžiai stebime, kaip vairuojama transporto priemonė, ne tik ar ji atvyksta laiku."

Vairuotojo elgsena yra svarbi šios sistemos dalis.

Kai Bertschi pradėjo naudoti Mapon, sistema daugiausiai buvo naudojama sekimui ir duomenų rinkimui. Šiandien jos duomenys tapo kasdieninių vairuotojų mokymų dalimi.

Àngel ir jo kolegos naudoja platformą, kad nustatytų, kur reikia pagalbos, paruoštų tikslines mokymo sesijas, sektų individualią pažangą ir atpažintų šablonus skirtingose šalyse ir filialuose. Šis pagerėjimas taip pat atsispindi rezultatuose.

„Dabar galime daug aiškiau matyti, kur daroma pažanga,“ sako Àngel. „Šiandien vairuotojų, gaunančių aukščiausius įvertinimus, skaičius yra gerokai didesnis. Tai rodo, kad nuosekli stebėsena ir mokymai gali duoti realios naudos."

Bertschi įmonėje, analizuojant Mapon duomenis, daugiausia dėmesio skiriama keturiems pagrindiniams rodikliams:

• greičio viršijimas;
• pernelyg ilgas tuščiosios eigos laikas;
• riedėjimas;
• pastovaus greičio palaikymo sistemos naudojimas.

Kartu šie rodikliai padeda instruktoriams nustatyti, kur reikia tolesnio mokymo. Pavyzdžiui, pernelyg ilgas tuščiosios eigos laikas gali rodyti kuro taupymo galimybes, o mažas riedėjimas arba ribotas pastovaus greičio palaikymo sistemos naudojimas gali rodyti, kur vairuotojas galėtų geriau išnaudoti numatymą ir transporto priemonės technologijas.

„Mapon mums padeda matyti modelius, kurių patys vairuotojai gali nepastebėti,“ sako Àngel. „Tai mums parodo aiškesnį pagrindą mokymams.“

Vienas svarbiausių elementų Bertschi įmonėje yra tai, kaip duomenys paverčiami veiksmais. Àngel ir visa mokymų komanda visoje Europoje dirba tiesiogiai su vairuotojais, jų realioje darbo aplinkoje.
Per šias sesijas vairuotojų instruktorius:

• lydi vairuotoją visą darbo dieną;
• analizuoja realias situacijas (eismą, žiedines sankryžas, nuolydžius);
• koreguoja sprendimus vietoje;
• dienos pabaigoje peržiūri duomenis.

Tai daro grįžtamąjį ryšį labiau konkretų.

„Mes čia ne tam, kad pasakytume, jog kažkas vairuoja blogai. Visas šis procesas padeda mums skatinti juos keisti vairavimo įpročius. Kartais vairuotojas pradeda dieną su 70 taškų ir baigia su 90. Kai vairuotojas mato ryšį tarp situacijos, vairavimo elgsenos ir rezultato, grįžtamasis ryšys tampa daug lengviau suprantamas.“

Per pastaruosius kelerius metus Bertschi ėmėsi reikšmingų veiksmų, taip siekdama pagerinti savo autoparko veiklos efektyvumą, sutelkdama dėmesį į vieną, dažnai nepastebimą veiksnį: variklio tuščiąją eigą.

2020 metais įmonės transporto priemonės vidutiniškai praleisdavo apie 40 minučių per dieną tuščia eiga. Nuolat stebėdama, tikslingai mokydama vairuotojus ir protingai naudodama Mapon surinktus duomenis, Bertschi sėkmingai sumažino šį skaičių iki maždaug 15,5 minučių vienai transporto priemonei per dieną iki 2025 metų.

Tai reikšmingas pagerėjimas, teikiantis tiek aplinkosauginę, tiek ekonominę naudą.

Pagrindinis šio progreso veiksnys buvo galimybė pasinaudoti išsamiais autoparko duomenimis. Naudodama Mapon platformos įžvalgas, Bertschi suteikė vairuotojams tikslingus, praktiškus mokymus, padėdama jiems geriau suprasti ir aktyviai mažinti nereikalingą variklio veikimą kasdienėje veikloje.

Rezultatai kalba patys už save. Per pastaruosius dvejus metus, vien Bertschi sumažino kuro sunaudojimą savo autoparko automobiliuose 0,3 litro 100 kilometrų. Laikotarpiu, kai dyzelino kainos žymiai išaugo, šis efektyvumo pagerėjimas virto reikšmingu sąnaudų taupymu įmonei.

Tuščios eigos mažinimas gali atrodyti kaip nedidelis pokytis, tačiau jo poveikis yra didelis. Mažesnės kuro sąnaudos, sumažintos emisijos ir ilgesnis transporto priemonių tarnavimo laikas rodo, kaip duomenimis pagrįstas autoparko valdymas gali sukurti ilgalaikę vertę visoje veikloje.

Iš pradžių kai kurie vairuotojai Mapon diegimą vertino kaip tam tikrą kontrolės priemonę

Tačiau tai pasikeitė, kai duomenys tapo jų praktinio mokymo dalimi.

„Iš pradžių kai kurie vairuotojai manė, kad sistema yra tam, kad juos tikrintų,“ sako Àngel. „Bet kai peržiūrime duomenis kartu, jie gali pamatyti, kur nedideli pakeitimai palengvina jų darbą ir pagerina jų įvertinimą.“

Po šešerių metų Mapon tapo įprasto Bertschi vairuotojų mokymo proceso dalimi. Vairuotojo elgsenos duomenys naudojami nustatyti tobulinimo galimybes, parengti pritaikytus mokymus, stebėti pažangą ir aptikti rizikas, kol jos nesukelia incidentų.

„Mapon“ yra geras įrankis. Jis padeda mums pamatyti, kur galime tobulėti, ir labiau sutelktai dirbti su vairuotojais,“ sako Àngel. Kaip Àngel sako: „Mapon mums suteikia saugumą, taupumą ir efektyvumą.“

Bertschi ir toliau tobulina savo autoparko valdymo požiūrį. Tarp kitų planuojamų žingsnių įmonė vertina naujus sprendimus, tokius kaip videotelematika, kurie leis analizuoti konkrečias situacijas kelyje ir papildyti vairavimo duomenis.

Tikslas išlieka tas pats – geriau suprasti, kas vyksta kelyje ir toliau gerinti saugumą.

Bertschi atvejis rodo, kad vairuotojų elgsenos gerinimui nereikia didelių struktūrinių pokyčių. Rezultatai pasiekiami derinant aiškius duomenis, nuolatinę stebėseną ir realiomis situacijomis pagrįstus mokymus. Tai leidžia nustatyti neefektyvius įpročius, juos koreguoti ir laikui bėgant įvertinti pasiektą poveikį.

Jei siekiate sumažinti išlaidas, pagerinti saugumą ir geriau matyti, kas vyksta jūsų autoparke, vairuotojo elgsenos analizė yra puiki pradžia. Susisiekite su mūsų komanda ir sužinokite, kaip pritaikyti šį požiūrį savo autoparkui.