У большинства транспортных компаний больше нет проблем с данными. Менеджеры автопарков знают, какие водители превышают скорость, кто слишком долго работает на холостом ходу, кто резко тормозит, а кто стабильно ездит экономично. Современные телематические системы собирают такую информацию уже много лет.

Однако многим автопаркам по-прежнему сложно системно улучшать стиль вождения. Проблема не в отсутствии отчетов или панелей мониторинга, а в обучении водителей. Для компаний с большим автопарком обучать сотни водителей всегда было гораздо сложнее, чем кажется.

Чтобы изменить эту ситуацию, Mapon создал рабочее пространство для обучения водителей на основе ИИ, которое теперь входит в решение для мониторинга стиля вождения. Оно помогает менеджерам автопарков определить, кому требуется дополнительное внимание, быстрее подготовить персонализированную обратную связь и за меньшее время охватить обучением больше водителей.

Читай дальше, чтобы узнать, как превратить данные о вождении в реальные улучшения даже в крупных автопарках.

Мы часто видим такую ситуацию у клиентов из разных отраслей, особенно в крупных логистических компаниях. Менеджер автопарка открывает отчет по стилю вождения и сразу видит, кому нужно уделить внимание. Еще нескольким водителям пошел бы на пользу короткий разговор. Остальные показывают хорошие или отличные результаты.

Данные полезны, но они не подсказывают, с чего начать и как действовать. Просматривать отчеты по сотням водителей просто нереально. Поэтому обучение часто сводится к реакции на проблемы. С водителями разговаривают только после серьезных инцидентов или повторяющихся нарушений, а остальные получают мало или вовсе не получают обратной связи.

Из-за нехватки времени многие возможности для улучшения так и остаются неиспользованными. В результате автопарк теряет деньги и сталкивается с дополнительными рисками для безопасности.

Когда люди слышат слово «ИИ», они часто представляют, что программа заменяет человека.

Но в решении Mapon для мониторинга поведения водителей это не так.

Качественное обучение по-прежнему зависит от опыта, понимания ситуации и общения.

ИИ лишь берет на себя большую часть подготовительной работы, из-за которой раньше было сложно масштабировать обучение.

Рабочее пространство Mapon для обучения водителей на основе ИИ помогает менеджерам автопарков быстрее переходить от данных к конкретным действиям.

Вместо того чтобы вручную просматривать графики, историю событий и изменения показателей каждого водителя, менеджер сразу видит, кому нужно уделить внимание и почему.

Система анализирует поведение водителя, определяет его сильные и слабые стороны и готовит персональные рекомендации для обучения на основе фактических данных о вождении.

Вместо того чтобы каждый раз заново анализировать данные о вождении перед подготовкой обратной связи, менеджер получает готовый черновик, в котором уже выделены самые важные особенности стиля вождения.

Перед отправкой сообщение можно отредактировать, персонализировать или дополнить.

ИИ, встроенный в рабочее пространство для обучения водителей, избавляет от рутинной работы.

 Благодаря этому ты можешь сосредоточиться на самом обучении и за меньшее время дать обратную связь большему числу водителей.

Обучение работает гораздо эффективнее, когда обе стороны опираются на одну и ту же информацию.

Вместо того чтобы полагаться на общие рекомендации, водитель может открыть приложение Mapon Driver и посмотреть собственные данные о вождении.

В приложении может увидеть свою оценку, понять, какие события на нее повлияли, а также посмотреть, когда и где они произошли. Например, приложение показывает на карте резкие повороты, превышение скорости, длительную работу на холостом ходу и другие события, чтобы водитель лучше понимал каждую ситуацию.

Это меняет сам подход к обучению. Обсуждение строится на фактах, а не на мнениях или смутных воспоминаниях о прошлых маршрутах.

Водители также могут отслеживать свой прогресс со временем, поэтому улучшения легче заметить и закрепить. Для компаний, которые используют системы премирования или внутренние показатели эффективности, такая прозрачность особенно важна. Водители должны быть уверены, что оценка справедлива, понятна и основана на одинаковых данных для всех.

Экономия топлива часто считается главной причиной для внедрения мониторинга поведения водителей. Но на самом деле это лишь один из результатов более широкого процесса.

• Водители чаще получают обратную связь.
• Больше водителей меняют стиль вождения к лучшему.
• Безопасное и экономичное вождение становится частью повседневной работы.

Внутреннее исследование Mapon, основанное на данных более чем 8 000 транспортных средств и около 1,3 миллиона поездок в день, показало, что повышение оценки водителя всего на 10 баллов соответствует снижению расхода топлива примерно на 3,6%.

В крупных автопарках такой эффект быстро превращается в ощутимую экономию.

Но экономия топлива не единственный результат. Последовательное обучение помогает сократить количество опасных ситуаций на дороге, снизить износ транспорта, повысить безопасность дорожного движения и вовлеченность водителей.

Как только ты начинаешь использовать решение для мониторинга поведения водителей, данные начинают накапливаться. Следующая задача – последовательно использовать их, чтобы добиваться реальных улучшений.

Компании, которые превращают данные в конкретные действия, получают конкурентное преимущество. Те же, кто обучает водителей лишь время от времени, рискуют упустить возможности сократить расходы и повысить безопасность на дорогах.

Свяжись с нами и узнай, как с помощью обучения водителей на основе ИИ давать обратную связь большему числу водителей за меньшее время.