商用车车联网运营管理服务方案.pptx

商用车车联网运营管理服务方案.pptx

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服务,方案,成翼行车联网运营管理,成翼行车联网运营管理服务理念,做为车联网服务提供商，我们可以给您带来什么？

两个核心,风险评估,根据我司自行研发的驾驶评分模型系统，利用车联网技术，我们可以大致筛选区分出驾驶员的风险类型：

高风险、中风险、低风险。

事故发生概率根据分数图呈如下曲线分布，高风险驾驶员事故发生概率相对更高。

风险评估,风险里程算法,风险里程=实际里程100驾驶评分,驾驶评分越低，风险里程越大；驾驶评分越高，风险里程就越趋近于真实里程。

理论上评分是与风险里程呈线性相关，举例来说就是：

评分为1分的驾驶员开100公里，相当于评分为100分的驾驶员开10,000公里。

风险管理,有了基于以上风险评估后的结果，接下来我们要做的就是有效管理。

我们的管理理念是从事前、事中、事后三方面进行闭环管理，达到不断循环改善的效果。

对驾驶行为进行统计分析，有效管理控制异常驾驶行为；从小事故入手，科学有效分析，明确有效解决方案，从根源上避免大事故的发生。

已发事故，找到根源，提出改善措施并对驾驶人员进行安全教育，警示；通过对不良驾驶数据分析，有针对性进行培训改善，减低此部分带来的油耗成本。

通过车联网系统，实时监控驾驶员驾驶行为，通过手机app的智能提醒，有效改善驾驶员驾驶习惯。

还可通过智能手环的使用，监控驾驶员行驶前的睡眠记录，改善驾驶员行车的状态。

风险管理,成翼行车联网运营管理服务方案,车联网是如何实现车队管理的？

服务流程,控制论,服务流程,服务制度,有目的,有规则,有手段,有落实,有反馈,有支撑,车队管理管理的核心1、要有一套规范的、科学的运营管控体系。

2、要持续的改进和运营。

安全管理维度,人员配备,人员配备,三方均有唯一的项目负责人，数据接口人！

成翼行车联网运营管理服务案例,案例一,以上海某实施项目为案例分析,公司简介,上海某饮料有限公司，隶属于上海某集团，是国内最大的自动售货机运营企业。

已成立了50多家分支机构，营业范围辐射全国。

需求：

降低油费、降低事故率,高油费,高事故率,业务痛点,累计安装447台智能终端经过与车队长多次的交流及调整评分体系，目前该套评分体系对于该车队管理发挥了较为明显的作用。

可以用于区分优秀驾驶员以及高风险驾驶员，并把其作为车队KPI管理的重要一环。

极度危险的驾驶员,优秀驾驶员,服务内容-a.区分驾驶安全度,驾驶分数截图找到车队高风险的根本原因！

从急加速、急减速、转速不匹配、发动机高转速、超速、疲劳驾驶分析驾驶员驾驶行为。

超速占比十分严重，是导致车辆事故频发的根因！

急加速、急减速频繁，导致车队驾驶评分低。

服务内容-b.分解驾驶行为,长怠速行为十分严重，占比约62%，直接导致高油耗。

转速不匹配行为占比58%，也是产生高油耗的不良驾驶行为之一。

驾驶分数截图找到车队高油耗的原因！

服务内容-b.分解驾驶行为,在经过4个月的试运营之后，客户将驾驶评分发给各营业所，以营业所为单位，以各营业所所长为执行主题，对每个营业所的驾驶员制定与驾驶行为安全度相关的奖励制度。

奖励措施如下：

在公司设立每个月300元的驾驶安全奖90分以上奖励300元85分以上奖励200元80分以上奖励100元安全教育培训第一个月：

对60分以下的驾驶员进行安全教育培训及驾驶行为改进，逐步去除；第二个月：

对70分以下的驾驶员进行安全教育培训及驾驶行为改进，逐步去除；第三个月：

对70分以下的驾驶员进行安全教育培训及驾驶行为改进，逐步去除；最终使得整个车队的驾驶评分都在80分上！

服务内容-c.改进车队管理制度,利用数据分析，找到管理依据；对各营业所公平、公正地执行KPI制度！

服务内容-d.改进KPI考核制度,服务内容事前预防,对驾驶行为进行统计分析，有效管理控制异常驾驶行为；对不良驾驶行为居多的驾驶员进行驾驶安全培训,服务内容事中监控,实时监控驾驶员异常行为

（1）通过手机app的智能提醒，对驾驶人员起到提醒的作用。

（2）后台实时报警，管理员一旦发现“极度危险驾驶行为”，可采取主动联系提醒。

服务内容事后分析,已发事故，找到根源，提出改善措施；对驾驶人员进行安全教育，警示。

服务内容事后分析,车队收益

（1）,为客户提供评分系统、客户公司实施激励方案，引导司机驾驶行为优化司机月驾驶行为评分90的比例由12%上升到28%,月奖励措施,激励措施产生的效果,月驾驶行为改善措施及效果，如下所示：

车队收益

（2）,如下图所示，对比车队2014年（实施前）和2015年（实施后）的理赔数据，可以看出成为公司提供的车联网项目方案，有效降低了车辆理赔事故数及理赔金额，从而提升了保险公司的盈利能力。

成为公司为车队的480量汽车提供了车队管理服务，经过分析和调整：

司机月驾驶行为评分90的比例由12%上升到28%，每月油耗由124975.36升减少到109683.87升，油耗减少12.24%油费由每月899044.74减少到720609.35，费用减少19.85%,车队收益（3）,案例二,以某世界500强企业为案例分析,公司简介,该公司的产品和解决方案已经应用于全球170多个国家，服务全球1/3以上人口。

最新财富世界500强中该公司排行全球前250位，同比上升五十七位。

但该公司车辆管理业务成本高达1.6亿美元，其中内控、虚假等问题成为高成本的根因，车辆管理缺乏科学有效的工具。

在引入我司车队管理服务方案后，统计数据显示在项目初期仅东南亚1000台车，2014年7月份同比2013年节约成本约70万人民币，查处违规操作共计25起。

项目开展至今，累计在全球70多个国家总计安装使用8000多台设备。

在管理过程将平台数据与手工台账结合使用，很好的解决了公车私用、人工调度、虚报加班、虚报里程问题。

业务痛点,某车队车辆业务涉及约100个国家，共计约7000辆车。

自2014年3月开始试用，6月正式部署成为车队管理服务系统。

业务痛点,司机虚假验收,资源利用率低,油费偏高,安全没保障,车辆虚假验收,虚报加班,虚报人数,虚报里程,虚报车数,偷油,浪费,第一步,第二步,第三步,第四步,第五步,整理加班信息,抽查加班车辆,核对加班申请,以OBD数据作为重要数据依据，做信息验证,向司机和用车单位还原用车场景,功能1：

加班管理,功能1：

加班管理,STEP：

1整理加班申报表,第一阶段：

粗筛,STEP：

2抽查若干车辆（尤其是加班时间较多的车辆），以对其它司机形成威慑。

如本案例中，某代表处筛选出了一辆当月加班时间最长的车辆“3775”进行分析。

第二阶段：

分析,STEP：

3查看此车辆的手工记录发现此车每天晚上都有申报加班,STEP：

4从OBD报表中将此车的OBD熄火时间导出，和加班申报表核对，发现异常,第三阶段：

验证,STEP：

5向司机进行核实,结论：

司机承认虚报加班,向司机和用车单位还原用车场景,核对用车登记台账,重点抽查假期用车频繁的车辆,用车合理性核查,里程申报的准确性核查,以OBD数据作为重要数据依据，做信息验证,01,02,03,04,05,06,功能2：

里程管理,功能2：

里程管理,第一阶段：

粗筛,第二阶段：

分析,第三阶段：

验证,STEP：

1（里程申报的准确性核查）从OBD系统中导出车辆月度行驶里程，和费用申付表中司机申报的当月里程进行对比。

STEP：

2（周末用车合理性核查）抽查若干车辆，在OBD后台提取“月行驶记录”，重点抽查假期用车多的车辆（红色框部分为当地假期）。

STEP：

3检查其logbook，发现此车在三个假日里没有登记用车情况。

STEP：

4通过和OBD的行车记录比对，可确定此车7月5、6、11日实际有出车；可确定手工记录有异常！

STEP：

5向司机进行核实,结论：

司机承认周末公车私用,场景2：

车辆管理员可根据派车申请单，查询任何两个时间结点之间车辆行驶的轨迹，以获取任务完成进展（交付用车可查看是否到达了指定的站点）,场景3：

车辆管理员可通过OBD平台查询到车牌号2365实时行驶状态及所处的位置，并安排车辆任务,场景1：

有一个紧急任务，需要安排车辆。

可以登录车辆管理平台，查看靠近任务出发地的车辆（减少大量沟通确认过程）,功能3：

合理调度,通过监控和分析司机的日常危险驾驶，有效管理司机行车安全通过记录车辆保养记录和车辆故障诊断，及时发现车辆硬件问题通过对车辆进行设防和紧急呼叫，降低车辆被盗和被抢风险,功能4：

车辆安全监控,自定义电子围栏，设定进入或者驶出报警。

功能5：

通过电子围栏划分设定工作区域,抽样方法随机抽取27辆车获取logbook明细进行分析。

1、里程1）发现涉及周末/节假日/夜间无任务记录的用车情况10车次，涉及里程约10772公里（约占总里程的10%），大部分里程被藏在前后工作日的台账中；2）发现两个车经常性在下班后夜间无任务记录出车（疑似拉私活），涉及里程约600公里。

3）总里程均未见异常；4）Logbook的记录不规范，部分车辆出现时间或里程登记错误或漏填的问题；2、加班1）发现4个车次27天加班时间内无车辆行驶记录。

泰国：

核对后确认数据异常揭露的问题基本属实后续发布检查及业务改进报告,核对结果,数据分析报告,业务前后比对分析结果：

柬埔寨,业务前后比对分析结果：

泰国,使用后的对比分析,东南亚是第一个完成车队管理方案部署的区域，通过车队管理服务，其每月同比节省费用约70万东南亚年车辆管理费用为1310万美金,成为车队管理服务还在持续为该世界500强企业服务，提供更大价值。

截止目前为止，其已有6040辆车采用车队管理系统进行管理，覆盖其11大地区部，70+个国家。

预计投资回报率已远超900%。

收益分析,东南亚年车辆管理费用为1310万美金,