ACO導入によるメリット

コストカット

アイドリングイメージ図

車両を1日中運転し営業/運送するドライバーにとって、いわゆる休憩=アイドリングは「悪」ではありません。

適切な休憩=アイドリングは(絶対)必要です。 ただし、過ぎたるは…営業であれば販売機会の損失。
運送であれば顧客への着荷おくれの原因にもなります。
適正な休憩、駐車、運転傾向をIoT車載機からのデータで判断、結果的にドライバーを守ります。
また世界的な規模で考えるとCO2の増加の一因にもなり得ます。

ACOではエンジンのON/OFFの管理から駐車/アイドリングを秒単位で場所まで管理できます。
ACOによって駐車/アイドリングをデータ化し、個々のドライバーの適切な運行(業務)の指導がコストカットのみならず営業効率/配送効率の向上に寄与します。

また、急ブレーキ/急発進/急ハンドルの抑制は安全対策に寄与するばかりか燃費の削減にも寄与します。
管理されているということで、業務以外利用の機会が減ることもでコストカットや事故の軽減(会社が損失補てんするもの)に役立ちます。

弊社ユーザ様においては事業所単位で燃料費が約10%以上コストカットできた事例もあります。

車両管理

車両管理イメージ図

車両管理において実際にエンジンON/OFFや実走行距離等、実稼働率の管理まで行っている企業はまだ少ないようです。

車両管理の部署(総務部等)のおひざ元であればともかく、出先の拠点となると実際に車両が動いているかどうかをチェックするのは至難の業です。

ACOは車両の稼働状況を時間/場所/エンジンの状況をもとにして秒単位のデータとしてロギング/管理するため、たとえ離れた拠点でもACOで管理している車両すべてが一元的に管理できます。

実稼働率によって全社的な車両配置の見直しや拠点間の車両の配置を実稼働によって融通することが可能となります。

安全対策

ドライバーの運転修正イメージ図

ドライバーの運転習性を把握していますか?

ドライバーはその運転歴より自らの運転方法を習性化しています。そして事故を起こす確率を下げるすなわち安全対策に欠かせないのが個々のドライバーの特性に合った指導を行うことです。

ところが個々のドライバーの運転特性をデータ化している企業は少ないのが現状です。
車間距離が狭い/わき見運転が多い→急ブレーキを踏む回数が増える。
スピードを出しすぎる傾向がある→重大事故につながる可能性が高い。

このような傾向をACOはデータ化します。
どのような会社/業種/地域にも、その業態にあったような運転特性はあります。
ACOではまず一人一人のドライバーにおける運転の特性をデータ化。

次に企業の運転特性の平均水準を算出。
そしてその企業の平均水準よりかけ離れているドライバーへ、そのドライバーの特性データを理解した上で、適切な安全運転指導を行う。

ACOはドライバーの運転特性をデータ化し、個々のドライバーの運転特性に合った安全運転指導を行う指針を出してくれます。

設定した速度(例:90Km/h)を超えると、管理者にメールで通知したり、その日の最高速度をデータ化、日報等に反映することで、更なる安全対策を行うことが可能です。

業務効率化

車両情報のビッグデータ化イメージ図

ACOは車両の稼働状況を時間/場所/エンジンの状況をもとにして秒単位のデータとしてロギング/管理します。

蓄積されたデータはビッグデータとなります。

そのビッグデータを活用することで、効率の良い営業/配送ルートのシュミレーション等につなげていくことが可能です。

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