¿Se mejorará la gestión de flotas con el Big Data?

En términos de rendimiento, el Big Data siempre se nos ha presentado como una mejora general de lo que ya sabíamos hacer. Entonces, ¿cuál sería la diferencia en un tema tan importante para las empresas y sus empleados como la gestión de las flotas de vehículos?

Podemos responder positivamente a la pregunta inicial. Pero se necesita comprender bien los problemas de la gestión por un lado. Y es muy importante de involucrar las contribuciones concretas y reales por otro.

Debemos recordar que la gestión de la flota permite asignar a cada empleado el vehículo adaptado a sus funciones y desplazamientos. Permite también proponer un vehiculo más seguro. Por ejemplo, un vehiculo que haya sido revisado y equipado para el invierno. Hoy, la mayoría de vehículos están conectados. Y la recopilación de datos de circulación y de mantenimiento se ha convertido en canon. Pero la optimización de los planes de viaje, o los servicios del SAV, también requieren añadir los datos del cliente, como del empleado implicado.

¿Cuáles son los cambios del Big Data en los imperativos de la gestión de flotas?

“La explotación del Big Data nos ha permitido trabajar a un nivel de intervención estratégico y macroscópico para después intervenir en la planificación operativa y lograr la adecuación de la carga (servicios o intervenciones a realizar) y la capacidad (medios implementados).” declaraba Dalkia durante la reunión de los gestores de flotas.

Respecto a la nueva situación, hace la siguiente declaración: “Ahora queremos ir más allá al combinar la información de la geolocalización con las de la gestión de la actividad.”

La inteligencia Artificial va a permitir optimizar los recursos. Pero además los asignará de forma más efectiva según las previsiones de actividad:

  • las demandas de los clientes,
  • la necesidad de intervenciones in situ
  • la ejecución de una campaña de visitas o de formación.

Sin embargo, los flujos y la demanda varían constantemente, por lo que se complican los análisis. El uso de algoritmos precisos y potentes parece indispensable. La IA podrá anticipar los picos de demanda, los puntos de entrega preferentes. Y podrá avisar de forma anticipada a los conductores y vendedores para optimizar los desplazamientos.

Objetivo 1: ahorrar tiempo

Ganar un preciado tiempo es el ultime objectivo porque el cliente al final siempre considera demasiado largo. Para hacer esto, la velocidad de reacción y la flexibilidad van de la mano.

Ciertos agentes, como el grupo PSA a través de su oferta Free2move Connect Fleet, garantizan este hecho. Esta oferta alternativa a la gestión de flotas internalizada promete la máxima libertad para un millón de clientes en todo el mundo. Tiene en cuenta las nuevas expectativas, como por ejemplo la creciente preocupación ecológica. El respeto por las libertades individuales con la recopilación de datos de los desplazamientos de los empleados siguen siendo problemáticos. Como cada vez que queremos analizar datos personales, surgen cuestiones éticas.

Optimizar las flotas de las empresas es un tema que va más allá del simple problema del empleo del tiempo. Los recursos afectados por el incremento de las entregas o los desplazamientos profesionales son de tipo humano, materiales, ambientales, y por supuesto, tecnológicos. El aporte del Big Data será muy real, ya que contribuirá a una precisión de la información sin precedentes.

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