船队安全数据的数量在不断增加。仅凭数据,即使在标准化和聚合的情况下,也无法区分好司机和危险司机。“无法测量的东西就无法管理”这句谚语解释了在驾驶员安全中使用可操作数据的工具的必要性。

基准测试

“无法衡量的东西就无法管理”这句谚语解释了对驾驶员安全进行基准测试的必要性。数据量在不断扩大。仅凭数据,即使在标准化和聚合的情况下,也无法区分好司机和危险司机。为了评估风险,需要将数据与适当的基准进行比较。可以在车队和司机层面设置基准,将数据与组织目标和行业标准进行比较。在司机级别建立的基准应该是动态的,并考虑到司机的类型、经验水平和执行的工作类型。这些因素促成了一个智能的同行标准,可以根据这个标准来衡量驾驶员,同时也考虑了季节性和行业趋势。

司机得分梳理

司机评分梳理结合了数据聚合和基准,以衡量以安全为重点的kpi,从而对司机的安全和效率产生积极影响。数据从许多来源提取,标准化,聚合,然后利用给每个司机分配一个分数。然后司机经理可以查看结果,并轻松地将司机与组织的基准以及他们的同行进行比较。然后,基于运营商定义的每个事件类型的评分阈值或总体上基于总分,将车手标记为补救和培训。司机经理可以立即采取行动,改善那些风险得分较高的人的行为,或奖励那些表现良好的人。

预测分析

预测分析是通过分析当前和历史事实来预测未来或其他未知事件的过程。关于驾驶员安全,预测分析会评估驾驶员记分卡,并告诉驾驶员经理某一特定驾驶员未来最有可能出现的结果。车手经理现在有机会主动思考,而不是被动地思考。

了解更多关于创建和使用可操作数据的内容,请参见“使用数据提高驾驶者安全”

下载白皮书