企业可利用 "大数据 "解决道路安全问题的3个步骤？

从监控可能在红绿灯前加速过快的司机，到跟踪卡车故障，大数据正在揭示新的洞察力，公司可以利用这些洞察力来帮助使道路和司机更加安全。

例如，利用车队数据显示，UPS逆行左转弯 浪费燃料和时间，并可能导致更多的碰撞。.该公司实施了 "最小化左转 "政策，大大减少了燃料的使用和交通事故。

研究表明，与私人注册车辆的司机相比，车队或公司司机的碰撞风险增加。在与工作有关的驾驶过程中发生的车辆碰撞事故 占道路死亡人数的三分之一。 (不包括通勤)，并占职业死亡人数的三分之一以上，以及巨大的雇主成本。

公司必须考虑其员工的福利，以及企业车队可能对其他道路使用者造成的危险。以下是公司可以采取的三个 "大数据 "步骤，以启动更安全的驾驶实践，并限制对其员工和其他道路使用者造成的道路相关风险。

采集数据

大型车队运营商已经实施了车辆远程信息处理技术，以跟踪车辆性能和驾驶员安全。车队司机可以从改善驾驶行为和保险折扣中获益。

装有GPS跟踪设备的车辆可以用来捕捉警告数据，包括猛烈刹车、猛烈加速、滥用安全带、分心驾驶和超速。一些卡车公司正在增加摄像头来监测异常事件和司机的行为，以确定在职碰撞的根本原因。

装备传感器的车辆还可以揭示车辆健康和维护问题的秘密。在数据的驱动下，主动维护和维修可以减少车辆故障，延长车队的使用寿命。

Telematics公司Octo Telematics提供的车队管理解决方案，让企业不仅可以实时监控车辆，还可以通过易于使用的平台，降低油耗，提高驾驶员的安全性，并通过利用位置和驾驶员行为数据限制未经授权的资产使用。这些解决方案还允许车队经理即时接收故障或碰撞通知，提供自动紧急援助，并加快索赔流程。然后，他们的保险供应商可以轻松地。

• 核实索赔；
• 确定谁是责任方；
• 获得有关损害的信息。
• 有关于影响和规模的详细重建；

此外，Octo的分心驾驶功能监测旅行中手机的使用情况，检测和分析不同严重程度的几种危险行为，并将最终的细节和分数传达给保险合作伙伴及其UBI保户。与其他以惩罚为重点的分心驾驶应用程序不同，Octo提供了一种基于教育的方法，监测并向司机传达反馈信息，使他们更好地了解风险，并与保险客户合作，激励司机在驾驶时不使用手机。

总的来说，远程信息处理数据可以让企业提高效率，提高驾驶员的表现和安全性，降低车队的总成本，更好地管理整体成本。

分析数据

从每辆卡车上收集的Telematics数据可用于综合机动车安全管理计划，以确定驾驶员行为和车辆事故的模式和趋势。

行业最佳做法是每月或每季度对安全绩效指标进行审查，以确定趋势，并每年根据往年的结果评估指标，以确定新的目标。

莱德系统的卡车安全分析小组每月编制一份安全记分卡报告，供公司领导审查。该报告包括总安全指数，即所有安全测量类别的单一综合得分，以及显示实时事故和趋势数据的安全一瞥报告。管理人员可以专注于问题领域，并分享一贯表现良好的司机或地点的最佳做法。

做出改变

虽然来自车辆的数据洪流可能让人难以承受，但随着时间的推移，公司可以将其转化为可操作的智能，使道路更加安全。

通过收集、分析和披露有关司机表现的数据，司机可以更好地了解他们的表现如何，他们可能离触发补救措施有多远，以及他们需要采取什么行动来提高他们的表现。

操作员可以将数据点（如天气、交通拥堵和司机状态）压缩成可操作的信息，可用于一辆卡车和司机或整个车队。

对于车队运营来说，通过数据分析可以改善公司的运营和绩效，创造可视性以提高每个人在路上的安全。