「車隊管理」(fleet management)一詞是指對車隊營運的某些方面進行最佳化,例如成本、風險和效率等;它適用於所有商業車隊,包括轎車、小貨車和大卡車等機動車輛,以及飛機和直升機等飛行器,還有船舶、甚至是軌道列車。車隊管理是確保運輸和物流業務順利運作的關鍵。

多年來,隨著科技的演進,車隊管理也不斷發展;本文將主要討論貨車運輸(trucking)產業和相關技術創新。據美國運輸統計局(Bureau of Transportation Statistics)最新的貨運統計和資料顯示,商用貨車仍然負擔著美國貨物運輸的大部分業務,因此貨車運輸的任何改進,無論是降低成本、減輕風險還是提高效率,都會對整個產業產生重大影響。

雖然不同的技術都在對貨車運輸業產生重大影響,但目前最受關注的當數車載資通訊系統(telematics);運輸應用的車載資通訊系統涉及將通訊工具與GPS設備整合,以便在電腦化的地圖上記錄貨車的移動。

車載資通訊系統之所以成為當前熱門話題,是因為美國政府強制要求所有商業車隊都必須安裝電子打卡裝置(electronic logging devices,ELD),該裝置的主要目的是準確記錄駕駛員在道路上執勤的時間。依據美國相關法規,貨車司機每日駕駛時數不能超過11個小時,但有些司機往往會超時工作,這會引起駕駛疲勞而可能導致道路交通事故。

除了監控行車時間外,車載資通訊系統還可為產業帶來其他好處。如車隊管理解決方案供應商Verizon Connect在官網上詳細說明了ELD的安全性與效率,聲明該裝置可以針對某些駕駛員行為發送警報,這些行為除了不安全之外,還可能會浪費燃油。它們包括過度怠速(excessive idling)、超速和激進駕駛等。透過這些警報,車隊管理人員可以即時監控駕駛員的行為,並做出應對舉措,以確保車隊營運的安全和效率。

上述功能只是車載資通訊系統著重安全性和效率的一些方法,其真正的價值在於預測性維護(predictive maintenance)能力。預測性維護本質上是一種分析方法,即利用人工智慧(AI)和來自連網機器的資料,在發生任何故障和昂貴的維修之前預測維護需求;這是透過安裝在車輛上的許多小型微機電系統(MEMS)感測器實現的,這些感測器將有關引擎、液壓系統和輪胎的資訊輸入演算法,以即時研究趨勢(trend)和模式(pattern)。

車隊營運商可以從預測性維護中獲益良多,最明顯的好處是,該技術可以透過降低維修頻率和事故風險協助車隊擁有者降低成本。根據《Automotive Fleet》雜誌的一篇報導指出,商用貨車車隊的年事故率為20%,貨車司機通常會比一般駕駛人的駕駛里程數更長,因此他們碰撞事故比例和維修需求會更高。

貨車發生交通事故不僅會產生更高的保險費,而且還會導致生產力和營收損失,更不用說司機時刻面臨的生命危險了。造成事故的原因可能有多種,車輛出現故障就是其中之一。現在,預測性維護工具可以在問題發生之前發現問題,從而使車隊管理人員避免代價高昂且風險巨大的故障出現。

預測性維護還可以提高燃油效率。來自連網汽車的資料會揭露浪費燃油的因素,例如引擎一直保持運轉、路線規劃不妥,以及超速等。美國內布拉斯加大學(University of Nebraska)對商用貨車輪胎氣壓的研究發現,如果透過連網技術來監控和最佳化卡車的輪胎氣壓,車隊業者能為旗下每一輛貨車每年節省至少2,400美元的燃油費用。

但是,要知道預測性維護的準確性在很大程度上取決於連網汽車的數量,所收集的資料越準確、適當,分析技術可以識別出的維護問題就越多。如果一輛連網貨車出現某種症狀,例如與引擎故障相關的明顯振動模式,這些資訊就可以傳送到所有其他連網貨車以供將來參考,從而有助於更快地識別和解決其他車輛出現的類似問題。

這項技術會不斷發展,並將繼續影響貨車運輸業。例如,除了預測性維護之外,AI可能還有其他用途──目前它用以開發無人駕駛技術。最近,車廠Volvo和物流業者FedEx在美國道路上展示了貨車自動結隊(platooning),一隊貨車中第一輛車內有駕駛員,這個領隊司機控制著導航,其他貨車則緊隨其後;如果駕駛員領隊?車,其他貨車也會?車。研究顯示,貨車結隊有助於節省燃油,理論上也可以提高安全性。

基於以上討論,貨車運輸業者應該意識到在車輛上和車輛內部安裝車載資通訊系統設備的價值。雖然美國的商用貨車已經遵照法規安裝了ELD,但如果車隊營運商能夠瞭解其重要性,並充分利用其功能,相信有助於更妥善地管理車隊;此外這些業者也應該研究如何將預測性維護整合到他們目前的車隊管理策略中。

本文同步刊登於電子技術設計2018年12月刊雜誌

(本文原刊於EDN姊妹刊,ASPENCORE旗下EEWeb網站;參考連結:Industrial IoT—Using Telematics to Improve Predictive Maintenance,by YouMe& Technology18)