IoTがフリートメンテナンスを変革：効率と信頼性の向上

IoT（モノのインターネット）により、現代のテクノロジー主導企業は日常業務をさらに合理化・高度化できるようになりました。正当な用途は多岐にわたりますが、ほとんどのアプリケーションで共通する成果は、生産性と効率の向上です。

フリートメンテナンス分野では、専門家がさまざまな理由でIoTを活用しています。長期的メリットや数年先の目標達成に焦点を当てるものもあれば、より即時的で顕著な効果をもたらすものもあります。

次世代テクノロジー

次世代製品・デバイスの多くの機能は、何らかの形でIoTに依存しています。フリート管理デバイスも例外ではありません。ドライバーの走行リスクを低減するだけでなく、多くのデバイスがフリート保険料の大幅割引につながります。

Sustainable Business Toolkitによれば、高度なGPSデバイスにより配送ルートの計画が容易になります。ほとんどのシステムは、渋滞、悪天候、類似の問題を回避するよう経路を自動更新します。このような機能により、ドライバーの日々の走行時間を短縮し、メーカー・ディストリビューターが出荷をより正確にスケジュールできるようになります。

その他の便利なデバイスには、車両後方の障害物（歩行者含む）をドライバーに警告するバックカメラ、時間帯や視界状況に応じて自動調整するヘッドライト/テールライトなどがあります。

これらの技術がいかに有用であっても、フリートが稼働不能では意味がありません。完全なフリート最適化には、ある程度の予知保全が必要です。IoTはそこでも役立ちます。

予知保全

問題発生時に対応するのではなく、IoTを活用してドライバーとメンテナンス技術者が、問題を最初から予測・防止できるようにします。ドライバーは通常、車両が故障するのを待ってオイル交換するのではなく、定期的に交換します。これが予知保全または予防保全の一例です。

業界標準、一般的な平均、あてにならない経験則に頼る代わりに、ドライバーは今やオイル交換の正確なタイミングを知ることができます。MacAllister CATによれば、平均的なトラックのオイル交換は25,000マイルごとですが、この数値はフリートごと、さらには個々の車両ごとに大きく異なります。50,000マイル持つ車両もあれば、16,000マイルしか持たない車両もあります。

これらのばらつきは、外気温、天候、車両のメーカー/モデル、ドライバーの運転行動など、多数の外部要因の影響を受けます。これらすべての指標を予測に組み込むのは、一部の人間が極めた技芸ですが、多くは次世代コンピュータとIoTに任せることを好みます。

ビッグデータの活用

多くの面で、ビッグデータとIoTは予知保全の概念を一歩進めたものです。フリート管理者とメカニックは、車両オイルの状態を推定する必要がなくなりました。これにより、数十〜数百台のトラックのオイルを手動でチェック・交換する時間を節約できるだけでなく、これらすべての車両のオイル交換コストも削減できます。

GovTechによれば、テクノロジー志向のメカニックとエンジニアはビッグデータを多様な方法で活用していますが、多くはエンジン走行距離からドライバーの精神的疲労までを追跡する統合センサから得られます。高度なシステムでは、車両の実走行速度/平均速度と制限速度を比較し、ドライバーが常に法令を遵守しているか確認することさえあります。

中西部や東海岸の一部企業では、冬季の除雪にビッグデータとIoTを活用しています。これらのシステムは、どの通りが除雪/融雪済みで、どの通りがまだサービスを必要としているかを追跡します。これにより政府フリート車両への負担を最小限に抑えるだけでなく、サービス実施後の新たな降雪量の追跡も容易になります。

フリートを次のレベルへ

ビッグデータとIoTの夜明けは、すでにフリート管理の世界を変えました。予知保全から推測を排除し、エンジン寿命を最大化し、配送ドライバーの法令遵守を確保することで、国家の道路は日々より安全になっています。