Analityka floty pojazdów z wykorzystaniem AI – jak optymalizować koszty i zwiększać efektywność

System SignatiGPS każdego dnia gromadzi tysiące szczegółowych danych dotyczących przejazdów oraz ich parametrów – od podstawowych informacji o pokonanych trasach, przez czas i prędkość jazdy, aż po zużycie paliwa czy charakterystykę stylu prowadzenia pojazdu. Tak rozbudowany zestaw informacji pozwala nie tylko na odtworzenie każdego przejazdu, ale także na dogłębną analizę zachowań kierowców oraz wzorców użytkowania pojazdu w różnych warunkach. Dzięki temu możliwe staje się identyfikowanie najczęściej wybieranych tras, porównywanie alternatywnych dróg przejazdu, a także ocenianie efektywności podróży pod kątem czasu, kosztów i ekologii. Zebrane dane wspierają zarówno codzienną kontrolę floty, jak i długoterminowe planowanie działań – od optymalizacji tras, przez poprawę bezpieczeństwa kierowców, aż po ograniczenie kosztów eksploatacyjnych.

W niniejszym artykule przedstawiamy szczegółowe możliwości zaawansowanej analizy tras w systemie SignatiGPS, pokazując, jak z pozornie prostych danych można wyciągnąć praktyczne wnioski ułatwiające zarządzanie flotą i poprawiające efektywność transportu.

Wybór danych do analizy

Aby rozpocząć analizę danych w aplikacji SignatiGPS, należy z menu bocznego wybrać pozycję „Analiza tras”. Po tej operacji wyświetli się lista dostępnych pojazdów, a wybór jednego z nich przeniesie użytkownika do modułu analitycznego.

W górnej części ekranu znajduje się panel umożliwiający zmianę analizowanego pojazdu oraz wybór roku i miesiąca. Minimalnym zakresem czasowym niezbędnym do przeprowadzenia analizy jest jeden miesiąc, co pozwala na uchwycenie charakterystycznych wzorców użytkowania pojazdu. Istnieje także możliwość wyboru całego roku, aby uzyskać pełniejszy i bardziej precyzyjny obraz aktywności.

Poniżej, na fioletowych kafelkach, prezentowane są podstawowe statystyki z wybranego okresu, w tym:

• łączna liczba tras – suma wszystkich przejazdów w analizowanym przedziale czasu,
• łączny czas pracy – liczba godzin spędzonych przez kierowcę w pojeździe,
• łączny dystans – suma przejechanych kilometrów,
• zużycie paliwa – całkowita liczba litrów paliwa wykorzystana w badanym okresie,
• średnia liczba tras dziennie – wynik podzielenia liczby tras przez liczbę dni analizowanego okresu,
• średnia liczba godzin dziennie – wynik podzielenia łącznego czasu pracy przez liczbę dni analizowanego okresu.

Wszystkie dane aktualizują się automatycznie po każdorazowej zmianie zakresu analizowanego okresu.

Wzorce użytkowania pojazdu

Kolejną część modułu stanowią zakładki analityczne, które umożliwiają szczegółowe badanie wzorców użytkowania pojazdu. Dane prezentowane są w formie interaktywnej tabeli, w której wiersze odpowiadają dniom tygodnia, a kolumny godzinom doby. Każdy kafelek tabeli reprezentuje jedną godzinę i pokazuje średnie wartości obliczone dla wybranego wcześniej okresu (miesiąca lub roku).

Kolorystyka kafelków opiera się na gradiencie – od jasnego do ciemnego. Im ciemniejszy kolor, tym wyższa wartość danej metryki. Dzięki temu użytkownik w prosty sposób może zauważyć pory dnia, w których aktywność była największa. Po najechaniu kursorem na kafelek pojawia się okno podglądu szczegółowych danych, co pozwala szybko sprawdzić wartości liczbowe bez konieczności opuszczania widoku.

Poniżej przedstawiono listę dostępnych zakładek wraz z opisem danych prezentowanych w tabeli:

• Czas aktywności (procentowy udział) – prezentuje udział czasu jazdy w danej godzinie względem całkowitego czasu jazdy w analizowanym okresie.
  Przykład: wartość 3% oznacza, że jazda w tej godzinie stanowi 3% całkowitego czasu użytkowania pojazdu.
  Po najechaniu na kafelek dostępne są: udział procentowy, czas aktywności oraz liczba tras.
• Liczba tras – przedstawia częstotliwość rozpoczynania podróży w poszczególnych godzinach.
  Ciemniejsze kafelki oznaczają większą liczbę rozpoczętych tras.
  Po podglądzie zobaczymy udział procentowy, całkowity dystans oraz liczbę tras.
• Kilometry – obrazuje łączny dystans pokonany w każdej godzinie.
  Ciemniejszy kolor to większa liczba przejechanych kilometrów.
  Szczegóły po podglądzie obejmują: udział procentowy, przejechany dystans oraz zużyte paliwo.
• Zużycie paliwa (litry) – pokazuje ilość spalonego paliwa w poszczególnych godzinach.
  Ciemniejsze kafelki oznaczają większe spalanie. W przypadku pojazdów elektrycznych wartość ta zawsze wynosi 0.
  Po najechaniu na kafelek można sprawdzić: ilość zużytego paliwa, średni koszt paliwa oraz przejechany dystans.
• Średnia prędkość (km/h) – prezentuje średnią prędkość jazdy w każdej godzinie. Skala jest dynamicznie dostosowywana – od zera do maksymalnej zarejestrowanej wartości.
  Po najechaniu na kafelek zobaczymy: średnią prędkość, dystans oraz czas jazdy.
• Maksymalna prędkość (km/h) – przedstawia najwyższą prędkość zarejestrowaną w danej godzinie. Skala analogicznie dostosowuje się do zakresu danych – od zera do wartości maksymalnej.
  Szczegóły w podglądzie obejmują: maksymalną prędkość, średnią prędkość oraz dystans.

Dzięki takiej strukturze użytkownik ma możliwość zarówno szybkiej oceny ogólnych trendów, jak i wglądu w szczegółowe dane, co ułatwia identyfikację godzin szczytowych, analizy stylu jazdy kierowcy oraz planowanie efektywnego wykorzystania floty.

Analityka wsparta Sztuczną Inteligencją (AI)

Ostatnim elementem modułu jest sekcja podsumowań generowanych przez sztuczną inteligencję, która automatycznie interpretuje dane i prezentuje je w formie krótkich, zrozumiałych wniosków. Dzięki temu użytkownik otrzymuje gotowe wskazówki, bez konieczności samodzielnego zagłębiania się w szczegółowe raporty czy porównywania poszczególnych metryk.

AI działa kontekstowo – dla każdej zakładki analizuje inne dane i formułuje odpowiednie obserwacje. Przykładowo, w zakładce „Kilometry” system może wskazać:

• szczyty aktywności – godziny lub dni, w których pojazd był używany najintensywniej,
• różnicę między dniami roboczymi a weekendami – z wyliczeniem, jak bardzo zmienia się średni dystans,
• średnią liczbę kilometrów przejeżdżanych w dni robocze w porównaniu z weekendami,
• aktywność nocną – identyfikację nietypowych lub powtarzających się przejazdów poza standardowymi godzinami.

Oprócz analizy ilościowej, AI dodaje również komentarze jakościowe, które nadają danym praktyczny kontekst. Mogą one przyjmować formę krótkich uwag, np.:

• „Prawdopodobne użytkowanie służbowe z okazjonalnym wykorzystaniem prywatnym”,
• „Akceptowalny poziom aktywności, ale warto monitorować w kolejnych miesiącach”,
• „Wzmożona aktywność nocna – sugerowana weryfikacja charakteru przejazdów”.

Tego typu podsumowania stanowią istotne ułatwienie dla użytkownika – AI nie tylko agreguje dane, ale także wskazuje najważniejsze trendy i potencjalne nieprawidłowości, które w standardowej analizie mogłyby zostać przeoczone. Dzięki temu zarządzanie flotą w SignatiGPS staje się bardziej intuicyjne, a podejmowanie decyzji szybsze i lepiej uzasadnione.

Chcesz wdrożyć analitykę dla swojej floty?

Jeśli interesuje Cię wykorzystanie zaawansowanej analityki i sztucznej inteligencji do lepszego zarządzania flotą, skontaktuj się z nami. Chętnie pokażemy, jak nasze rozwiązanie może pomóc w optymalizacji kosztów, poprawie efektywności oraz zwiększeniu bezpieczeństwa Twoich pojazdów.  Zapraszamy do kontaktu – razem znajdziemy najlepsze rozwiązanie dla Twojej firmy!

Jan Szczepanik