大数据为远程信息处理带来了什么价值？了解路线优化和驾驶行为分析等大数据用例。
当谈到车队管理中的大数据时，我们首先想到的话题就是远程信息处理。远程信息处理的基础是通过电信设备在最终用户和车辆之间收集、存储和发送信息的技术。远程信息处理中的大数据用例扩展了这些数据的实用性。
如果没有数据挖掘和数据分析的平台，监控车辆的实时位置、规划优化路线、为驾驶员提供在线或离线帮助、支持远程信息处理相关行业如汽车保险等成果都是不现实的。
那么，大数据可以为远程信息处理领域带来哪些类型的有价值的服务呢？
用例 路由优化
卡车可能走的路线数量非常多。过去，对于 物流公司来说，规划送货路线的过程是手动完成的，非常耗时。此外，如果没有实时交通状况，很难提供准确的预计到达时间并节省路上的驾驶时间。最终，我们希望让您的业务更接近完美，这样您的数据库中就不会出现任何错误。而且我们每周都会更新我们的数据库。为您提供基于 GDRP 的数据库我们的数据库不同，价格低廉，您必须购买我们的数据库。我们为您提供高质量的数据库，这些 电话号码库 数据库也已被证明是准确和高质量的，可帮助您达到目标市场。
墨西哥城的高速公路交通
为了使驾驶路径更加高效、优化，大数据依靠多种关键类型的数据，根据几秒钟内的耗时和燃料使用情况来评估最佳路线：
远程信息跟踪设备捕获的实时 和速度数据
即时交通信息，如道路上其他驾驶员报告的事故和施工区域
道路信息，例如授权机构发布的停车标志数量、道路速度、学校区域等
然后，生成优化路线并显示给驾驶员。
路线优化对于车队管理来说非常重要，这不仅是因为减少行驶距离和时间可以为企业节省数百万美元，还因为燃料消耗的减少可以减少对环境的影响。在此处了解有关车队优化的更多信息。
用例故障警报和维护提醒
远程信息处理设备收集大量发动机数据，例如发动机转速、发动机油位、变速箱、行驶里程、轮胎压力等。基于所有发动机数据以及维护和维修的历史记录，大数据预测分析可以为我们提供预防性故障和维护通知以及推荐的解决方案。
通过提前了解潜在的车辆健康问题，车队可以对车辆的停机时间和工作时间进行适当的安排，以降低路上发生意外故障的可能性。当然，这将为公司节省金钱和能源。
用例驾驶行为分析
人们常说，人才是公司最重要的资源。驾驶安全和道路安全一直是交通领域的重中之重，也将永远如此。运营庞大的全球车队使安全管理变得更加具有挑战性。因此，分析驾驶员行为对于车队管理和驾驶员本身都至关重要。
人们普遍认为，更好地了解驾驶行为有助于制定更合适的安全政策、更智能的驾驶引导系统或指导系统，最重要的是降低事故发生率，同时保护公司财产和声誉以及驾驶员的生命。
在过去的几年中，越来越多深入的机器学习和人工智能算法被用于研究驾驶员的驾驶行为和风格。
利用大数据分析驾驶行为的好处
帮助培养更好的驾驶员。通过设计的智能算法可以检测和分析大量的驾驶行为。
远程信息处理测量的一些驾驶行为包括：
与速度有关（急加速、超速、频繁加速）
停止相关（急刹车、频繁停车、频繁刹车）
转弯相关（急转弯、转弯前加速、出口前过度刹车）
其他（疲劳转动）
研究结果可用于开发更有针对性和更有效的驾驶辅导系统，指导驾驶员养成更好的驾驶习惯。阅读有关驾驶员车载口头辅导工具 的信息。
降低事故风险
远程信息处理技术让我们有机会收集有关驾驶行为和事故的无限数据。发现事故与实际驾驶模式之间的关系有助于查明可能发生事故的高风险驾驶员，从而有机会在为时已晚之前采取行动。
支持风险管理。驾驶行为的大数据分析也可以为车队风险管理做出巨大贡献。保险公司依靠汽车外观、罚单数量、居住区域、行驶距离等传统因素来确定保险政策。然而，根据实际驾驶行为建立准确的风险模型可以为整个车队提供更现实、更准确的评估。
大数据能为车联网和车队带来越来越多的好处
然而，正如哈佛大学的加里·金所说，“大数据并 广告地址 不只与数据有关。”
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