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物流大数据?:老司机耗油这么少你get到了吗?

近期,货物运输途中出现事故的新闻层出不穷,前有哈尔滨卡车坠河让20吨快递“打了水漂”,后有金华货车起火致100多万元快递毁于一旦,运输安全问题也进一步引发全社会的关注。

那么,怎样才能尽可能减少货物运输事故率?物流行业最关心的成本、安全及效率问题现状如何?近日,专注于物流数据服务的 G7发布了《中国物流大数据报告·货车司机篇》。数据表明,实时感知技术能够有效减少车辆事故的发生,并在保障运营安全的同时,降低物流运输成本,提升车辆运输效率。

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图示:G7平台货车司机疲劳驾驶及超速数据

货物运输过程中,货车司机疲劳驾驶、超速等驾驶行为是导致事故发生的主要原因之一。大数据报告指出,货车司机疲劳驾驶午后与凌晨同样严重,两个时间段占比合计近6成,而货车司机中午发车后连续驾驶4小时,下午四五点正是其疲劳驾驶最严重的时段。超速数据则显示,货车司机各时段超速占比白天比晚上稍多。

《道路交通安全法实施条例》规定,不得连续驾驶机动车超过4小时未停车休息或者停车休息时间少于20分钟,而货车司机由于长期处于高强度工作状态,疲劳驾驶现象较为严峻,仅以连续驾驶4个小时来判定是否疲劳驾驶肯定不是最好的标准。G7最新研发的人脸识别技术,能够通过分析监控视频中司机的面部表情,来判断司机是否处于疲劳驾驶状态,并及时预警,进而有效减少事故发生。

图示:G7智能管车年度安全性指标分析数据

除了疲劳驾驶,危化品运输的安全问题也同样备受关注。大数据报告显示,全国货车中进口车辆只占20%,但在危化品领域,费用较贵的进口车占比超过半数。此外,为了进一步保障运输安全,每辆危化品运输车辆还要花费近万元来加装设备和服务。以某危化品运输车队使用G7智能管车的年度安全性指标分析数据来看,一年内,货车司机超速同比下降96%,急加速次数同比下降70%,急刹车次数同比下降64%。

不久前在各大物流论坛引发热议的一个高速倒车的视频,也是G7的智能管车系统通过司机的急刹车而监测拍摄到的。视频画面上,货车司机错过出口后高速倒车,车内情况和车辆前方道路画面清晰,并事件发生的同时,数据就实时同步到系统后台,最终该司机也因此被公司开除。可见,实时感知技术对于货车司机的规范管理,以及车辆在途安全预警意义不容忽视,数据服务对物流行业的重要价值不言而喻。

图示:G7平台货车司机油耗数据

在保障车辆运输安全的同时,物流运输成本和效率也是包括消费者、货主、物流公司等相关人群和企业关注的焦点。大数据报告显示,与行业平均水平相比,驾驶行为最好的货车司机每千公里可节省油耗30升,一年约为3285升。而全国道路货物运输价格指数中,油耗大约占公路运输物流成本的26%,通过G7智能管车改善货车司机驾驶行为,优化车队管理运营模式,一年可使车辆运营成本平均下降20%。

对物流行业来说,保证货物在运输途中的安全,低成本快速送达才是硬道理。当下,越来越多的物流运输企业已经认识到了公司车辆数据的重要性,通过数据服务实时感知车辆运营状况,可以更加全面、及时的管理车队,提前预估风险,减少安全事故,并进一步规范货车司机的驾驶行为,在节省运营成本的同时,提升物流运输效率。

此次G7发布的大数据报告,揭秘了处于物流一线货车司机们的生存现状,让人们深入了解了货车司机这一庞大又辛劳的群体,更全面地体现了数据服务对物流行业的价值和影响,有利于促进物流行业在数字化时代的转型升级。

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