Upravljanje zastojima vozila jedan je od najvećih izazova za menadžere voznih parkova. Svaki sat koji vozilo provede van saobraćaja znači izgubljen prihod i veće operativne troškove. Prediktivno održavanje, zasnovano na podacima i analitici u stvarnom vremenu, omogućava menadžerima da prate stanje vozila i predvide probleme pre nego što dovedu do kvara.

1. Praćenje stanja vozila u stvarnom vremenu

Prediktivno održavanje oslanja se na podatke u stvarnom vremenu koji prate različite aspekte rada vozila. Uz senzore i telematske sisteme menadžeri mogu da prate rad motora, pritisak u gumama, nivoe tečnosti i drugo. Ovaj stalni tok podataka omogućava rano otkrivanje manjih problema pre nego što prerastu u velike. Na primer, blagi pad pritiska u gumama ili malo curenje rashladne tečnosti mogu se rešiti pre nego što dovedu do skupog kvara.

2. Blagovremeno zakazivanje popravki

Ranim otkrivanjem problema prediktivno održavanje omogućava menadžerima da zakažu popravke u pogodnom trenutku i tako smanje smetnje u poslovanju. Na primer, ako vozilo pokazuje znake da su mu potrebne nove kočnice, popravka se može zakazati van špica, pa je vozilo dostupno onda kada je najpotrebnije. Ovakav pristup sprečava hitne slučajeve u poslednjem trenutku koji vode do neplaniranih zastoja.

3. Manje neplaniranih zastoja

Prediktivno održavanje drastično smanjuje rizik od neplaniranih zastoja jer se mogući problemi rešavaju pre nego što izazovu kvar. Prema istraživanju časopisa Fleet Maintenance Magazine, prediktivno održavanje može smanjiti neplanirane zastoje i do 50%. Vozila duže ostaju na putu, prekidi u radu svode se na najmanju meru, a produktivnost i prihod rastu.

4. Optimizovani intervali održavanja

Klasični planovi održavanja često se zasnivaju na vremenskim intervalima ili pređenoj kilometraži, što može dovesti do preteranog ili nedovoljnog servisiranja. Prediktivno održavanje, međutim, koristi podatke u stvarnom vremenu da uskladi intervale sa stvarnim korišćenjem i stanjem vozila. Time se održavanje obavlja samo kada je zaista potrebno, uz uštedu i vremena i novca. Prema Američkom udruženju drumskih prevoznika, optimizovano održavanje može smanjiti ukupne troškove održavanja voznog parka za 10-15%.

5. Duži vek trajanja vozila

Redovno i blagovremeno održavanje produžava vek trajanja vozila. Ranim uočavanjem i otklanjanjem sitnih problema menadžeri sprečavaju da se habanje nagomila i izazove dugoročnu štetu. Time se produžava upotrebni vek svakog vozila i povećava povraćaj ulaganja.

Zaključak

Prediktivno održavanje moćan je alat za smanjenje zastoja, bolji rad vozila i niže troškove održavanja. Uključivanjem podataka u stvarnom vremenu i prediktivne analitike menadžeri mogu održavanju da pristupe unapred i obezbede da vozni park ostane u pogonu i efikasan. Napredna rešenja za prediktivno održavanje kompanije ayefleet daju vam alate potrebne da budete ispred kvarova, optimizujete popravke i održite vozni park u punom pogonu.