기계 학습이 결합된 연결된 고객 자산의 데이터는 더 나은 가동 시간 서비스를 가능하게 합니다. 예를 들어 르노 트럭은 중요 부품의 마모를 예측하고 서비스를 계획하며 예비 부품을 사전에 주문하는 Excellence Predict 솔루션을 제공합니다. 다른 가능한 데이터 기반 솔루션으로는 교통 정보를 서로 공유하는 차량 또는 실시간으로 경로를 최적화하는 차량 관리 시스템 등이 있습니다.
연결성을 통해 복잡한 상황을 처리할 수 있을 뿐만 아니라 물리적인 문제를 해결할 수도 있습니다. 오늘날 운송 분야에서 중요한 문제 중 하나는 운전자 부족입니다. 실시간 연결성 데이터와 디지털화는 보다 유연한 방식으로 운전자를 트럭, 화물과 연결할 수 있는 기회를 제공합니다. 운전자의 시간은 소중합니다. 운전자를 공유하는 방법을 찾거나 개별 요구에 맞는 유연한 환경을 제공하면 운전자 모집이 수월해질 수 있습니다.
화물 회사와 건설 회사의 생산성 향상은 필수적입니다. 차량과 기계의 잠재력을 최대한 활용하면 생산성이 향상되고 환경에 미치는 영향이 줄어듭니다. 한 가지 예로, 고객이 적재 효율성, 주기 수 및 과부하 비율을 모니터링할 수 있는 온보드 시스템인 CareTrack을 들 수 있습니다.
연결성이 효율성을 향상시킨다는 데는 의심의 여지가 없습니다. 고객의 비즈니스 생산성을 높일 수 있는 다른 연결 솔루션으로는, 교통 정보를 서로 공유하는 차량 또는 실시간으로 경로를 최적화하는 차량 관리 시스템 등이 있습니다.
