1. Optimalisatie van routeplanning: Data-analyse kan worden gebruikt om de meest efficiënte routes voor voertuigen en chauffeurs te identificeren, waardoor reistijd en brandstofverbruik worden verminderd. Dit kan worden gedaan door verkeerspatronen, weersomstandigheden en andere relevante gegevens te analyseren.
2. Realtime volgen: Data-analyse kan worden gebruikt om de locatie van voertuigen in realtime te volgen, waardoor transportmanagers de toewijzing van middelen kunnen optimaliseren en snel kunnen reageren op onverwachte gebeurtenissen.
3. Voorspelling van de vraag: Data-analyse kan vervoersmanagers helpen om de vraag naar diensten te voorspellen, zoals het aantal passagiers dat op een bepaald moment een bepaalde route gebruikt. Dit kan hen helpen middelen effectiever toe te wijzen, waardoor de wachttijden voor passagiers worden verkort.
4. Voorspellend onderhoud: Data-analyse kan worden gebruikt om onderhoudsbehoeften voor voertuigen en andere infrastructuur te anticiperen en te voorspellen, waardoor preventief onderhoud kan worden uitgevoerd voordat er problemen optreden.
5. Veiligheidsmonitoring: Data-analyse kan worden gebruikt om de veiligheid van transportdiensten te bewaken, potentiële risico's te identificeren en actie te ondernemen om de kans op ongevallen te verkleinen.
6. Tariefoptimalisatie: data-analyse kan transportbedrijven helpen tarieven vast te stellen die zowel betaalbaar zijn voor passagiers als winstgevend zijn voor het bedrijf.
7. Klantervaring: Data-analyse kan worden gebruikt om de klantervaring te monitoren en te verbeteren, bijvoorbeeld door gebieden te identificeren waar passagiers vertragingen of problemen kunnen ondervinden, en deze problemen snel aan te pakken.
Publicatie datum: