센서와 운영 데이터를 결합하여 트럭 운송을 통한 수익성 유지

센서와 운영 데이터를 결합하여 매력적인 제안, 더 나은 고객 서비스, 더 큰 수익성을 제공해야 하는 대형 자동차 회사. 이 회사는 트럭, 버스, 건설 장비를 제조합니다. Rob Mellor, VP 및 GM EMEA, WhereScape 그들의 여정에 대해 회사와 이야기합니다.

트럭 산업의 어떤 변화가 데이터 전략을 촉발시켰습니까?

1990년대 자동차 산업이 그랬던 것과 비슷한 지점에 있다. 경쟁이 치열하고 마진이 매우 협소하며 주로 추가 판매를 통해 이익을 얻습니다. 자동차 산업의 경우 추가 판매는 부품이었습니다. 트럭 산업의 경우 보증, 금융, 서비스 및 보험을 제공합니다. 모든 트럭 회사의 주요 과제는 경쟁업체가 제공하는 것보다 훨씬 더 나은 매력적인 제안을 만드는 방법입니다. 우리의 대응은 트럭에 센서를 도입하는 것이었습니다. 우리는 차량 활동을 이해함으로써 훨씬 더 관련성 높은 제안을 만들 수 있다고 믿습니다.

트럭 센서의 성능 데이터가 핵심 사업?

이를 통해 우리는 각 개별 트럭의 모든 측면을 이해할 수 있습니다. 우리는 구성 요소가 정확히 어디에서 구동되었는지, 얼마나 빠르게 진행되었는지, 얼마나 공격적으로 구동되었는지 모니터링할 수 있습니다. 작동 데이터(예:제조사, 모델 및 서비스 기록)와 결합된 센서 데이터를 통해 자세한 프로필을 작성할 수 있습니다. 올바른 정보 관리 도구를 사용하여 통계적으로 수익성이 높은 제안을 생성합니다.

예를 들어, 임대 계약이 만료된 트럭을 다시 구매하고 센서 데이터를 기반으로 잠재적 가치를 분석합니다. 호주 아웃백을 통과한 트럭은 유럽 고속도로를 주행한 트럭의 기대 수명과 동일하지 않습니다. 따라서 주행 거리를 기준으로 두 트럭을 모두 판매하는 대신 예상 수명을 기준으로 판매할 수 있습니다. 이를 통해 기대 수명이 최대 5%인 트럭에서 훨씬 더 높은 마진을 얻을 수 있습니다. 이는 연간 수백만 유로에 해당합니다. 이는 수익성에 큰 차이를 만듭니다.

센서 데이터 분석은 100,000km 후에 특정 부품이 위험에 처해 있고 특정 트럭이 가혹한 조건에서 운전되고 있다는 것을 알고 서비스가 필요할 시기를 예측할 수 있음을 의미합니다. 서비스를 위해 트럭을 가져갈 것을 고객에게 조언합니다. 이러한 통찰력을 바탕으로 고장이 없을 것이라는 보장이 있는 고정 가격 서비스 계약을 제공할 수 있습니다.

트럭을 구매하는 사람들은 차량의 연료 소비에 관심이 있습니다. 센서 데이터를 사용하여 트럭, 여정 및 운전자별 평균 연료 소비량을 계산할 수 있습니다. 더 경제적인 경로를 찾거나 운전자를 교육함으로써 이 정보를 갖고 이에 따라 조치를 취할 수 있다는 것은 차량 소유자에게 상당한 비용 절감과 동일할 수 있습니다.

센서 데이터 포즈 사용 큰 기술적 도전 조직?

그것은 게임을 완전히 바꿉니다. 센서 데이터 자체는 가치가 없습니다. 운영 데이터와 비교하여 분석할 수 있어야 합니다. 서비스 내역과 연결하여 컨텍스트를 제공해야 합니다.

이 두 데이터 유형은 완전히 다릅니다. 센서 데이터는 볼륨이 크고 복잡도가 낮고 운영 데이터는 볼륨이 작고 복잡합니다. 이 두 가지 데이터 유형이 어떻게 서로 맞물리고 완전히 통합된 EDW(Enterprise Data Warehouse)에서 관리하는지가 문제의 시작일 뿐입니다. 센서는 크고 복잡한 데이터 세트를 생성하므로 기존 데이터 처리로는 처리하기 어렵습니다.

비즈니스 전략을 지원하기 위해 이 데이터를 캡처, 처리 및 분석하는 더 빠르고 민첩한 접근 방식이 필요했습니다. 또한 수익성을 개선하기 위해 다른 많은 유형의 데이터를 통합합니다. 예를 들어 날씨, 교통 및 파업 정보와 같은 구조화되지 않은 데이터입니다.

이러한 어려움을 어떻게 극복했습니까?

WhereScape를 사용하면 민첩한 분석 및 데이터 관리 전략을 사용할 수 있습니다. IBM에 대한 데이터 계획 및 구축을 자동화합니다. Netezza EDW(Enterprise Data Warehouse)는 기존 방식보다 10배 더 빠릅니다. WhereScape를 통해 센서 데이터에서 가치를 얻고 출시 시간을 단축할 수 있습니다. 그 어느 때보다 빠르게 BI 솔루션을 제공할 수 있습니다.

WhereScape는 또한 우리의 모든 정보 관리 시스템을 통합하는 데 도움을 주고 있습니다. 자체 모델링 기술을 사용하는 독립적인 데이터 마트에서 단일 글로벌 모델링 표준을 사용하는 완전히 통합된 EDW로 전환해야 했습니다. 임시 기술 접근 ​​방식에서 모델 기반 접근 방식으로 전환했습니다.

WhereScape 사용의 주요 IT 이점은 데이터 일관성과 전체 데이터 환경의 무결성입니다. 동일한 EDW에서 작업하는 5개 사이트가 있습니다. 시스템 유지 관리 변경 사항이 훨씬 빠르고 간단합니다.

우리는 단일 모델링 방법을 기반으로 데이터에 대한 360° 교차 기능 보기를 제공하는 새로운 중앙 집중식 정보 관리 환경을 만들었습니다. EDW는 빅 데이터 관리의 첫 번째 구체적인 단계입니다. 우리는 더 나은 추적성 및 재사용성은 물론 실시간에 가까운 응답으로 더 큰 볼륨으로 서로 다른 비즈니스의 데이터를 혼합하는 새로운 요구에 대응할 수 있을 것입니다.

WhereScape는 우리 미래의 중심이며 앞으로 몇 년 동안 그들과 함께 일하기를 기대합니다.

이 블로그의 저자는 Rob Mellor, WhereScape의 EMEA 부사장 겸 GM입니다.