단일 지표인 운영 시간을 확인하여 차량을 최적화하십시오.

혼합 차량 소유자의 주요 관심사 중 하나는 표준 AEMP 2.0(ISO 15143-3) 인터페이스를 통해 수신되는 원격 측정 데이터의 양이 적다는 것입니다.

이 기사에서는 AEMP를 통해 사용할 수 있는 단일 지표, 운영 시간을 추적하여 더 효율적으로 사용하는 방법을 보여줍니다. 이 지표를 분석하면 비즈니스 요구 사항에 맞게 차량의 용량을 적절하게 조정할 수 있습니다.

차량 사용 패턴

작동 시간 측정법은 건설 산업의 기계에 대해 가장 간단하고 널리 사용되는 측정법입니다. 이 메트릭은 차량의 노후화, 유지 관리의 필요성 및 작업 진행을 나타내는 프록시를 구동하므로 기계 소유자와 관련이 있습니다.

다음 데이터는 건설 산업에서 전 세계적으로 작동하는 실제 기계의 작동 시간을 기반으로 합니다. 이 그림은 기계의 월 평균 작업 시간과 엔진이 작동된 월의 평균 일수를 보여줍니다. 각 점은 기계를 나타냅니다.

그림 1: 차량 활용 패턴

플롯의 첫 번째 열에 있는 기계는 거의 사용되지 않습니다. 이러한 기계는 한 달에 단 하루, 평균적으로 매우 짧은 시간 동안만 작동합니다. 반대편 오른쪽 컬럼을 보면 매달 매일 사용하는 기계들이 보입니다. 그리고 눈을 위로 올리면 매일 사용하는 것 외에도 매일 장시간 사용하는 기계를 볼 수 있습니다. 플롯의 오른쪽 상단에 있는 기계는 매일 평균 22시간 동안 사용됩니다.

함대에 대한 보기 완료

분석에 대해 더 깊이 들어가기 전에 이 표현의 단점을 지적해 보겠습니다. 둘 이상의 기계가 동시에 겹칠 수 있고 플롯에서 한 지점만 볼 수 있습니다. 따라서 모든 함대의 사용 패턴을 한 눈에 파악하기는 어렵습니다. 각 점에 얼마나 많은 기계가 있는지 보여주는 히트 맵으로 이전 플롯을 보완할 수 있습니다.

그림 2: 차량 활용 히트 맵

히트맵을 보면 대부분의 기계가 한 달에 20일에서 26일, 하루 3시간에서 9시간 동안 작동한다는 것을 알 수 있습니다.

함대 데이터 자세히 알아보기

이전 플롯으로 돌아가서 추가 분석을 해보자. 이제 사용 패턴에 따라 시스템을 클러스터링할 수 있습니다. 이러한 클러스터를 점 색상으로 반영합니다.

  • 친환경 기계는 활용도가 낮은 기계입니다.
  • 주황색 기계는 활용도가 높은 기계입니다.
  • 보라색 기계는 이상치입니다.
  • 두 가지 주요 그룹에 맞지 않는 명확한 사용 패턴이 없는 기계.

결국, 좀 더 세분화된 관심 그룹을 조사할 수 있도록 플롯에 몇 가지 경계를 그릴 수 있습니다. 색상 밴드를 사용하여 이러한 경계를 정의합니다.

플롯을 수평 분홍색 경계가 있는 두 개의 넓은 영역으로 나누는 것부터 시작하겠습니다. 아래쪽 영역에는 하루 9시간 미만으로 작동하는 기계가 있습니다. 상단 영역에는 하루 9시간 이상 작동하는 기계가 있으며 교대 근무의 일부로 작동하고 훨씬 더 많이 사용되는 것으로 간주됩니다.

이제 플롯을 추가 색상 밴드가 있는 수직 섹션으로 나눕니다. 이 밴드는 기계를 작동하는 기계 그룹으로 분리합니다.

  • 일주일에 최대 2일(주황색),
  • 주 5일(녹색),
  • 주당 최대 6일(빨간색) 및
  • 주 7일(파란색).

특정 기계 모델 살펴보기

지금까지 우리는 전체 함대를 살펴보았습니다. 단일 모드인 모델 유형 1의 기계부터 살펴보겠습니다.

그림 3: 모델 유형 1 활용 패턴

모델 유형 1의 플롯은 위에서 설명한 것과 동일한 표현을 사용합니다. 모든 플릿 머신을 표시하는 대신 이 플롯은 모델 유형 1의 머신만 플릿의 하위 집합을 분석합니다.

또한 녹색(낮은 사용률 시스템) 및 주황색(높은 사용률 시스템)의 두 시스템에 대한 몇 가지 집계 값을 계산했습니다. 우리는 녹색 클러스터의 모델 유형 1 머신이 한 달에 6일, 하루에 거의 3시간 사용되는 것을 볼 수 있습니다. 그리고 그들은 1년에 202.94시간의 비율로 노화됩니다.

주황색 클러스터의 모델 유형 1 기계는 하루에 거의 6시간, 한 달에 22일 사용됩니다. 그리고 그들은 1년에 1566.52시간의 비율로 노화됩니다.

녹색 클러스터의 시스템은 주황색 그룹의 시스템에 비해 활용도가 낮은 것 같습니다.

초과 용량 분석

주황색 클러스터와 비교하여 녹색 클러스터의 초과 용량이 얼마인지 봅시다. 녹색 클러스터에 있는 모델 유형 1의 시스템에는 다음과 같은 초과 용량이 있습니다.

1,566.52hoursyear⋅machine−202.94hoursyear⋅machine=1,363.52hoursyear⋅machine 1,566.52 \frac{hours}{year \cdot machine} - 202.94 \frac{hours}{year \cdot machine} = 1,363.52 \frac{hours}{year \cdot machine}

녹색 클러스터에 48개의 머신이 있다고 가정할 때 총 초과 용량은 다음과 같습니다.

48 machines⋅1,363.52hoursyear⋅machine=65,451.84hoursyear48 \spacemachines \cdot 1,363.52 \frac {hours}{year \cdot machine} = 65,451.84 \frac{hours}{year}

이 초과 용량을 머신 수로 표현하려면 초과 용량을 주황색 클러스터에 있는 머신의 평균 에이징으로 나눌 수 있습니다.

65451.84hoursyear1566.52hoursyear⋅machine=41.78 machines\cfrac {65451.84 \frac{hours}{year} }{1566.52 \frac{hours}{year \cdot machine}} = 41.78 \space machines

그래서 우리는 41대의 기계를 초과했습니다.

차량 크기 최적화

운영 시간만 보고도 차량 규모에 대한 결정을 내릴 수 있습니다. 물론 특정 기계 모델의 모집단 크기를 조정하기 위한 최종 결정을 내리기 위한 다른 질문도 있습니다.

  • 이 초과 용량은 작업장 분배 및 이중화 기계의 필요성, 작업자 부족 및 수요의 결과입니까?
  • 피크 수요를 처리하기 위해 이 추가 용량을 유지하시겠습니까?
  • 이 모델의 기계 수를 줄여야 합니까?
  • 우리는 낮은 사용률의 기계를 커버하기 위해 저가형 모델을 구입하거나 임대해야합니까?

기계 작동 시간 분석은 차량 용량 및 크기에 대한 올바른 결정을 내리기 위한 출발점에 불과합니다. 직접적인 답변을 드리지는 않습니다. 그러나 이는 비즈니스 전문 지식이 도움이 될 의사 결정 프레임워크를 구축하기 위한 기초입니다.

차량 데이터에서 최고의 통찰력을 얻으십시오.

이 문서에서 볼 수 있듯이 지금 플릿 데이터에서 가치를 얻을 수 있습니다. 가장 단순한 지표가 주의 깊게 볼 때 이미 높은 가치의 결과를 제공하므로 원하는 지표를 모두 얻기 위해 기다릴 필요가 없습니다. 올바른 전문 지식이 필요합니다.

우리는 텔레매틱스, 데이터 분석 및 혼합 차량 관리 분야의 전문가입니다. 차량 데이터에 대한 올바른 통찰력을 얻는 데 도움이 필요하면 주저하지 말고 당사에 문의하십시오.