La combinaison de capteurs et de données opérationnelles garantit la rentabilité du camionnage

Une grande entreprise automobile avait besoin de combiner des capteurs et des données opérationnelles pour proposer des offres attrayantes, un meilleur service client et une rentabilité accrue. L'entreprise fabrique des camions, des bus et des engins de chantier. Rob Mellor, vice-président et directeur général EMEA, WhereScape parle à l'entreprise de son parcours.

Quels changements dans l'industrie des camions ont motivé votre stratégie de données ?

C'est à un point similaire à celui de l'industrie automobile dans les années 1990; la concurrence est rude, les marges sont extrêmement serrées et les bénéfices sont principalement réalisés grâce aux ventes complémentaires. Pour l'industrie automobile, les ventes complémentaires étaient des pièces détachées; pour l'industrie du camion, il propose des garanties, du financement, de l'entretien et de l'assurance. Le défi majeur pour toutes les entreprises de camionnage est de savoir comment créer des offres attrayantes qui sont nettement meilleures que celles proposées par les concurrents. Notre réponse a été d'introduire des capteurs dans nos camions ; nous pensons qu'en comprenant l'activité des véhicules, nous pouvons créer des offres beaucoup plus pertinentes.

Comment a le capteur de camion les données deviennent essentielles à votre entreprise ?

Il nous permet de comprendre chaque aspect de chaque camion individuel. Nous pouvons surveiller les composants, précisément où il a été conduit, à quelle vitesse il allait et avec quelle agressivité il a été conduit. Les données des capteurs combinées aux données opérationnelles (telles que la marque, le modèle et l'historique d'entretien) nous permettent de créer un profil détaillé. En utilisant les bons outils de gestion de l'information, nous produisons des offres qui ont de fortes chances statistiques d'être rentables.

Par exemple, nous rachetons des camions après l'expiration des contrats de location et analysons la valeur potentielle en fonction des données des capteurs. Un camion qui a traversé l'outback australien n'aura pas la même espérance de vie qu'un camion qui a roulé sur les autoroutes européennes. Ainsi, plutôt que de vendre les deux camions en fonction du kilométrage, nous pouvons les vendre en fonction de leur espérance de vie. Cela nous permet d'obtenir une marge beaucoup plus élevée sur le camion avec une espérance de vie plus longue, jusqu'à 5 %, ce qui équivaut à des millions d'euros par an. Cela fait une énorme différence pour la rentabilité.

L'analyse des données du capteur signifie que nous savons qu'une certaine pièce est à risque après 100 000 km par exemple et qu'un camion particulier est conduit dans des conditions difficiles, nous pouvons prédire quand un entretien sera nécessaire. Nous conseillons au client de prendre le camion pour l'entretien. Ce type d'informations nous permet de proposer des contrats de service à prix fixe avec la garantie qu'il n'y aura pas de panne.

Les acheteurs de camions s'intéressent à la consommation de carburant de leur flotte. À l'aide des données des capteurs, nous pouvons calculer la consommation moyenne de carburant par camion, trajet et même par conducteur. Disposer de ces informations et être en mesure d'agir en conséquence, en trouvant des itinéraires plus économiques ou en éduquant les conducteurs, peut représenter des économies importantes pour les propriétaires de flotte.

L'utilisation des données du capteur pose-t-elle un grand défi technologique pour le organisation ?

Cela change complètement la donne. Les données du capteur en elles-mêmes n'ont aucune valeur ; nous devons être en mesure de l'analyser par rapport aux données opérationnelles - en fournissant un contexte en établissant un lien avec son historique d'entretien.

Ces deux types de données sont complètement différents; les données des capteurs sont de volume élevé, de faible complexité et les données opérationnelles sont de faible volume, de grande complexité. Comment ces deux types de données s'assemblent et les gérer dans un entrepôt de données d'entreprise (EDW) entièrement intégré n'est que le début du défi. Les capteurs créent des ensembles de données volumineux et complexes, il est donc difficile de les traiter à l'aide du traitement de données traditionnel.

Nous avions besoin d'une approche plus rapide et plus agile pour capturer, traiter et analyser ces données afin de soutenir la stratégie commerciale. Nous intégrons également de nombreux autres types de données pour améliorer la rentabilité; par exemple, des données non structurées telles que la météo, le trafic et les informations sur les grèves.

Comment avez-vous surmonté ces défis ?

Avec WhereScape, nous avons une stratégie agile d'analyse et de gestion des données. Ils automatisent la planification et la création de données dans notre IBM Netezza Enterprise Data Warehouse (EDW), 10 fois plus rapide que les méthodes traditionnelles. WhereScape nous permet de tirer parti des données des capteurs et de raccourcir les délais de mise sur le marché ; nous sommes en mesure de fournir nos solutions de BI plus rapidement que jamais.

WhereScape nous aide également à intégrer tous nos systèmes de gestion de l'information. Nous devions passer de magasins de données indépendants avec leurs propres techniques de modélisation à un EDW entièrement intégré avec une norme de modélisation mondiale unique. Nous sommes passés d'une approche technique ad hoc à une approche axée sur les modèles.

Les principaux avantages informatiques de l'utilisation de WhereScape sont la cohérence des données et l'intégrité de l'ensemble de notre environnement de données - nous avons cinq sites travaillant sur le même EDW. Les changements de maintenance du système sont beaucoup plus rapides et plus simples.

Nous avons créé un nouvel environnement de gestion centralisée de l'information qui nous offre une vision transversale à 360° de nos données, basée sur une méthode de modélisation unique. EDW est notre première étape concrète dans la gestion du Big Data. Nous serons en mesure de répondre aux nouvelles demandes de mélange des données des différentes entreprises avec des volumes plus importants, une réponse proche du temps réel ainsi qu'une meilleure traçabilité et réutilisabilité.

WhereScape est au cœur de notre avenir et j'ai hâte de travailler avec eux pendant de nombreuses années.

L'auteur de ce blog est Rob Mellor, vice-président et directeur général EMEA de WhereScape