车队维护成本不断上升,被动式维护策略的维持成本也越来越高。包括美国运输研究所(American Transportation Research Institute)年度运营成本报告在内的行业成本分析显示,近年来维修与保养支出持续攀升,给本已利润微薄的车队带来更大压力。为研究运营商的应对之道,FreightWaves 与车队技术提供商 Motive 合作发布了一份报告,探讨车队机构如何利用人工智能、自动化和一体化运营平台来减少停机时间、提高效率并降低总拥有成本。

报告涵盖以下内容:

• 2026 年车队维护面临的最大挑战
• 人工智能与自动化产生最大影响的领域
• 一体化平台为何优于相互割裂的系统
• 领先车队如何降低成本并提升车辆可用率

在车队运营中,总拥有成本反映了车辆运行全生命周期的支出,包括购置、燃油、维护修理以及停机时间。在这一计算中,维护是最大的可控支出项目之一,而且计划外故障通常比定期保养成本更高,因为其可能涉及拖车、加急采购零部件,以及车辆停运期间的营收损失。

被动式、"用到坏才修"的做法正日益让位于预防性和预测性维护项目。预测性维护依托发动机故障码、远程信息处理传感器读数等车辆数据,在故障发生前标记潜在的部件失效,使维修厂能够主动安排修理,而不是在故障发生后被动应对。与此同时,维修厂还面临着有广泛记载的合格柴油技师短缺问题,这使得仅靠人力更难满足不断增长的维修需求。

报告还探讨了系统层面的问题。当维护、远程信息处理、燃油和合规数据分散在互不联通的平台时,车队必须人工核对信息,这可能拖慢决策速度。报告分析了将上述功能整合于单一系统的一体化运营平台为何在成本和车辆可用率方面优于割裂的系统。在持续的成本压力下,车队正在评估人工智能和自动化投资,报告关于这些工具在哪些领域能带来可衡量影响的发现,为规划 2026 年的维护和运营负责人提供了参考依据。

读者可通过在 FreightWaves 网站上填写表单下载该报告。有关 Motive 车队维护(Motive Fleet Maintenance)的更多信息,请访问 gomotive.com/products/maintenance。