G7杜创：物联网、大数据和人工智能技术助理运输安全_23页_2mb

物联网、大数据和人工智能技术助力运输安全总结

核心内容

物联网、大数据和人工智能技术在提升物流运输安全方面发挥着重要作用。这些技术通过实时监控、风险评估、数据分析和管理优化，有效解决了运输行业在时效、成本和安全方面的核心痛点，提高了运营效率和风险管理能力。

行业现状

• 物流行业地位：物流业已成为我国国民经济的支柱产业之一。
• 市场规模：2013年，中国物流市场规模首次超过美国，成为全球第一。2019年，全国社会物流总额达298.0万亿元，占GDP的14.7%。
• 运输能力：中国铁路货物发送量、公路货运量、港口吞吐量、集装箱吞吐量、快递量均居世界第一。
• 公路货运现状：
  • 整体周转量达7.48万亿吨公里。
  • 卡车保有量超过2,000万辆。
  • 重载货车年保费大多在2万元以上，年保费规模超千亿人民币。
• 安全问题：
  • 卡车司机交通事故死亡率高达千分之一。
  • 每年约20,000名司机失去生命，造成大量他伤。
  • 商用车保险平均赔付率高达80%。

G7安全管家

风险诊断

• 通过车辆、车队和司机的全方位数据进行全面准确的评估。
• 包括管理表现、风险场景、安全表现、G7安全分和车队安全综合评级。

风险运营

• 制定安全改善方案。
• 实时风险干预策略。
• 大数据赋能。

风险改善与优化

• 聚焦管理表现和安全表现。
• 提供百万公里事故数等关键指标。
• 实现长期风险运营改善。

G7安全分

• 基于G7风险算法，识别出50+与驾驶风险相关的因素。
• 高风险行为包括：超速+路口超速、急加急减、连续驾驶时长、急转弯等。
• 风险因子包括：总里程、日均里程、日均时长、早高峰天数、最常跑任务等。

G7安全分数据示例

• A车队：整体赔付率40-45%
• B车队：整体赔付率65-70%
• C车队：整体赔付率85-90%

风险监控与改善

• 实时风险监控台：提供高风险事件跟踪和预警。
• 管理改善建议：
  • 管理重心转移，关注40%的车辆的路口超速、急转弯、急加急减速行为。
  • 利用电子围栏标记高危路段，重点提醒司机。

唤醒事件

• 7月深度唤醒司机次数：71次，平均每晚唤醒2.6名司机。
• 通过干预手段减少事故风险，提高司机安全意识。

安全管理落地

• “安全讲座走进客户”：通过课程提升司机安全意识。
• “G7安全挑战月”：提供免费授课，结合在线抢红包活动，吸引司机参与。

合作案例

案例1 | 某领先气体公司

• 项目前：
  • 缺乏有效的安全管理手段。
  • 依赖手工记录油耗里程。
  • 缺少系统数据支持运营时效。
• 解决方案：
  • 使用车辆CAN总线监控系统，优化驾驶行为。
• 项目后：
  • 油耗成本降低14.5%。
  • 司机驾驶行为全面分析校正。

案例2 | 某领先化学品公司

• 实现1.4亿公里无重大伤亡，创造新纪录。
• 通过安全KPI量化排名，结合奖罚体系确保运输安全和货物无损。

案例3 | 某快递快运客户

• 车辆风险管控效果显著，百万公里事故率和千公里高风险次数明显改善，优于行业水平。

风险数据统计

• 总计车辆数：1552台
• 综合平均风险值：33.80
• 风险值范围：最高为48.86，最低为12.33，相差36.56
• 优秀车辆：88辆（80分以上），占比5.67%
• 低风险车辆：低风险前十平均风险值96.6
• 高风险车辆：高风险前10车辆中，三辆为自营车，其余为合作车

风险分析

• 低风险前10的车辆：30%为自营车，沪DA5880、皖E10868在超速、路口超速方面表现较差。
• 高风险前10的车辆：风险最高的两个区域为程国平-东北区和石芒慧-云贵区，占高风险车辆的56%。
• 区域排名：
  • 排名第一：苏皖区（平均风险值48.86）
  • 排名最后：高二群（平均风险值12.33）

总结

物联网、大数据和人工智能技术在运输安全管理中发挥着关键作用。通过实时监控、风险评估和数据分析，G7安全管家有效识别和干预高风险行为，降低事故率和赔付率，提高运营效率。这些技术的应用不仅提升了车队的安全管理能力，也优化了成本控制，助力企业实现更高效、更安全的运输运营。