GPS 跟踪、发动机诊断、驾驶员行为评分——这些都不是什么新技术。但仍有多少车队在没有这些技术的情况下运营，或者只进行如此有限的使用，以至于几乎无法从中获益？

这种差距通常会表现为一连串的小问题：本可以避免的驾驶员事故、本可以预测的故障，或者因无人能够准确解释的原因而持续攀升的燃油账单。单独来看，这些问题似乎只是运气不好。但综合起来，它们却是车队在无法充分了解道路实际情况的情况下运营所产生的必然结果。

以下是车队在推迟或放弃远程信息处理系统整合时所面临的五大风险。

1. 驾驶员安全方面的盲区

如果没有远程信息处理系统，大多数车队经理只有在问题发生后才会得知存在危险驾驶行为——例如发生碰撞、收到投诉或驾驶员被开罚单。超速、急刹车、快速加速和长时间怠速都会在无人察觉的情况下发生，直到事故报告需要对这些行为作出解释。风险不仅在于错过指导驾驶员的机会，还在于可见性不完整所带来的累积成本。

仅使用远程信息处理系统进行 GPS 跟踪的车队，会错失完全集成平台所提供的燃油效率提升、维护警报和合规报告。未能传送到仪表板的怠速数据不会被标记；与特定路线或车辆相关的急刹车模式也会被忽视，而不是促使车队调整路线或与驾驶员进行沟通。零散地使用远程信息处理系统还会削弱整体车队管理策略，因为车辆更换、保险和政策更新等决策最终都将基于不完整的数据。全面整合可以将远程信息处理系统从被动的跟踪工具转变为车队经理真正能够据此采取行动的运营系统。

远程信息处理平台能够实时呈现驾驶员行为。这一点十分重要，因为安全指导只有在及时进行时才有效。与几个月后才被告知问题的驾驶员相比，在超速发生的同一周内收到反馈的驾驶员，更有可能改变自己的行为——而后者甚至可能永远不会收到反馈。缺乏这种可见性的车队往往只能被动管理安全问题，即在事故发生后处理后果，而不是提前加以预防。

2. 因维护遗漏造成的计划外停机

几乎每支车队都在某个地方记录着维护计划。问题在于，如何确定该计划是否真的得到了执行。是否有车辆已经超过保养期限？故障代码、电池开始失效或发动机工作小时数逐渐超过正常上限等警告信号，是否能够被及早发现，还是要等到真正发生故障后才会引起注意？如果缺乏整合，大多数车队最终都要管理两个版本的维护情况：纸面上的计划和道路上的现实。如果保养周期需要通过电子表格、驾驶员笔记和维修厂发票进行人工跟踪，那么再完善的车队维护计划也没有太大意义。信息遗漏不可避免，而且会随着车队规模的扩大而不断增加。

车队维护管理软件会自动连接这些信号，在人工车辆维护检查表能够发现问题之前，就标记出即将达到保养阈值的车辆。这种从静态车队维护计划向动态计划的转变，正是能够避免故障的车队与只能在故障发生后作出反应的车队之间的区别。

只有当支持预防性维护的数据保持最新并集中存储时，预防性维护才能真正发挥作用。如果远程信息处理系统不能将实时车辆健康数据传送到同一位置，小问题通常会在为时已晚时才显现出来——往往是车辆已经在作业现场抛锚，或不得不意外退出运营。此类停机不仅会产生维修费用，还会损失车辆原本能够在当天创造的收入或服务能力。

3. 悄然超出预算的燃油成本

燃油是车队运营中最大的可控成本之一，而驾驶行为会对燃油消耗产生直接且可衡量的影响。怠速、激烈加速和低效路线都会消耗车队原本无需使用的燃油。车队远程信息处理系统与燃油效率之间有着直接联系，因为平台能够将消耗数据与特定驾驶员、车辆和路线关联起来，而不是让这些信息埋没在燃油卡账单中。

了解驾驶习惯如何影响燃油效率，意味着车队不再只能猜测哪些路线浪费燃油，而是能够准确了解资金究竟花在了哪里。对于正在积极寻找降低车队成本方法的企业来说，这通常是最快可以采取行动的领域，因为一旦数据使问题变得可见，燃油支出往往会迅速对驾驶员指导和路线调整作出反应。

挑战在于，如果没有数据，这些模式几乎不可能被发现。车队经理可能会怀疑某些驾驶员或路线效率较低，但仅凭怀疑并不能解决预算超支问题。远程信息处理系统能够将燃油效率从一种猜测转变为可以衡量和跟踪的指标，而这通常是改善燃油效率的第一步。

4. 难以及时发现的合规风险

有关驾驶员工作时间、车辆检查和安全文件的监管要求并非可选事项。然而，最容易面临合规风险的车队，往往正是那些仍然依靠手工日志和纸质记录来证明自身遵守规定的车队。

面向车队行业法规合规的最佳解决方案都有一个共同特点：它们使用自动化且可验证的记录取代手工日志，这些记录不会丢失、被篡改或遗忘在手套箱中。企业使用远程信息处理系统进行合规报告的方式通常可以概括为：检查确认、服务时间数据以及公司车辆驾驶员政策都会被自动记录、加注时间戳并集中存储。

远程信息处理系统不仅仅是跟踪数据，还会建立一套具有时间戳、能够作为有力依据的记录。如果车队日后接受审计，或者在事故发生后卷入诉讼，这一点将极其重要。

5. 基于不完整信息作出的决策

最大的风险也许同时是最不显眼的风险：车队经理在没有完整信息的情况下作出实际运营决策，例如车辆更换时机、路线规划和驾驶员分配。当驾驶员数据存储在一个系统中、车辆健康数据位于另一个系统中，而安全记录又保存在某个电子表格里时，管理人员所掌握的情况就始终是不完整的。如果车队管理关键绩效指标是根据不完整的数据集计算得出的，那么这些指标几乎没有实际意义。

远程信息处理数据分析正是为解决这一问题而存在，但前提是数据真正得到整合并且可以访问。未采用远程信息处理系统，或从未将其充分整合到日常决策中的车队，最终只能依靠直觉和过时的报告进行管理。他们所回应的是旧信息，而不是整个车队当前实际发生的情况。

弥合差距

这些风险都不罕见，也不特殊——它们是在缺乏可见性的情况下运营所产生的正常累积成本。能够最好地管理这些风险的车队，不一定拥有最先进的技术；它们只是让车队数据变得足够容易访问，并能够据此采取行动。

EMKAY Telematics Connect 正是为了弥合这一差距而构建的。它能够将 Geotab、Samsara、Motive、Azuga、Verizon Connect 等现有远程信息处理供应商的数据整合到单一的 EMKAY 仪表板中，使驾驶员安全评分、车辆健康数据以及位置和利用率洞察集中在同一位置，而不再分散在不同的登录系统中。对于已经在收集远程信息处理数据，却难以将这些数据转化为实际行动的车队来说，这种整合往往正是缺少的关键环节。