実測に基づいたドライバー分類

営業利用?休日レジャー利用?:
各々のユーザーの自動車の用途を実測値として見る事で,実際の走行ログを使ったユーザーのセグメント分類が可能になります。

デイリーユースの把握:
日別の走行距離や燃費の推移を観察管理。使用状況や燃費悪化などのコンディション変化を素早く発見できます。

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車両コンディションの把握

制動距離の推移:
ブレーキを踏み始めてから止まるまでの初速と制動距離を月別にプロットしていくことで,制動距離の悪化(=ブレーキパッド,タイヤの消耗)を早い時期から予測することができます。

エンジン回転速度の推移:
ある速度と,エンジン回転速度の関係(平均とばらつき)は概ね一定ですが,何らかのコンディション悪化でばらつきが大きくなる傾向があります。推移プロットの推移見ることで変化を検知できます。

車両比較

類似車両のユースに違いはあるか?:
類似タイプの車両の平均的なユースを比較することで,類似点および車ごとに特化した特徴を知ることが可能です。

メンテナンス時期の自動判定:
同じ車種に乗る他のドライバーの過去の走行記録およびメンテナンス記録,車両傾向を蓄積することで,その車のメンテナンスタイミングを予測することが可能になります。

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サンプルダッシュボード(テレマティクス)

トレジャーデータで集計を行った後、BIツール(Tableau)を用いて可視化を行ったレポートの一例です


 

ソリューション

スマートウォッチから自動車まで、世界中で様々な業界で使用されています

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