車聯網是物聯網中一個重要的應用，是實現車與車（V2V）、車與路（V2R）、車與人（V2H）、車與網（V2I）之間進行無線通訊和信息交換的大系統網絡，隨著車載傳感設備的設備普及，車隊可以即時獲取以前智能依靠人工事后統計或儲存與專業服務商處的數據，在對應場景對數據進行分析，幫助解決車隊管理問題，當前物流運輸管理主要應用車輛與司機的遠程、較深層次的數據在安全、效率、經濟性等方面發揮監控管理作用，可從以下三方面進行基礎應用。

01加強多源數據的連接能力，實時上傳車輛信息并實現卡車的自我監控

車隊中的卡車可以實時監控并上傳自己的動力響應情況、發動機工作狀態、油耗消耗情況、變速箱檔位是否合理等一系列行駛數據信息，并通過這些數據得出車輛是否應該保養維修等報告，讓每一輛車的運營狀態都是數字化，方便車隊進行管理。

駕駛行為打分，比如是否高檔低速行為、停車次數多少、怠速時間的長短等。一段時間后，每個駕駛員都會形成一個清晰的表格，優秀的地方可以大大提倡，讓效率更高，而造成油耗高或對車輛有損的行為，車隊管理者可以及時糾正。

最終，提供定期和持續性的駕駛員培訓，協助車隊油耗和安全指標的達成和綜合節油和安全水平的提升，總結提煉駕駛要領口訣。參見圖<駕駛行為價格表>和 <經濟型駕駛口訣總結>

02運力數據分析與實際物流業務場景結合

?  車隊全網運營分析，部署網絡路由規劃：

從總體、區域、線路、車輛層次了解車輛運營里程效率，及發現運輸里程不足、出勤率不高車輛，通過里程預警本月里程不足的車輛，判斷線路運力是否不足、過剩，調整運力。

掌握不同配置車型基本油耗表現，針對不同區域提供車輛匹配建議，根據下圖的城市經過頻次熱度和停靠城市點為車隊的后市場服務網絡建設提供建議。

?  有效利用行程路書管理好運輸過程：

運輸過程中數據如果能夠提前獲知，以定制路書的形式提前把數字化的運輸行程經驗結果發放至司機，司機在進行日程線路規劃時，有會很好的把握時效性和經濟性的平衡，既能滿足保證貨物運輸的時效要求，也能將油耗成本控制好。

例如下圖是通過大數據的線路分段聚類分析，把運輸任務單切分為七小段行程的形成以下結果。

全年不同月份油耗差異，與車輛不同生命周期的成本和效率差異，會對車隊的管理績效指標互通，將管理的標準指標動態的合理調整。

03車輛運力健康評估，合理提升車輛使用年限

車隊運力的要求和使用工況強度造成的車輛在同等年份車況均不相同，車隊缺乏有效的評價指標，來綜合判斷車輛是否需要下線調整或者二手車轉賣。所以，綜合車輛使用年限、運營里程、使用工況、故障頻次、年維修費用、維保記錄等因素建立車隊自適應的車輛下線標準非常必要。

同樣，車輛也應通過運營的各項數據指標和故障情況，來體檢車輛的健康度狀況和評分，有效預知車輛的潛在風險，及時檢修或者調整保養方案。

如下圖：車輛數隨里程和車齡變化的分布以及故障數和里程車齡之間的動態關系分布

物流行業的數字化轉型是一種必然變革，是在數字化驅動下的全方位重構，是借助于數字化應用和業務場景協同化的價值創新和提升。車隊應該重視數據價值的挖掘應用，而非只談大數據的噱頭，真正用數據推動業務產生融合和高效協同，為運輸帶來更大收益。