濟南市物流大數據報告
——夜行司機智能管車技術的應用的研究

文/李建華，山東英才學院 商學院，山東濟南

1 相關概念闡述

1.1 智能管車技術的定義

智能管車技術是以智能終端為基礎，實時感知包括車輛位置、速度、行駛線路、行駛狀況、油耗、司機駕駛行為、司機考勤、貨物溫度、貨物裝卸等物流運輸的全過程，通過海量的實時感知數據分析，將每一輛貨車、貨主、運力主和司機連接在一起，用數字化的處理方式，將物流業的傳統運營模式向自動化、智能化方向升級，全面提升運輸服務時效、安全和成本管理的一門技術。

1.2 疲勞駕駛的定義

疲勞在生理上早有明確定義。有專家認為人從喚醒到睡眠的過度狀態就是疲勞狀態，而睡眠是疲勞的持續狀態。疲勞的一個典型癥狀就是主觀困倦，在喚醒與睡眠的過渡期中機體出現各種感受和癥狀，如眼皮下垂、點頭、打哈欠。疲勞的感知和癥狀是因人而異的，因此要客觀定義疲勞程度十分困難缺乏固定的可供測量的數值和標準。

根據疲勞形成的原因有主動與被動兩類。在監控任務中，主動疲勞是由于任務持續要求知覺活動長時間協調參與而造成的；在監控任務中，被動疲勞是由于要求知覺活動參與任務很少，長時間單調反應所造成的，兩種疲勞常常共同作用。

2 以夜行司機為例進行疲勞研究

能夠誘發疲勞的因素有以下幾點:

2.1 環境因素；在風沙、雨、雪、霧等惡劣氣候條件或者遇到各種干擾問題，如非機動車輛多、行人擁擠、能見度低于預期、交通安全標志不完善或者交通擁堵、被意外超車甚至辱罵沖突等的道路條件下駕駛車輛，駕駛員必須高度集中注意力，感覺器官及中樞神經系統始終處于緊張狀態，極易引起疲勞駕駛；另一方面，駕駛員長時間在單調的環境中連續駕車行駛，尤其是在高溫季節的中午、深夜時分駕駛，很容易產生疲勞駕駛。

2.2 身體因素；在復雜或擁擠的交通情況中，駕駛員的視覺感官和中樞神經系統常常保持緊張的狀態，易造成其視覺、中樞神經擦和尿素疲勞狀態。隨著駕駛時間不斷延長，兩者的疲勞程度漸漸積累,不斷加深，會使人困倦、昏沉、引起嗜睡。駕駛人引用含有酒精成分的白酒、黃酒、啤酒、果酒等飲料后,由于酒精的作用就會出現頭重腳輕、手足無力、視力減弱、睡意漸濃的現象。

2.3 任務因素；利益誘導，受眼前利益驅動所致,一心想多賺錢賺大錢,不顧疲勞去駕駛。

由于這些因素導致的感知水平下降,記憶、思維錯誤、反應時間延長、操作失誤,影響了司機的注意力，進而在客觀上表現出駕駛員技術技能的一定程度下降，造成嚴重的安全事故。

3 減少夜行司機運輸中損失的對策

3.1 智能管車技術運用KSS是目前最常用的標準檢測方法，它通過一些指標量化將駕駛員的疲勞精確地分作九個等級，覆蓋從十分清醒到十分疲勞的所有狀態。該方法的運作是駕駛人員按照實驗給出的問題在特定的時間給予回答，按照相關評定標準對自我疲勞狀態進行反饋。

3.2 智能管車技術運用行車記錄儀來監測駕駛員疲勞情況，通過在司機駕駛室內安裝行車記錄儀來監測司機連續駕駛、累計駕駛時間。記錄儀會將夜行司機行駛的各項數據刻錄在磁盤上，供管理部門隨時檢查。

3.3 智能管車操作系統中的發動機管理系統，可以實時分析夜行司機油耗、車速、剎車次數等駕駛行為，公平管理讓司機省油10%。

3.4 智能管車應用線路油耗管理系統，大數據智能分析生成智能的成本管理方案，采用超聲波，直觀了解油箱液位變化，減少油耗。

3.5 智能管車技術事件上報分析系統通過司機使用手機實時上報事件和多維度數據分析（司機寶，軌跡分析，歷史路況查詢）實時查看存儲行駛實況，還可自定義事件：急剎車、超速、急加速等，觸發視頻上傳至管理平臺。提升車輛運營安全性，降低管理成本，提升管理效率, 應用多維數據分析，保證事件監控及后續事件處理的及時可靠，為管理者還原事件前后1分鐘的視頻，用以事故分析、教育、事故證明等。

3.6 智能管車應用智能冷鏈操控技術將門磁、壓縮機、溫度相互結合，判斷不同場景溫度合格率，全程可視，快速分析溫度實時變化原因，全程保證貨品安全滿足不同冷鏈運輸需求及時報警。

3.7 智能管車技術通過可視化的全流程服務，直接連接車輛或車隊，全網共享運力數據資源，自動共享的服務水平數據，整體改變電商領域的服務水平。改變長途運輸公司通過G7定制化長途方案的實施快速建立標準的長途干線運輸產品，保證服務質量，不斷完善和提升運輸業務品質，改變快遞行業，全國統一的運力管理平臺，使任意供應商都能一鍵可視。

4 智能管車技術的優勢

4.1 感知和定位優勢

在傳統物流行業中，物流貨物的信息很難做到實時感知和定位，對物流貨物的控制也比較困難。采用新興的智能管車技術，在物流貨物上添加RFID、紅外線、GPS 和各種傳感器等芯片，能夠對派送的貨物進行實時的數據采集，為待運輸的貨物提供現場實時數據，包括溫度、濕度、壓力、運輸路徑、運輸狀態、運輸類別、運輸速度等信息，傳感器獲得這類信息后，通過物聯網傳輸至物流管理中心,管理中心可以進行實時數據監控，以便完成對物流貨物的實時控制。

4.2 業務一體化優勢

在物流貨物傳輸過程中，傳統物流最難解決的問題是物流企業和客戶之間的業務信息交流，由于無法實時獲取貨物的實際情況，在物流企業和客戶之間往往會產生誤會和矛盾。如今的智能管車技術通過無線網絡技術，使得物流貨物能夠在網絡平臺中實現狀態同步，通過網絡信息共享,完成物流企業與客戶之間的實時溝通和相互融合，形成物流企業的業務一體化服務。

4.3 智能信息處理優勢

在傳統物流行業中，物流貨物的分配和路線，智能管車時效監控系統可以自動獲得千萬次班車的真實時效，記錄班車的出發及到達時間，都采用人工分析，在海量的數據中完成決策，以獲得最佳分配和最佳路線，不但不耗費大量的人力，而且非常迅速獲得最優的分配和路線方案，智能系統可以調節車輛生命周期以及車輛費用支出情況為車輛制定可行合理的保養方案。

4.4 智能共享數據優勢

共享數據模式，數據的獲取對于不同的企業都是意義重大，數據缺失對物聯網和大數據分析來說都是災難性的。在構建此平臺上。智能管車的共享數據模式是很有必要的，通過數據共享的過程，加強數據的健壯性和安全性，在云平臺的服務器中構建數據的備份，縱使出現數話的丟失和覆蓋，也能夠通過共享數據模式完成人數據分析，從而獲取有意義的挖掘結果。