Altair的事件处理和数据可视化工具使车队运营商能够分析来自传感器和其他来源的关键数据流。这种对车辆和驾驶员性能的实时可视化有助于降低运营成本、提高驾驶员的安全性以及车队的生产率。
分析师可以通过显示所有资产当前位置的地图来检查路线偏差，对任何参数设置程序警报，并比较驾驶员的行为。分析师也可以根据需要设计和修改分析仪表板，而无需编写任何代码。
车队运营商面临的分析挑战
卡车现在能够将大量数据从现场传输到总部。大量的传感器发送关于发动机性能、油耗和驾驶员行为的遥测数据，这些数据可以与 GPS 和第三方数据源（如天气状况提供商、警察和/或公共服务）相结合，从而了解路况、施工区域、交通流量和其他参数。
有效使用这些数据会对车队运营的盈利能力和服务质量产生显著的积极影响，但数据的数量和速度使得管理者很难理解数据显示的内容，除非管理者配备了正确的分析工具。
通过人工智能增强实时可见性
从运营的角度来看，卡车和驾驶员的性能操作视图可以带来许多明显的好处，但这些好处可以通过人工智能 （AI） 实现最大化。为了充分利用车队的数据资源，允许商业用户使用拖放界面创建新程序的人工智能工具是必要的。
在这种环境下的 AI用例包括：
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预测性和预防性维护
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剩余使用寿命 （RUL） 计算
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主动提醒驾驶员疲劳、延误和潜在的机械故障
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每个发动机的小时成本和每次行程距离成本的预测
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每次行程的盈利能力
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将天气数据纳入路线规划和管理
为决策者提供灵活、无代码的
分析解决方案
车队运营本质上是实时业务。负责平稳运行的人员必须能够分析信息并迅速作出反应。死板的分析应用程序需要自定义编码或咨询第三方专家来修改它们，这会产生障碍，使决策者无法在小问题演变成更大、更昂贵的问题之前识别和缓解小问题。
这样的实时仪表板可以处理和显示单个车辆和驾驶员的遥测、GPS和图像数据，还可以对整个车队的数据进行汇总和过滤。数据集通常包括速度、发动机转速、油压、轮胎压力、油耗、严重制动事故、与发布的限速相比的实际速度、位置、交通数据、天气和道路状况等等。
业务用户需要分析平台，使他们能够快速修改应用程序、开发新的仪表板和创建新的数据处理算法。了解必须回答的问题和源数据性质的人最适合设计和更新分析系统。显然需要无需编码的工具连接到新的数据源、构建和修改仪表板以及实施复杂的事件处理算法。
“车队管理人员必须充分利用所有有关车辆性能、驾驶员行为、交通、天气等方面的数据，这样他们才能对不断变化的情况做出实时反应。他们需要敏捷的分析解决方案，使他们能够立即适应新的挑战。”
Sam Mahalingam CTO, Altair
用于卡车车队监测的Altair数据分析
Altair使车队运营商能够开发、管理和部署流处理应用程序和仪表板，以提供各个卡车和驾驶员的实时性能的详细视图以及车辆和驾驶员组的汇总视图。Altair的基于web的云计算工具可以将从单个卡车网关收集到的实时数据汇合成一个数据流，并细分颗粒度来详细分析历史数据。
数据准备: 访问、清理和格式化来自各种来源的数据，包括Excel、CSV、PDF、TXT、JSON、XML、HTML、SQL数据库、大数据库（如Hadoop）等，无需任何手动进行数据输入或编码。
流处理: 直接连接到通过MQTT、Kafka、Solace和其他消息队列流式传输的的实时传感器数据，并构建具有完整拖放界面的复杂流处理应用程序。
数据可视化: 连接到实时和历史数据源，在不编写任何代码的情况下构建和发布复杂的实时仪表板。快速解决难题，在几秒钟内理解复杂的关系，只需点击几下，就会发现需要进一步调查的问题。
人工智能和机器学习:Altair行业领先的可视化分析建模方法使业务用户能够最大程度地减少与创建精心策划和管理的数据集相关的重复性工作，在企业范围内共享知识，并在连接的模型工作流中重复使用步骤，以更快地进行分析和共享见解。
车队运营是一项实时业务。决策者必须在个人和总体层面上实时查看了解驾驶员和车辆的性能。