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CareDrive는 상업용 차량 안전 관리 전문가로서 여행 버스 / 코치 회사가 직면하고있는 현재의 문제를 기반으로하는 고유 한 솔루션을 제공합니다.

산업 분석

오늘날 코치 산업은 고속도로의 수송 및 가속화 된 건설에 대한 사람들의 증가하는 수요와 함께 빠른 발전 단계에있었습니다. 차량 수가 급증하고 있지만 업계의 후진 관리로 인해 다양한 문제가 발생합니다. 과도한 속도, 과부하, 뒷문 ​​및 피로 운전으로 인한 교통 사고는 제거 할 수 없습니다. 낮은 운영 효율성, 높은 행정 비용, 분산 된 스케줄링, 자원 낭비, 이러한 모든 문제는 코치 산업의 발전을 방해했습니다. 코치 관리자는 일련의 과제에 직면 해 있습니다.

1. 차량 위치는 어디입니까? 운전사와는 어떻게 진행되고 있습니까? 도로 상태는 어떻습니까?

2. 운전자는 규정 된 경로에 대한 운전, 피로 운전 및 뒷문과 같은 불법 운전 및 운전 중 전화 걸기와 같은 잠재적 인 위험 요소를 어떻게 제거 할 수 있습니까?

3. 코치가 사고를 당했을 때 어떻게 희생자를 적시에 구출 할 수 있습니까?

4. 사고 후 책임을 어떻게 신속하고 효과적으로 구별 할 수 있습니까?

 

위의 모든 것들은 코치 산업의 원활한 진행을 방해하는 문제이며 관리자는 신속하게 대응해야합니다. 간단히 전통적인 고정 소수점 검사에 따라 차량과 사람의 안전을 보장 할 수 없습니다. 많은 수의 승객, 감독 직원이 없으면 고정 경로가 현실에서 명백한 문제가 될 수 있습니다. 따라서 코치 회사의 경우 사고 방지, 실시간 추적 및 데이터 분석과 통합 된 완벽한 솔루션이 매우 중요합니다.

솔루션

CareDrive는 상업용 차량 안전 관리 전문가로서 코치 회사가 당면한 현재의 문제를 기반으로하는 고유 한 솔루션을 제공합니다. 케어 피로 모니터 MR688 및 충돌 방지 경고 시스템 AWS650은 독립적으로 개발 된 운전 안전 시스템을 버스 회사의 차량 관리 시스템과 통합 할 수 있습니다. MR688은 운전자의 눈동자를 감지하여 운전자가 피곤하거나 산만 해지는 지 식별 할 수있는 반면, AWS650은 앞 차량과 차선과의 거리를 계산하고 분석하여 운전자가 위험에 처해 있는지 판단 할 수 있습니다. 운전자를 식별하는 것이 위험 할 때, 시스템은 사고를 피하기 위해 운전자에게 경보를 발령합니다. 동시에 경보 신호, 이미지, 비디오 및 주행 속도 및 위치와 같은 기타 데이터를 함대 관리 센터에 전달합니다. 이러한 정보를 통해 관리자는 정신 상태와 운전 습관을 포함하여 운전자의 상태를 분석하고 더 잘 이해할 수 있습니다. 따라서 운전자를보다 잘 교육하고 안내 할 수 있으며 사고율을 낮추는 관련 규칙을 수립 할 수 있습니다.

성공 사례

다음은 XXX 회사에 맞게 사용자 정의 된 CareDrive 솔루션입니다.

XXX은 남아프리카의 버스 회사입니다. 우리 솔루션을 적용하기 전에 매년 교통 사고로 121 만 달러의 손실을 입었습니다. 2014 년부터 XXX는 MDVR 시스템에 Driver Fatigue Monitor MR688 및 Anti Collision Warning System AWS650을 통합하기 시작했습니다. 다음은 XXX에서 시스템이 작동하는 방식을 보여주는 그림입니다.

XXX의 버스에 설치된 MR688 :

소프트웨어의 정방향 충돌 알람을 보여주는 스크린 샷. 비디오를 통해 관리자는 운전 상태와 도로 상태를 명확하게 볼 수 있습니다.

AWS650은 앞 차량과의 거리가 너무 가까워지면 알람 신호를 출력합니다. 다음은 특정 기간 내의 데이터 쿼리입니다.

MR688이 운전자의 피로 운전 또는 산만 운전을 감지하면 데이터를 차량 관리 센터에 출력하고 이력 데이터 검사는 다음과 같습니다.

역사적인 알람 사진 쿼리 :이 사진을 통해 관리자는 운전 상태, 도로 상태 및 알람으로 이어지는 이유를 분석 할 수 있습니다. 이 분석은 운전자 교육 및 의무 규칙 제정을위한 합리적인 근거를 마련하고 사고 발생시 책임자를 신속하고 효과적으로 찾을 수 있도록 도와줍니다.

2014 년에 비해이 솔루션은 2015 년에 큰 가치를 창출합니다.

1. 90 %의 사고가 감소되어 1,089,000 달러의 손실을 막았다.

2. 사고율 감소로 30 %의 승객 증가.

3. 2015 년에 5 건의 사고가 발생했을 때 적시에 구제 조치를 취 했으므로 50 %의 손실이 감소했습니다.

4. 데이터 분석으로 책임을 효과적으로 구별하기위한 교통 사고에 대한 증거가 제공되었습니다.

5. 회사의 운전자의 소지품 및 행복감이 크게 향상됩니다.

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