智能化车队管理数字物流再进化

　　智慧城市的应用非常多样，如物流业从港口或机场开始，所进行的运送及仓储管理，甚至在货品进入仓库之后，都需要透过IT设备进行更精细的数据管理。除了货品本身外，负责将货品运送离开港口或机场的车辆，也需要更为智慧的管理，事实上，车辆管理正是数字物流应用中，非常需要中央控管的领域。
　　所谓的数字物流，是指从货品运输起点开始，整个物流配送过程都能够处于完全监控的过程。因此，任何处于行动中的物流因素，包括货品、人及车辆，都需要管理。
　　数字物流所面临的挑战，主要为具体且有感的提升营运效率，其包括降低事故率（维修费用保险费用）、减少燃油成本、符合相关法规、减少温室气体排放、改善车辆重置成本、雇用和留住合格的驾驶、确保司机安全驾驶及改善维护费用等，也因此衍生出不少商机。
　　如为了增进车队的安全，不但需要各式各样的传感器及监控设备，行车计算机能否及早提出警告，也是关键之一，甚至还包括驾驶行为侦测，如酒精、超速等，才能充分发挥数位物流所要达成的效益。
　　除了物流车队外，类似的需求也存在需要许多车辆的环境，如机场服务其实也有很多车子，不管是运送行李、乘客、油料，一个机场往往就有三四百台以上的车子，一定要做好管理动作，能够实时调度，而且还可以做到自动化，才能提升机场运作效率。
　　智慧城市的巴士运输（eBus），也是相当重要，在欧美等先进国家，可能是因为私人运输系统发展较早，也较为发达，加上私人汽车购买力很高，eBus系统的需求反而没有那么高。
　　公用运输系统对于安全的要求，又较数字物流车队来得更加严格，也让辨识司机是否有作出不利于安全驾驶的监控技术，显得格外重要。此外，林威佐指出，透过数字监控，还可将上车人数及收入的误差差距，控制到1以内，不但可以减少账务整理时间，更可减少人为疏失或甚至监守自盗的可能。
　　此外，维护市民安全的警车、消防车及救护车，更是需要中央智慧管理。透过数字监控技术，不但可以尽早协助这些特殊用途的车子到达目的地，而且透过现场的信息搜集，后台顾问还可立即提供建议给现场指挥官，指挥调度现场事宜，以达到救援资源利用的极大化。
　　即使是看似并不紧急的事情，其实也可以透过数字监控技术，带来极大的方便。如垃圾车队若能做好车队管理，提供民众最恰当的到达时间，想要达垃圾不落地目标的难度，相对会减少许多。此外，许多国家的垃圾收费方式已经改用重量检测，而非使用垃圾袋，而利用垃圾车，即可执行重量侦测，更容易达到垃圾减量的目标。
　　汽油、瓦斯及食物运送车辆的管理，还需要注意温度控制方面的问题，这类车辆虽然在出发前，都会先做温度检测，并确保空调设备运作正常，但如果能在运送过程中，持续进行温度控制，会更能确保运输过程的安全性。
　　至于在货运运输业方面，因为地区广大，许多卡车一出门，往往都是一两个礼拜不会回来，目前多数业者都只能用GPS来控制，持续记录车子所在的位置及速度，然后在月底印出报表，作为主要的管理模式。但只是知道车子在哪里，是不够的，完整的车队管理，要连驾驶一起管理，尤其是货运驾驶，更是很难管理。但透过研华的解决方案，可以结合不同的传感器，侦测各种驾驶行为，甚至可以侦测油门的踩踏次数、力量及挡位，司机的驾驶行为一旦不当，如低挡高速耗油、转弯不打方向灯等，系统就会自动实时警告，有助于解决车队管理碰到的问题。
　　值得注意的是，数字物流应用不但商机无穷，更有机会带动相关产业发展。