TWM545969U - 大數據分析之客運油耗分析系統 - Google Patents
大數據分析之客運油耗分析系統 Download PDFInfo
- Publication number
- TWM545969U TWM545969U TW106201308U TW106201308U TWM545969U TW M545969 U TWM545969 U TW M545969U TW 106201308 U TW106201308 U TW 106201308U TW 106201308 U TW106201308 U TW 106201308U TW M545969 U TWM545969 U TW M545969U
- Authority
- TW
- Taiwan
- Prior art keywords
- analysis
- fuel consumption
- passenger
- driving
- big data
- Prior art date
Links
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 title claims description 208
- 239000000446 fuel Substances 0.000 title claims description 195
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 title claims description 43
- 230000006872 improvement Effects 0.000 claims description 22
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 22
- 238000012351 Integrated analysis Methods 0.000 claims description 19
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 claims description 4
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 33
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 27
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 12
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 8
- OKTJSMMVPCPJKN-UHFFFAOYSA-N Carbon Chemical compound [C] OKTJSMMVPCPJKN-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 7
- 229910052799 carbon Inorganic materials 0.000 description 7
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 6
- 238000004134 energy conservation Methods 0.000 description 5
- 238000012552 review Methods 0.000 description 5
- 230000003449 preventive effect Effects 0.000 description 4
- 206010039203 Road traffic accident Diseases 0.000 description 3
- 230000008859 change Effects 0.000 description 3
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 2
- 230000000750 progressive effect Effects 0.000 description 2
- 206010000117 Abnormal behaviour Diseases 0.000 description 1
- 230000004075 alteration Effects 0.000 description 1
- 239000003086 colorant Substances 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000002441 reversible effect Effects 0.000 description 1
- 238000012216 screening Methods 0.000 description 1
- 238000007619 statistical method Methods 0.000 description 1
- 238000012800 visualization Methods 0.000 description 1
Landscapes
- Traffic Control Systems (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Description
本創作係有關於一種客運油耗分析系統，特別是有關於一種大數據分析之客運油耗分析系統。
公共運輸對一個國家的交通至關重要，其中公車由於價格低廉，因此是許多民眾的重要交通工具。而為了要降低成本以提升營運績效並促進節能減碳，油耗的控制就成為了每一家客運業者不可忽視的問題。
然而，影響油耗的因素並非只有單一的因素，除了駕駛行為以外，車輛狀態、票收載客及行駛路線等多個因素也都有可能顯著地影響車輛的油耗。然而，目前並沒有一個有效的分析系統供這些客運業者能夠針對上述多個因素進行整體油耗分析，故這些客運業者並沒有辦法有效地掌控油耗進而控制成本。
此外，駕駛員的駕駛行為不但與油耗有關，更與整體的服務品質及事故發生率習習相關。然而，目前並沒有一個有效的分析系統供這些客運業者能夠針對各個駕駛員的駕駛行為與交通違規的關聯性進行有效地分析，以統計檢討或預防性地提出警示而降低事故的發生機率，因此這些客運業者並沒有辦法有效地改善駕駛員的駕駛行為，進而有效地改善整體的服務品質及事故發生率。
因此，如何提供一種有效的客運油耗分析系統，其能夠改善上述的情況已經成為一個刻不容緩的問題。
有鑑於上述習知技藝之問題，本創作之其中一目的就是在提供一種大數據分析之客運油耗分析系統，以解決上述的問題。
根據本創作之其中一目的，提出一種大數據分析之客運油耗分析系統，其可運作於電腦主機；此系統可包含儲存模組及節油分析模組。儲存模組可包含行車資料庫，行車資料庫可儲存複數個車輛之油單紀錄及/或車機資料。節油分析模組可與儲存模組連接，並可透過大數據分析方法分析油單紀錄及/或車機資料以產生油耗分析結果，油耗分析結果可包含車輛油耗等第分析結果。
在一較佳的實施例中，儲存模組更可包含駕駛員資料庫，駕駛員資料庫可儲存複數個駕駛員之駕駛憑單紀錄。
在一較佳的實施例中，節油分析模組可透過大數據分析方法分析油單紀錄及/或車機資料及/或駕駛憑單紀錄以產生駕駛員油耗等第分析結果。
在一較佳的實施例中，節油分析模組可透過大數據分析方法分析油單紀錄及/或車機資料及/或駕駛憑單紀錄以產生車輛空駛分析結果及/或駕駛員空駛分析結果。
在一較佳的實施例中，節油分析模組可透過大數據分析方法分析油單紀錄及/或車機資料及/或駕駛憑單紀錄以產生路線總油耗分析結果。
在一較佳的實施例中，客運油耗分析系統更可包含駕駛安全分析模組，其可透過大數據分析方法分析油單紀錄及/或車機資料及/或駕駛憑單紀錄以產生駕駛安全分析結果。
在一較佳的實施例中，駕駛安全分析結果可包含煞車頻率分析結果及/或急加速次數分析結果及/或車輛超速分析結果。
在一較佳的實施例中，駕駛安全分析模組可根據駕駛安全分析結果及
交通違規紀錄產生各個駕駛員之駕駛行為改善建議。
在一較佳的實施例中，客運油耗分析系統更可包含票收載客統計模組及整合分析模組；票收載客統計模組可與票證系統連接，並可由票證系統取得票收載客紀錄，並產生一票收載客統計資料；整合分析模組可整合並分析油耗分析結果及/或票收載客紀錄以產生整體油耗分析結果，並可根據整體油耗分析結果產生油耗改善建議。
在一較佳的實施例中，客運油耗分析系統更可包含票收載客統計模組及整合分析模組；票收載客統計模組可與票證系統連接，並可由票證系統取得票收載客紀錄，並產生一票收載客統計資料；整合分析模組可整合並分析油耗分析結果及/或駕駛安全分析結果及/或票收載客紀錄以產生整體油耗分析結果，並可根據整體油耗分析結果產生油耗改善建議。
本創作之大數據分析之客運油耗分析系統，其可具有一或多個下述優點：
(1)在本創作之一實施例中，客運油耗分析系統可以利用大數據分析方法分析油單紀錄、車機資料及駕駛憑單紀錄以產生油耗分析結果及駕駛安全分析結果，並將上述分析結果與票收載客紀錄整合以產生整體油耗分析結果，故可根據駕駛行為、車輛狀態、票收載客及行駛路線等多個因素來對車輛油耗進行綜合分析以產生整體油耗分析結果，故可使客運業者能夠有效地掌控車輛油耗狀態。
(2)在本創作之一實施例中，客運油耗分析系統可根據整體油耗分析結果針對多個改善面向提出油耗改善建議以供客運業者參考，因此使客運業者能夠精確地降低車輛的油耗，以控制成本、提升營運績效並促進節能減碳。
(3)在本創作之一實施例中，客運油耗分析系統可根據駕駛安全分析結
果及交通違規紀錄產生各個駕駛員之駕駛行為改善建議，故使客運業者能夠據以改善各個駕駛員之駕駛行為，藉此提升整體的服務品質及事故發生率。
(4)在本創作之一實施例中，客運油耗分析系統更可具有安全駕駛指數單元、行車事故處理追蹤單元及駕駛違規處理追蹤單元，其可以提供關於安全駕駛指數、行車事故處理追蹤及駕駛違規處理追蹤等等的詳細資訊，以供使用者進行追蹤管理，故具有更佳的效能。
1‧‧‧客運油耗分析系統
11‧‧‧儲存模組
111‧‧‧行車資料庫
12‧‧‧節油分析模組
13‧‧‧駕駛安全分析模組
131‧‧‧安全駕駛指數單元
132‧‧‧行車事故處理追蹤單元
133‧‧‧駕駛違規處理追蹤單元
14‧‧‧票收載客統計模組
15‧‧‧整合分析模組
第1圖為本創作之大數據分析之客運油耗分析系統之第一實施例之方塊圖。
第2圖為本創作之大數據分析之客運油耗分析系統之第二實施例之方塊圖。
第3圖係為本創作之大數據分析之客運油耗分析系統之第三實施例之方塊圖。
第4圖係為本創作之大數據分析之客運油耗分析系統之第四實施例之方塊圖。
以下將參照相關圖式，說明依本創作之大數據分析之客運油耗分析系統之實施例，為了清楚與方便圖式說明之故，圖式中的各部件在尺寸與比例上可能會被誇大或縮小地呈現。在以下描述及/或申請專利範圍中，當提及元件「連接」或「耦合」至另一元件時，其可直接連接或耦合至該另一元件或可存在介入元件；而當提及元件「直接連接」或「直接耦合」至另一元件時，不存在介入元件，用於描述元件或層之間之關係之其他字詞應
以相同方式解釋；而當提及項目及/或另一項目時，其為單一項目或為複數個項目的組合。為使便於理解，下述實施例中之相同元件係以相同之符號標示來說明。
請參閱第1圖，係為本創作之大數據分析之客運油耗分析系統之第一實施例之方塊圖。如圖所示，客運油耗分析系統1可包含儲存模組11及節油分析模組12。
儲存模組11可包含行車資料庫111，而行車資料庫111可儲存複數個車輛之油單紀錄、車機資料及駕駛憑單紀錄。
節油分析模組12可與儲存模組11連結，並可透過大數據分析方法分析油單紀錄、車機資料及駕駛憑單紀錄以產生油耗分析結果；其中，油耗分析結果可包含車輛油耗等第分析結果及駕駛員油耗等第分析結果。
其中，車輛油耗等第分析結果可分析各車輛耗油量，以利使用者掌控各車輛耗油量變化。例如，客運油耗分析系統1可透過視覺化介面顯示各車輛油耗資料量。使用者可透過時間、管理站、路線進行篩選，使用者選擇後，視覺化介面可呈現各車輛/各路線/各月份的分項或綜合耗油情形，使用者可點選以呈現各長條圖的細項資料。再者，視覺化介面可顯示篩選後資料的車輛/路線/月份等因素之等第比較。
駕駛員油耗等第分析結果可分析駕駛員標準油耗量，以利使用者掌控各駕駛每班次油耗量變化。例如，客運油耗分析系統1可透過視覺化介面顯示全部駕駛員之歷史總油耗資料量等第。使用者可透過年月、管理站、路線進行篩選，使用者選擇後，視覺化介面可呈現行駛該路線的駕駛員平均油耗，以及根據各班次油耗量進行平均，並分成個油耗等第，視覺化介面可不同顏色呈現該駕駛之油耗行為，如紅色表示油耗量越大，而綠色則表示油耗量越小；使用者更可點選駕駛員的名字，而視覺化介面則可連動
呈現此駕駛員每日油耗情形。
當然，上述僅為舉例，客運油耗分析系統1之各個模組及其功能均可依實際需求進行變化，本創作並不以此為限。
透過上述的方式，使用者可透過客運油耗分析系統1的視覺化介面了解各個駕駛員及車輛的油耗細部資料，並可進行比較，進而提出改善的方式，以有效地降低油耗，使成本可降低並可提升營運績效並促進節能減碳。
請參閱第2圖，係為本創作之大數據分析之客運油耗分析系統之第二實施例之方塊圖。如圖所示，客運油耗分析系統1可包含儲存模組11、節油分析模組12、駕駛安全分析模組13、票收載客統計模組14及整合分析模組15。
節油分析模組12可與儲存模組11連結，並可透過大數據分析方法分析油單紀錄、車機資料及駕駛憑單紀錄以產生油耗分析結果；其中，油耗分析結果可包含車輛油耗等第分析結果及駕駛員油耗等第分析結果，車輛油耗等第分析結果及駕駛員油耗等第分析結果與前述實施例相同，故不在此多加贅述；與前述實施例不同的是，油耗分析結果更可包含路線總油耗分析結果、車輛空駛分析結果及駕駛員空駛分析結果。
路線總油耗分析結果可提供各管理站經營路線耗油量，以利使用者掌控歷史油耗量變化。例如，客運油耗分析系統1可透過視覺化介面顯示所有路線油耗資料量，使用者可透過年月、星期別、管理站、路線、車號進行篩選，使用者選擇後，視覺化介面將依據篩選條件呈現每日油耗資料。
車輛空駛分析結果分析可車輛空駛情形，即在原定路線里程以外產生的行駛里程，以監控不正常空駛車輛/路線，重新檢討改善並可節省油耗支出。例如，客運油耗分析系統1可透過視覺化介面顯示全部車輛之總空駛量，使用者可透過年月、管理站、路線選單進行篩選，視覺化介面可透過
圓圈的大小來表示空駛量，如圓圈圖示越大，表示空駛量愈高，反之則愈低；使用者另可經由點選標記車號之圓圈，視覺化介面則可連動呈現此車輛的所有空駛明細。
駕駛員空駛分析結果可分析各駕駛員空駛情形，以利掌握不正常空駛駕駛，並可節省油耗支出。例如，客運油耗分析系統1可透過視覺化介面顯示全部駕駛員之總空駛量，使用者可透過年月、管理站、路線選單進行篩選，視覺化介面可透過圓圈的大小來表示空駛量；同樣的，圓圈圖示越大，表示空駛量越高；使用者另可經由點選標記駕駛員名字之圓圈，視覺化介面則可連動呈現此駕駛員的所有空駛明細。
透過上述的方式，使用者可透過客運油耗分析系1的視覺化介面了解各個駕駛員、車輛及路線的油耗細部資料，並可了解車輛及駕駛員的空駛細部資料，並可進行比較，進而提出改善的方式，以有效地降低油耗及空駛情形，使成本可降低並可提升營運績效並促進節能減碳。
駕駛安全分析模組13可與儲存模組11連接，並可透過大數據分析方法分析油單紀錄、車機資料及駕駛憑單紀錄以產生駕駛安全分析結果，其中可包含各個駕駛員的煞車頻率分析結果、急加速次數分析結果或車輛超速分析結果及其他駕駛安全相關分析結果，並可透過視覺化的介面顯示，藉此使用者可以了解各個駕駛員的駕駛行為的細部資料，並可進行比較，進而提出改善的方式，使各個駕駛員的駕駛行為能夠得到改進。
票收載客統計模組14可與票證系統連接，可並由票證系統取得票收載客紀錄，票收載客紀錄包含但不限於乘客搭乘紀錄、總搭乘人數、各區段搭乘人數或各種搭乘統計資料之一種或複數種資料；票收載客統計模組14可直接提供接收的票收載客紀錄至整合分析模組15，或經過大數據統計分析後再提供至整合分析模組15。
整合分析模組15可與節油分析模組12、駕駛安全分析模組13及票收載客統計模組14連接，整合分析模組15可整合並分析油耗分析結果、駕駛安全分析結果及票收載客紀錄以產生整體油耗分析結果，並可根據整體油耗分析結果產生油耗改善建議。
當然，上述僅為舉例，客運油耗分析系統1之各個模組及其功能均可依實際需求進行變化，本創作並不以此為限。
透過上述的方式，客運油耗分析系統1可根據駕駛行為、車輛狀態、票收載客及行駛路線等等多個面向來進行整體的分析，並可產生整體油耗分析結果，讓使用者可以完全了解高油耗的成因；此外，客運油耗分析系統1可進一步根據整體油耗分析結果提出油耗改善建議，讓使用者可以據以進行改善，故可以有效地降低油耗，使成本可減少並可有效提升營運績效並促進節能減碳。
值得一提的是，由於影響油耗的因素可能包含駕駛行為、車輛狀態、票收載客及行駛路線等多個因素，而由於目前缺乏一個有效的整合分析系統，故客運業者並無法能夠針對上述多個因素進行整體油耗分析，因此沒有辦法有效地掌控油耗進而控制成本。相反的，在本創作之一實施例中，客運油耗分析系統可以利用大數據分析方法分析油單紀錄、車機資料及駕駛憑單紀錄以產生油耗分析結果及駕駛安全分析結果，並將上述分析結果與票收載客紀錄整合以產生整體油耗分析結果，故可根據駕駛行為、車輛狀態、票收載客及行駛路線等多個因素來對車輛油耗進行綜合分析以產生整體油耗分析結果，故可使客運業者能夠有效地掌控車輛油耗狀態。
此外，在本創作之一實施例中，客運油耗分析系統可根據整體油耗分析結果針對多個改善面向提出油耗改善建議以供客運業者參考，因此使客運業者能夠精確地降低車輛的油耗，以控制成本及營運績效並促進節能減
碳。由上述可知，本創作實具進步性之專利要件。
請參閱第3圖，係為本創作之大數據分析之客運油耗分析系統之第三實施例之方塊圖。如圖所示，客運油耗分析系統1可包含儲存模組11、節油分析模組12、駕駛安全分析模組13、票收載客統計模組14及整合分析模組15。
節油分析模組12可與儲存模組11連結，並可透過大數據分析方法分析油單紀錄、車機資料及駕駛憑單紀錄以產生油耗分析結果；其中，油耗分析結果可包含車輛油耗等第分析結果、駕駛員油耗等第分析結果、路線總油耗分析結果、車輛空駛分析結果及駕駛員空駛分析結果。
駕駛安全分析模組13可與儲存模組11連接，並可透過大數據分析方法分析油單紀錄、車機資料及駕駛憑單紀錄以產生駕駛安全分析結果，其中可包含各個駕駛員的煞車頻率分析結果、急加速次數分析結果及車輛超速分析結果，並可透過視覺化的介面顯示。
票收載客統計模組14可與票證系統連接，可並由票證系統取得票收載客紀錄。
整合分析模組15可與節油分析模組12、駕駛安全分析模組13及票收載客統計模組14連接，整合分析模組15可整合並分析油耗分析結果、駕駛安全分析結果及票收載客紀錄以產生整體油耗分析結果，並可根據整體油耗分析結果產生油耗改善建議。上述各模組之詳細技術特徵已於前述實施例中說明，故不在此多加贅述。
與前述實施例不同的是，駕駛安全分析模組13可根據駕駛安全分析結果及交通違規紀錄產生各個駕駛員之駕駛行為改善建議，透過這個方式可將駕駛員、各趟次的駕駛行為及交通違規紀錄進行全盤整合分析，以得知各駕駛員之駕駛行為與交通違規的關聯性，並可進一步產生各個駕駛員之
駕駛行為改善建議，以統計檢討或預防性地提出警示而降低事故的發生機率。因此，使用者可更為具體地針對各個駕駛員之駕駛行為進行改進，藉此提升整體的服務品質及降低事故發生率。
由上述可知，本實施例之客運油耗分析系統1可將駕駛員、各趟次的駕駛行為及交通違規紀錄進行全盤整合分析，以得知各駕駛員之駕駛行為與交通違規的關聯性，並可進一步產生各個駕駛員之駕駛行為改善建議，以統計檢討或預防性地提出警示而降低事故的發生機率，藉此可具體地針對各個駕駛員之駕駛行為進行改進，藉此提升整體的服務品質及降低事故發生率。
請參閱第4圖，係為本創作之大數據分析之客運油耗分析系統之第四實施例之方塊圖。如圖所示，客運油耗分析系統1可包含儲存模組11、節油分析模組12、駕駛安全分析模組13、票收載客統計模組14及整合分析模組15。
與前述實施例不同的是，本實施例之駕駛安全分析模組13更可提供安全駕駛指數單元131、行車事故處理追蹤單元132及駕駛違規處理追蹤單元133。安全駕駛指數能單元131可監控駕駛員行車行為，以提升公車行車安全及舒適度。例如，客運油耗分析系統1可透過視覺化介面顯示全部駕駛員之駕駛行為平均安全駕駛指數及各指標等第平均值，使用者可透過年月、管理站、路線選單進行篩選，使用者選擇後，視覺化介面可呈現各駕駛員安全駕駛指數等第與各指標分數，並透過顏色來表示駕駛行為的異常情形，如紅色可表示駕駛行為有異常情形，綠色則可表示駕駛行為正常；使用者另可點選駕駛員名字，視覺化介面可連動呈現此駕駛員之駕駛行為指標分數。
行車事故處理追蹤單元132可掌握各駕駛員事故情形，以利掌握行車
事故之歷史變化，可做為駕駛員行為檢討之依據，藉此提升行車安全。例如，客運油耗分析系統1可透過視覺化介面顯示歷史行車事故資料，顯示數據為近1次更新資料，使用者可透過管理站、路線、年度、月份進行篩選；若篩選特定月份，視覺化介面可呈現一併呈現近半年數值提供比較，此外，視覺化介面更可提供列表以新增、編輯或刪除事故處理資料，作為資料處理追蹤之清單。
駕駛違規處理追蹤單元133可檢視駕駛員違規情形，以利掌握違規數量變化，可提供駕駛員行為檢討之依據，提升行車安全度。例如，客運油耗分析系統1可透過視覺化介面顯示駕駛員違規情形統計，顯示數據為近1次更新資料，使用者可透過管理站、路線、年度、月份進行篩選；若篩選特定月份，視覺化介面可一併呈現近半年數值提供比較，此外，視覺化介面更可提供列表新增、編輯或刪除違規處理資料，作為資料處理追蹤之清單。
此外，本實施例之客運油耗分析系統1更可具有各種不同的功能單元以提供關於安全駕駛指數、行車事故處理追蹤及駕駛違規處理追蹤等等的詳細資訊，以供使用者進行追蹤管理，故具有更佳的效能。
當然，上述僅為舉例，客運油耗分析系統1之各個模組、單元及其功能均可依實際需求進行變化，本創作並不以此為限。
值得一提的是，由於駕駛員的駕駛行為不但與油耗有關，更與整體的服務品質及事故發生率習習相關，然而，目前並沒有一個有效的分析系統供客運業者能夠針對各個駕駛員的駕駛行為與交通違規的關聯性進行有效地分析，以統計檢討或預防性地提出警示而降低事故的發生機率，故這些客運業者並沒有辦法有效地改善駕駛員的駕駛行為，故造成其整體的服務品質及事故發生率均無法改善。相反的，在本創作之一實施例中，客運油
耗分析系統可根據駕駛安全分析結果及交通違規紀錄產生各個駕駛員之駕駛行為改善建議，故使客運業者能夠據以改善各個駕駛員之駕駛行為，藉此提升整體的服務品質及事故發生率。
綜上所述，在本創作之一實施例中，客運油耗分析系統可以利用大數據分析方法分析油單紀錄、車機資料及駕駛憑單紀錄以產生油耗分析結果及駕駛安全分析結果，並將上述分析結果與票收載客紀錄整合以產生整體油耗分析結果，故可根據駕駛行為、車輛狀態、票收載客及行駛路線等多個因素來對車輛油耗進行綜合分析以產生整體油耗分析結果，故可使客運業者能夠有效地掌控車輛油耗狀態。
又，在本創作之一實施例中，客運油耗分析系統可根據整體油耗分析結果針對多個改善面向提出油耗改善建議以供客運業者參考，因此使客運業者能夠精確地降低車輛的油耗，以控制成本及營運績效並促進節能減碳。
此外，在本創作之一實施例中，客運油耗分析系統可根據駕駛安全分析結果及交通違規紀錄產生各個駕駛員之駕駛行為改善建議，故使客運業者能夠據以改善各個駕駛員之駕駛行為，藉此提升整體的服務品質及降低事故發生率。
再者，在本創作之一實施例中，客運油耗分析系統更可具有安全駕駛指數單元、行車事故處理追蹤單元及駕駛違規處理追蹤單元，其可以提供關於安全駕駛指數、行車事故處理追蹤及駕駛違規處理追蹤等等的詳細資訊，以供使用者進行追蹤管理，故具有更佳的效能。
可見本創作在突破先前之技術下，確實已達到所欲增進之功效，且也非熟悉該項技藝者所易於思及，其所具之進步性、實用性，顯已符合專利之申請要件，爰依法提出專利申請，懇請貴局核准本件新型專利申請案，
以勵創作，至感德便。
以上所述僅為舉例性，而非為限制性者。其它任何未脫離本創作之精神與範疇，而對其進行之等效修改或變更，均應該包含於後附之申請專利範圍中。
1‧‧‧客運油耗分析系統
11‧‧‧儲存模組
111‧‧‧行車資料庫
12‧‧‧節油分析模組
Claims (10)
- 一種大數據分析之客運油耗分析系統，係運作於一電腦主機，並包含：一儲存模組，係包含一行車資料庫，該行車資料庫儲存複數個車輛之一油單紀錄及/或一車機資料；以及一節油分析模組，係與該儲存模組連結，並以大數據分析方法分析該油單紀錄及/或該車機資料以產生一油耗分析結果，該油耗分析結果包含一車輛油耗等第分析結果。
- 如申請專利範圍第1項所述之大數據分析之客運油耗分析系統，其中該儲存模組更包含一駕駛員資料庫，該駕駛員資料庫係儲存複數個駕駛員之一駕駛憑單紀錄。
- 如申請專利範圍第2項所述之大數據分析之客運油耗分析系統，其中該節油分析模組係透過大數據分析方法分析該油單紀錄及/或該車機資料及/或該駕駛憑單紀錄以產生一駕駛員油耗等第分析結果。
- 如申請專利範圍第1或2項所述之大數據分析之客運油耗分析系統，其中該節油分析模組係透過大數據分析方法分析該油單紀錄及/或該車機資料及/或該駕駛憑單紀錄以產生一車輛空駛分析結果及/或一駕駛員空駛分析結果。
- 如申請專利範圍第1或2項所述之大數據分析之客運油耗分析系統，其中該節油分析模組係透過大數據分析方法分析該油單紀錄及/或該車機資料及/或該駕駛憑單紀錄以產生一路線總油耗分析結果。
- 如申請專利範圍第2項所述之大數據分析之客運油耗分析系統，更包含一駕駛安全分析模組，該駕駛安全分析模組係透過大數據分析方法分析該油單紀錄及/或該車機資料及/或該駕駛憑單紀錄以產生一駕駛安全分析結果。
- 如申請專利範圍第6項所述之大數據分析之客運油耗分析系統，其中該駕駛安全分析結果係包含一煞車頻率分析結果及/或一急加速次數分析結果及/或一車輛超速分析結果。
- 如申請專利範圍第6項所述之大數據分析之客運油耗分析系統，其中該駕駛安全分析模組係根據該駕駛安全分析結果及一交通違規紀錄產生各個該駕駛員之一駕駛行為改善建議。
- 如申請專利範圍第1項所述之大數據分析之客運油耗分析系統，更包含一票收載客統計模組及一整合分析模組；該票收載客統計模組係與一票證系統連接，並由該票證系統取得一票收載客紀錄；該整合分析模組係整合並分析該油耗分析結果及/或該票收載客紀錄以產生一整體油耗分析結果，並根據該整體油耗分析結果產生一油耗改善建議。
- 如申請專利範圍第6項所述之大數據分析之客運油耗分析系統，更包含一票收載客統計模組及一整合分析模組；該票收載客統計模組係與一票證系統連接，並由該票證系統取得一票收載客紀錄；該整合分析模組係整合並分析該油耗分析結果、該駕駛安全分析結果及/或該票收載客紀錄以產生一整體油耗分析結果，並根據該整體油耗分析結果產生一油耗改善建議。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| TW106201308U TWM545969U (zh) | 2017-01-24 | 2017-01-24 | 大數據分析之客運油耗分析系統 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| TW106201308U TWM545969U (zh) | 2017-01-24 | 2017-01-24 | 大數據分析之客運油耗分析系統 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| TWM545969U true TWM545969U (zh) | 2017-07-21 |
Family
ID=60049627
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| TW106201308U TWM545969U (zh) | 2017-01-24 | 2017-01-24 | 大數據分析之客運油耗分析系統 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| TW (1) | TWM545969U (zh) |
-
2017
- 2017-01-24 TW TW106201308U patent/TWM545969U/zh not_active IP Right Cessation
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN108242149B (zh) | 一种基于交通数据的大数据分析方法 | |
| US20170103101A1 (en) | System for database data quality processing | |
| US9384597B2 (en) | System and method for crowdsourcing vehicle-related analytics | |
| JP7493261B2 (ja) | 車載機器及びシステム等 | |
| CN103718218B (zh) | 用于管理故障代码的系统和方法 | |
| US20210110480A1 (en) | Intelligent machine sensing and machine learning-based commercial vehicle insurance risk scoring system | |
| EP2842108B1 (en) | System and method for tracking driver hours and timekeeping | |
| EP2480871B1 (en) | System, method and computer program for simulating vehicle energy use | |
| CN102881057B (zh) | 基于iOBD的车辆管理系统及其车辆管理方法 | |
| US20140278574A1 (en) | System and method for developing a driver safety rating | |
| US20110301997A1 (en) | System and method for managing fleet vehicles or employee owned vehicles | |
| CN108369776A (zh) | 基于车速的分析 | |
| US20150175067A1 (en) | System And Method For Providing Feedback To A Vehicle Driver | |
| US8577935B2 (en) | System and method for storing performance data in a transit organization | |
| CN103863220A (zh) | 机动车数据的监测方法和系统 | |
| CN101661532A (zh) | 从总量数据计算车况指数的系统和方法 | |
| CN108363381A (zh) | 基于车联网的车辆管理系统 | |
| JP2016218862A (ja) | 評価方法、評価プログラムおよび情報処理装置 | |
| JP2012084136A (ja) | 車両運行管理システム | |
| Boodlal et al. | Study of the Impact of a Telematics System on Safe and Fuel-efficient Driving in Trucks | |
| CN109035480B (zh) | 一种报表数据生成方法 | |
| TWM545969U (zh) | 大數據分析之客運油耗分析系統 | |
| CN114997527B (zh) | 基于道路运输动态数据的企业考核评价方法、系统及终端 | |
| JP2006292418A (ja) | 車両の燃料消費率評価装置およびその評価方法 | |
| US11798321B2 (en) | Driver score determination for vehicle drivers |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| MM4K | Annulment or lapse of a utility model due to non-payment of fees |