En las empresas con flotas de vehículos existe en la actualidad la necesidad creciente de analizar el funcionamiento de su flota y de anticiparse con el mantenimiento preventivo de los vehículos. Para esto es necesario disponer de una visualización que nos permita ver los indicadores más importantes de una forma clara y sencilla.
Por ello, para crear una visualización eficiente y que nos ayude a realizar una gestión óptima de la flota de vehículos, deberemos seguir los siguientes pasos.
Definición de los KPI
Cada vehículo de la flota genera una gran cantidad y variedad de datos. Por ello el primer paso que deberemos realizar es crear una lista de los KPI más importantes, aquellos que nos ayuden a conseguir nuestros objetivos de una manera rápida y sencilla.
Una vez definida nuestra lista con los KPI, los agruparemos según la naturaleza de los KPI. Debemos conseguir que el storytelling de la visualización tenga una continuidad.
Un ejemplo de agrupación, a muy alto nivel, podría ser el siguiente:
- Datos comportamiento conducción.
- Datos estado vehículo.
- Alarmas.
Esta agrupación nos permitirá crear un primer nivel de agregación en nuestra visualización. De esta forma el usuario tendrá un acceso rápido e intuitivo a los KPI que desea visualizar.
Niveles de agregación
Antes de comenzar con el desarrollo de la visualización hay otro punto importante que debemos definir, el nivel de agregación.
Como hemos indicado anteriormente, cada vehículo nos proporciona una gran cantidad y variedad de datos. Y para poder realizar una visualización correcta es necesario definir unos niveles de agregación que nos permita realizar los distintos análisis de los KPI desde unas métricas comunes.
Un ejemplo de niveles de agregación serían los siguientes:
- Fecha.
- Fabricante / marca vehículo.
- Modelo vehículo.
Además, estos niveles de agregación nos están definiendo los posibles filtros que podemos tener en nuestra visualización.
Organización de los datos
Otro punto importante para una óptima visualización de los datos es la organización de los kpis dentro de cada uno de los grupos que hayamos definido anteriormente.
En la parte superior de la visualización siempre deberemos disponer de los KPIs más importantes para el usuario y los que tienen un mayor de agregación. Con ello estaremos facilitando al usuario la lectura de la visualización.
Siempre debemos recordar que la información que debe encontrar el usuario es de más a menos importancia, permitiendo bucear en la información en la dirección lógica de la lectura
En caso de que el número de KPIs a representar hubiera que dividirlo en varias pantallas seguiríamos este mismo patrón.
Selección de gráficos
La selección de los gráficos para la representación de la información también es importante. En función de la información que queremos representar tendremos que utilizar unos gráficos u otros, ya que cada tipo de gráficos se utiliza para mostrar un cierto tipo de información.
Algunos de los gráficos más habituales que podemos utilizar son los siguientes:
- Gráfico de barras: Este gráfico se utiliza para resumir conjuntos de datos de forma categórica. Este gráfico nos permitirá realizar comparaciones entre dos o más valores.
- Gráfico circular: Los gráficos circulares se utilizan para mostrar la parte proporcional de un conjunto de datos sobre el total de los datos.
- Gráfico de líneas: Se utilizan para mostrar series de datos a lo largo de un rango continuo, normalmente de tiempo. Permitiéndonos ver de una sola vez tanto la tendencia general de un KPIs, así como la comparación simultanea con otros KPIs en el mismo rango temporal.
- Histograma: Visualmente similar a un gráfico de barras, pero en lugar de comparar categorías, nos indica como se distribuyen los datos de una única categoría a lo largo del tiempo.
- Gráfico de área: Similar a los gráficos de líneas, estos gráficos se utilizan para representar los totales acumulados a lo largo del tiempo. Además de representar una parte proporcional sobre un total.
Estos son algunos de los tipos de gráficos con los que podemos trabajar. Pero los anteriormente descritos son los mayoritariamente trabajaremos cuando desarrollemos nuestra visualización para el control de una flota de vehículos.
Otra característica importante que debemos tener en cuenta al realizar los gráficos es el color de estos. Los colores deben encontrarse dentro de la gama de colores del estilo corporativo y que no posean carga informativa.
Títulos
Una vez ya tenemos definidos todos los gráficos que vamos a incluir en nuestra visualización, el último paso que debemos realizar es definir los títulos de cada gráfico.
Cada gráfico debe tener un título que le indique al usuario que representa ese gráfico. Esa información es muy importante ya que le estamos indicando al usuario que estamos representando en cada KPI.
Conclusión
Una vez hayamos desarrollado nuestra visualización con los pasos que hemos visto anteriormente, podremos hacer una gestión proactiva de nuestra flota de vehículos. Ya que esta visualización nos permitirá entre otras acciones, por ejemplo:
- Obtener distintos insights sobre el estado de los vehículos y hacer un mantenimiento proactivo que nos permita reducir el tiempo de reparación de los vehículos, así como la vida útil de los mismos.
- Conocer el comportamiento de los conductores para poder realizar una conducción más eficiente y aumentar la seguridad de los conductores.
- Optimizar las rutas de reparto para una optimización de los costes de distribución.
Estas son algunos de los ejemplos de los beneficios que podemos obtener si disponemos de una visualización para la gestión de una flota de vehículos.
🔵 Para más contenido sobre IoT e Inteligencia Artificial, no dudes en leer otros artículos de nuestra serie, cuyo primer artículo puedes encontrar aquí:
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