الوقود – شريان الأسطول ونقطة الألم الأكبر
في عالم إدارة الأساطيل، يمثل الوقود أكثر من مجرد سائل يغذي المحركات؛ إنه شريان الحياة الذي يضمن استمرارية العمليات، ولكنه في الوقت نفسه يمثل أحد أكبر بنود التكلفة، إن لم يكن أكبرها على الإطلاق. تشير العديد من الدراسات والتقارير الصناعية إلى أن تكاليف الوقود يمكن أن تشكل ما بين 20% إلى 40%، وأحيانًا أكثر، من إجمالي التكاليف التشغيلية للأسطول، وهذا الرقم مرشح للزيادة مع تقلبات أسعار الطاقة العالمية والتوجهات البيئية المتزايدة نحو تقليل الانبعاثات.
لعقود طويلة، اعتمد مديرو الأساطيل على طرق تقليدية لإدارة هذه التكلفة الهائلة، بدءًا من التفاوض على أسعار أفضل مع الموردين، مرورًا بتدريب السائقين على القيادة الاقتصادية، وصولًا إلى محاولة تحسين المسارات يدويًا. ورغم أهمية هذه الجهود، إلا أنها غالبًا ما تفتقر إلى الدقة والقدرة على التكيف مع المتغيرات اللحظية التي تؤثر على استهلاك الوقود، مثل ظروف حركة المرور غير المتوقعة، أو التغيرات في سلوك السائق، أو حتى الأعطال الطفيفة في المركبة التي قد تزيد من استهلاك الوقود بشكل غير ملحوظ في البداية.
هنا، وفي خضم هذا التحدي المستمر، يبرز دور التكنولوجيا الحديثة، وتحديداً الذكاء الاصطناعي (AI) وتحليل البيانات الضخمة (Big Data Analytics)، كأدوات ثورية قادرة على تغيير قواعد اللعبة. لم يعد الأمر مجرد ترف تكنولوجي أو ميزة إضافية؛ بل أصبح ضرورة استراتيجية للشركات التي تسعى للبقاء في صدارة المنافسة وتحقيق أقصى درجات الكفاءة التشغيلية. إن القدرة على تحليل كميات هائلة من البيانات في الوقت الفعلي، واستخلاص رؤى عميقة حول أنماط الاستهلاك، والتنبؤ بالاحتياجات المستقبلية بدقة مذهلة، تفتح آفاقًا جديدة تمامًا لإدارة تكاليف الوقود بشكل لم يكن ممكنًا في الماضي.
في الولايات المتحدة الأمريكية، قطعت العديد من الشركات الرائدة في قطاعات النقل والخدمات اللوجستية أشواطًا كبيرة في تبني هذه التقنيات، محققة وفورات ملموسة وتحسينات جذرية في كفاءة استهلاك الوقود. فما هي طبيعة هذه التقنيات وكيف تعمل؟ وكيف يمكن للشركات في المملكة العربية السعودية الاستفادة منها لتحقيق نتائج مماثلة؟ هذا ما سنستكشفه في السطور القادمة.
شرح مبسط لتنبؤات الوقود الذكية: كيف يقرأ الذكاء الاصطناعي مستقبل خزان وقودك؟
قد يبدو مصطلح “تنبؤات الوقود الذكية” معقدًا للوهلة الأولى، ولكنه في جوهره يعتمد على فكرة بسيطة: استخدام البيانات لفهم الماضي والحاضر من أجل التنبؤ بالمستقبل بدقة أكبر. تخيل أن لديك مساعدًا خارقًا يراقب كل قطرة وقود تستهلكها مركباتك، ويدرس كل العوامل التي تؤثر على هذا الاستهلاك، ثم يخبرك مقدمًا كم ستحتاج من الوقود لرحلاتك القادمة، وأين ومتى يجب أن تتزود به بأفضل سعر ممكن، وكيف يمكنك تقليل الاستهلاك بشكل عام.
هذا المساعد الخارق هو الذكاء الاصطناعي (AI) المطبق في أنظمة إدارة الأسطول الحديثة. كيف يعمل؟
- جمع البيانات الشامل: تبدأ العملية بجمع كميات هائلة من البيانات من مصادر متنوعة ومتعددة. تشمل هذه البيانات:
- بيانات المركبة: قراءات عداد المسافات، مستوى الوقود في الخزان، حالة المحرك، ضغط الإطارات، رموز الأعطال (OBD-II)، وزن الحمولة، نوع المركبة ومواصفاتها.
- بيانات سلوك السائق: السرعة، التسارع والكبح المفاجئ، فترات التوقف الطويلة والمحرك يعمل (Idle Time)، الالتزام بالمسار المحدد.
- بيانات الرحلة: المسار المخطط والفعلي، نقاط التوقف، وقت الرحلة.
- بيانات خارجية: أسعار الوقود في المحطات المختلفة، حالة الطقس (درجة الحرارة، الرياح، الأمطار)، ظروف حركة المرور الحالية والمتوقعة، تضاريس الطريق (الارتفاعات والانخفاضات).
- المعالجة والتحليل: يقوم الذكاء الاصطناعي بمعالجة هذه البيانات الضخمة باستخدام خوارزميات متطورة. تبحث هذه الخوارزميات عن الأنماط والعلاقات المخفية بين المتغيرات المختلفة. على سبيل المثال، قد تكتشف أن سائقًا معينًا يستهلك وقودًا أكثر بنسبة 15% على نفس المسار مقارنة بسائق آخر بسبب أسلوب قيادته، أو أن نوعًا معينًا من الشاحنات يستهلك وقودًا أكثر في ظروف الطقس الحار، أو أن مسارًا معينًا يصبح غير فعال اقتصاديًا خلال ساعات الذروة بسبب الازدحام.
- التعلم المستمر: لا تتوقف الخوارزميات عند تحليل البيانات الحالية فقط، بل تتعلم باستمرار من البيانات الجديدة. كل رحلة جديدة، وكل تغيير في سلوك السائق، وكل تحديث في أسعار الوقود أو حالة الطقس، يساهم في تحسين دقة النماذج التنبؤية. هذا ما يسمى بـ “التعلم الآلي” (Machine Learning)، وهو جزء أساسي من الذكاء الاصطناعي.
- التنبؤ والتوصية: بناءً على الأنماط المكتشفة والتعلم المستمر، يمكن للنظام الآن أن يتنبأ بدقة عالية بكمية الوقود التي ستستهلكها كل مركبة في رحلاتها المستقبلية. لكن الأمر لا يتوقف عند التنبؤ؛ بل يقدم النظام توصيات عملية قابلة للتنفيذ:
- تحسين المسار: اقتراح المسارات الأكثر كفاءة من حيث استهلاك الوقود بناءً على ظروف المرور والتضاريس.
- التزود بالوقود الذكي: تحديد أفضل وقت ومكان للتزود بالوقود بناءً على الأسعار الحالية والمتوقعة ومستوى الوقود في المركبة والمسار المخطط.
- تنبيهات سلوك السائق: إرسال تنبيهات فورية للسائق أو المدير عند اكتشاف سلوكيات قيادة تزيد من استهلاك الوقود (مثل السرعة الزائدة أو التوقف الطويل).
- الصيانة التنبؤية: التنبؤ بالأعطال المحتملة التي قد تؤثر على كفاءة الوقود بناءً على قراءات أجهزة الاستشعار في المركبة.
رسم توضيحي يظهر تدفق البيانات من المركبات إلى نظام المعالجة المركزي بالذكاء الاصطناعي لإنتاج التنبؤات والتوصيات.
بهذه الطريقة، يتحول الذكاء الاصطناعي من مجرد مفهوم تقني إلى أداة عملية قوية تساعد مديري الأساطيل على فهم أعمق لاستهلاك الوقود واتخاذ قرارات مستنيرة ومبنية على البيانات لخفض التكاليف وتحسين الكفاءة بشكل جذري.
الفوائد الملموسة للتنبؤ الذكي: قصص نجاح من السوق الأمريكي
الحديث عن الذكاء الاصطناعي وتحليل البيانات قد يبدو نظريًا، لكن القيمة الحقيقية تكمن في النتائج الملموسة التي تحققها الشركات على أرض الواقع. في السوق الأمريكي، الذي يعتبر رائدًا في تبني تقنيات إدارة الأسطول المتقدمة، هناك العديد من الأمثلة لشركات استطاعت تحويل عملياتها وخفض تكاليفها بشكل كبير بفضل تبني تنبؤات الوقود الذكية. دعونا نستعرض بعض الفوائد الرئيسية مع أمثلة توضيحية:
- تحسين المسارات وتخطيط الرحلات (Route Optimization):
- الفائدة: تتجاوز الأنظمة الذكية مجرد اقتراح أقصر طريق؛ فهي تأخذ في الاعتبار عوامل مثل الازدحام المروري المتوقع، تضاريس الطريق، حدود السرعة، وحتى أماكن التوقف المفضلة للسائقين، لإنشاء المسار الأكثر كفاءة من حيث استهلاك الوقود. يمكن للنظام أيضًا تعديل المسار ديناميكيًا أثناء الرحلة استجابةً للظروف المتغيرة.
- مثال أمريكي: شركة نقل بضائع كبرى في الغرب الأوسط الأمريكي استخدمت نظامًا يعتمد على الذكاء الاصطناعي لتحليل بيانات الرحلات السابقة وظروف المرور الحالية. النتيجة كانت انخفاضًا بنسبة 8% في متوسط استهلاك الوقود لكل ميل، وتوفيرًا يقدر بملايين الدولارات سنويًا على مستوى الأسطول بأكمله.
- مراقبة وتعديل سلوك السائق (Driver Behavior Monitoring & Coaching):
- الفائدة: الأنظمة الذكية تحدد بدقة سلوكيات القيادة التي تهدر الوقود، مثل التسارع العنيف، الكبح المفاجئ، السرعة الزائدة، وفترات التوقف الطويلة غير المبررة. لا يقتصر الأمر على التحديد، بل يمكن للنظام تقديم ملاحظات فورية للسائق أو تقارير مفصلة للمدير، مما يتيح برامج تدريب موجهة وفعالة.
- مثال أمريكي: شركة توزيع أغذية في كاليفورنيا طبقت نظامًا يراقب سلوك السائقين ويقدم لهم “نقاط كفاءة” بناءً على أدائهم في استهلاك الوقود. تم ربط هذه النقاط بنظام حوافز، مما أدى إلى تحسن ملحوظ في سلوك القيادة وانخفاض بنسبة 12% في استهلاك الوقود خلال السنة الأولى.
- كشف الهدر والاحتيال (Waste & Fraud Detection):
- الفائدة: يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل أنماط التزود بالوقود ومقارنتها ببيانات استهلاك المركبة وموقعها. أي تناقضات، مثل عمليات تعبئة وقود تفوق سعة الخزان، أو تعبئة وقود أثناء توقف المركبة في مكان غير متوقع، أو انخفاض مفاجئ وغير مبرر في مستوى الوقود، يمكن أن تشير إلى هدر أو سرقة أو احتيال.
- مثال أمريكي: شركة خدمات لوجستية في تكساس اكتشفت من خلال نظامها الذكي وجود نمط متكرر لعمليات تعبئة وقود صغيرة ولكن متعددة لبعض المركبات في محطات غير معتمدة. بعد التحقيق، تبين وجود تواطؤ بين بعض السائقين وموظفي المحطات، وتم إيقاف هذا الاحتيال الذي كان يكلف الشركة آلاف الدولارات شهريًا.
- التخطيط الأمثل للتزود بالوقود (Optimized Fuel Purchasing):
- الفائدة: بناءً على المسار المخطط، ومستوى الوقود الحالي، والتنبؤ بالاستهلاك، وأسعار الوقود المتغيرة في المحطات المختلفة على طول الطريق، يمكن للنظام أن يوصي بأفضل مكان ووقت للتزود بالوقود لتحقيق أقصى قدر من التوفير.
- مثال أمريكي: شركة نقل ركاب بين الولايات تستخدم نظامًا يحلل أسعار الوقود في الوقت الفعلي ويوجه السائقين للتزود بالوقود من المحطات ذات الأسعار الأقل على مساراتهم، مع الأخذ في الاعتبار عدم الانحراف كثيرًا عن المسار الرئيسي. قدرت الشركة أن هذا النهج يوفر لها ما متوسطه 5 سنتات لكل جالون وقود يتم شراؤه.
- الصيانة التنبؤية المؤثرة على الوقود (Predictive Maintenance):
- الفائدة: بعض الأعطال الميكانيكية، حتى لو كانت طفيفة في البداية (مثل مشكلة في حساس الأكسجين أو انخفاض ضغط الإطارات)، يمكن أن تزيد من استهلاك الوقود بشكل كبير. يمكن للأنظمة الذكية تحليل بيانات أجهزة الاستشعار في المركبة والتنبؤ بهذه المشاكل قبل تفاقمها، مما يسمح بجدولة الصيانة في الوقت المناسب وتجنب هدر الوقود.
- مثال أمريكي: شركة تأجير شاحنات كبيرة لاحظت من خلال نظام المراقبة الذكي أن مجموعة من الشاحنات من طراز معين بدأت تظهر انخفاضًا تدريجيًا في كفاءة استهلاك الوقود. كشف التحليل التنبؤي عن مشكلة محتملة في نظام حقن الوقود لهذه الشاحنات، وتم استدعاؤها للصيانة قبل حدوث أعطال كبيرة، مما وفر تكاليف إصلاح باهظة ومنع المزيد من هدر الوقود.
خريطة توضيحية للمسارات المحسنة بناءً على كفاءة الوقود في الولايات المتحدة.
هذه الأمثلة ليست سوى لمحة بسيطة عن الإمكانيات الهائلة التي توفرها تنبؤات الوقود الذكية. إنها تُظهر كيف يمكن للشركات الأمريكية، من خلال الاستثمار في التكنولوجيا وتحليل البيانات، تحويل إدارة الوقود من مجرد مركز تكلفة إلى محرك للكفاءة والتوفير، مما يعزز قدرتها التنافسية وربحيتها في سوق ديناميكي ومتطلب.
من وادي السيليكون إلى صحراء نجد: هل تنجح تنبؤات الوقود الذكية في السعودية؟
بعد استعراض النجاحات المذهلة التي حققتها الشركات الأمريكية بفضل تنبؤات الوقود الذكية، يتبادر إلى الذهن سؤال مهم: هل يمكن تكرار هذا النجاح في بيئة تشغيلية مختلفة مثل المملكة العربية السعودية؟ الإجابة المختصرة هي “نعم، بالتأكيد”، ولكن مع الأخذ في الاعتبار بعض الفرص والتحديات الخاصة بالسوق السعودي.
الفرص الواعدة في السوق السعودي:
- الرؤية الطموحة للتحول الرقمي (رؤية 2030): تضع المملكة التحول الرقمي في صميم استراتيجيتها التنموية، مع دعم حكومي كبير لتبني التقنيات المتقدمة في مختلف القطاعات، بما في ذلك النقل والخدمات اللوجستية. هذا يوفر بيئة محفزة للشركات للاستثمار في حلول مثل أنظمة إدارة الأسطول الذكية.
- حجم السوق الكبير والمتنامي: يعتبر قطاع النقل والخدمات اللوجستية في السعودية من أكبر القطاعات في المنطقة، مع وجود أساطيل ضخمة تعمل في مجالات متنوعة كالنقل البري، توزيع السلع، المقاولات، وخدمات النفط والغاز. هذا الحجم الكبير يعني أن حتى التحسينات الطفيفة في كفاءة الوقود يمكن أن تترجم إلى وفورات مالية هائلة.
- تكلفة الوقود (رغم الدعم): على الرغم من أن أسعار الوقود في السعودية تعتبر منخفضة نسبيًا مقارنة بالعديد من الدول، إلا أنها لا تزال تمثل بندًا رئيسيًا في هيكل تكاليف الشركات، خاصة تلك التي تعتمد على أساطيل كبيرة. أي زيادة مستقبلية في الأسعار أو تغيير في سياسات الدعم ستجعل الحاجة إلى إدارة الوقود بكفاءة أكثر إلحاحًا.
- البنية التحتية المتطورة للاتصالات: تتمتع المملكة ببنية تحتية قوية لشبكات الاتصالات والإنترنت، مما يسهل عملية نقل البيانات من المركبات إلى الأنظمة المركزية في الوقت الفعلي، وهو أمر ضروري لعمل أنظمة التنبؤ الذكية.
التحديات المحتملة وكيفية التغلب عليها:
- جمع البيانات وتكاملها: قد تواجه بعض الشركات، خاصة الصغيرة والمتوسطة، تحديًا في جمع بيانات دقيقة وشاملة من مركباتها، خاصة إذا كانت الأساطيل قديمة أو تفتقر إلى أجهزة التتبع المتقدمة. الحل: البدء بتطبيق الحلول على مراحل، وتحديث الأسطول تدريجيًا، والاستثمار في أجهزة تتبع موثوقة تتكامل بسهولة مع منصات الإدارة مثل بتروآب.
- نقص الكوادر المؤهلة: قد يكون هناك نقص في الكوادر الفنية المدربة على تحليل البيانات واستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي المتخصصة في إدارة الأساطيل. الحل: الاعتماد على منصات سهلة الاستخدام مثل بتروآب التي تقوم بالكثير من التحليلات المعقدة بشكل آلي وتقدم رؤى جاهزة، بالإضافة إلى الاستثمار في تدريب الموظفين الحاليين أو الاستعانة بخبراء خارجيين.
- مقاومة التغيير: قد يواجه تطبيق التقنيات الجديدة مقاومة من بعض الموظفين أو السائقين المعتادين على الطرق التقليدية. الحل: إشراك جميع الأطراف المعنية منذ البداية، شرح فوائد النظام بوضوح، وتوفير التدريب الكافي والدعم المستمر. يمكن أيضًا ربط استخدام النظام بنظام حوافز لتشجيع التبني.
- الظروف البيئية القاسية: قد تؤثر درجات الحرارة المرتفعة والعواصف الرملية الشائعة في بعض مناطق المملكة على أداء بعض الأجهزة الإلكترونية أو دقة بعض البيانات (مثل بيانات الطقس). الحل: اختيار أجهزة استشعار وأنظمة مصممة لتحمل الظروف المحلية، والاعتماد على خوارزميات ذكاء اصطناعي قادرة على التكيف مع هذه المتغيرات البيئية.
خريطة للمملكة العربية السعودية تعرض بيانات تحليلية وتنبؤات مستقبلية لاستهلاك الوقود.
بشكل عام، تبدو الفرص المتاحة لتطبيق تنبؤات الوقود الذكية في السعودية أكبر بكثير من التحديات. فمع الدعم الحكومي، وحجم السوق الكبير، والحاجة المتزايدة لخفض التكاليف التشغيلية، والتوفر المتزايد للحلول التكنولوجية المناسبة مثل بتروآب، فإن الشركات السعودية مهيأة تمامًا للاستفادة من ثورة الذكاء الاصطناعي في إدارة أساطيلها وتحقيق إدارة وقود أكثر ذكاءً وكفاءة.
بتروآب: شريكك نحو إدارة وقود أذكى في المملكة
في ظل الفرص الواعدة والتحديات القائمة في السوق السعودي، تحتاج الشركات إلى شريك تقني موثوق يمكنها من الاستفادة من إمكانيات تحليل البيانات والذكاء الاصطناعي لتحقيق إدارة وقود أكثر ذكاءً وكفاءة. وهنا يأتي دور منصة بتروآب، المصممة خصيصًا لتلبية احتياجات الشركات في المملكة، مقدمة مجموعة متكاملة من الأدوات التي تضع قوة البيانات بين يديك:
- نظام تتبع المركبات المتقدم: يوفر بتروآب أجهزة تتبع عالية الدقة تجمع بيانات حيوية عن موقع المركبة، سرعتها، حالة المحرك، ومستوى الوقود في الوقت الفعلي. هذه البيانات هي الأساس الذي تبنى عليه جميع التحليلات والتنبؤات الذكية.
- إدارة شاملة للوقود: تتجاوز المنصة مجرد تتبع مستوى الوقود؛ فهي تتيح لك تسجيل ومراقبة جميع عمليات التزود بالوقود، ومقارنتها بالاستهلاك الفعلي والمسافة المقطوعة. يمكن للنظام اكتشاف أي اختلافات غير طبيعية قد تشير إلى هدر أو احتيال، وإصدار تنبيهات فورية.
- تحليل سلوك السائق: يراقب بتروآب عن كثب سلوكيات القيادة التي تؤثر بشكل مباشر على استهلاك الوقود، مثل السرعة الزائدة، التسارع والكبح المفاجئ، وفترات التوقف الطويلة. يتم تجميع هذه البيانات في تقارير أداء فردية لكل سائق، مما يساعدك على تحديد السائقين الذين يحتاجون إلى تدريب إضافي وتوجيه جهود التحسين بفعالية.
- تقارير ولوحات معلومات تفاعلية: تحول بتروآب البيانات الخام إلى رؤى قابلة للفهم والتنفيذ من خلال تقارير مفصلة ولوحات معلومات مرئية سهلة الاستخدام. يمكنك بسهولة متابعة مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs) المتعلقة باستهلاك الوقود، تحديد الاتجاهات، ومقارنة أداء المركبات والسائقين لاتخاذ قرارات مستنيرة.
- التكامل والمرونة: تم تصميم منصة بتروآب لتكون مرنة وقابلة للتكامل مع الأنظمة الأخرى التي قد تستخدمها الشركة، مما يضمن تدفقًا سلسًا للمعلومات ويعزز القيمة المستمدة من البيانات.
واجهة مستخدم بتروآب تعرض لوحة تحكم لإدارة الوقود مع تقارير وتنبيهات.
على الرغم من أن بتروآب قد لا تقدم حاليًا خوارزميات تنبؤ بالوقود تعتمد على الذكاء الاصطناعي بنفس التعقيد الموجود في بعض الحلول الأمريكية المتطورة جدًا، إلا أنها توفر الأساس القوي والأدوات اللازمة لجمع البيانات الدقيقة وتحليلها بشكل فعال. إنها تمكن الشركات السعودية من البدء فورًا في رحلتها نحو إدارة وقود أذكى، من خلال:
- زيادة الشفافية: معرفة أين وكيف يتم استهلاك الوقود بدقة.
- تحسين الرقابة: كشف الهدر والاحتيال ومنع حدوثه.
- تعزيز كفاءة السائقين: تحديد السلوكيات السلبية وتصحيحها.
- اتخاذ قرارات مبنية على البيانات: الانتقال من التخمين إلى الإدارة العلمية.
مع التطور المستمر للمنصة والالتزام بتقديم أحدث التقنيات لعملائها، تعتبر بتروآب الشريك المثالي للشركات السعودية التي تتطلع إلى الاستفادة من قوة البيانات لخفض تكاليف الوقود وتعزيز قدرتها التنافسية في المستقبل.
الخاتمة: المستقبل هنا.. إدارة وقود أسطولك بذكاء اليوم
لقد استعرضنا في هذه المقالة كيف أحدثت تنبؤات الوقود الذكية، المدعومة بالذكاء الاصطناعي وتحليل البيانات، ثورة في طريقة إدارة الأساطيل في الأسواق المتقدمة مثل الولايات المتحدة. رأينا كيف تمكنت الشركات من تحقيق وفورات كبيرة، وتحسين كفاءة المسارات، وتعديل سلوك السائقين، وكشف الهدر والاحتيال، كل ذلك بفضل القدرة على فهم أعمق لأنماط استهلاك الوقود والتنبؤ بالاحتياجات المستقبلية بدقة.
وناقشنا أيضًا كيف أن هذه التقنيات ليست حكرًا على الأسواق الغربية، بل إن الفرص لتطبيقها في المملكة العربية السعودية واعدة ومتاحة، مدعومة برؤية المملكة 2030 الطموحة والبنية التحتية المتطورة. وعلى الرغم من وجود بعض التحديات، إلا أنها قابلة للتغلب عليها من خلال التخطيط السليم واختيار الشريك التقني المناسب.
إن التحول نحو إدارة الوقود القائمة على البيانات لم يعد خيارًا ترفيًا، بل هو ضرورة استراتيجية للبقاء في صدارة المنافسة في عالم اليوم. إن تجاهل الإمكانيات الهائلة التي توفرها هذه التقنيات يعني ترك أموال طائلة على الطاولة، والتضحية بالكفاءة التشغيلية، وربما تعريض استمرارية العمل للخطر على المدى الطويل.
لحسن الحظ، فإن الأدوات اللازمة للبدء في هذه الرحلة متاحة الآن في المملكة من خلال منصات متخصصة مثل بتروآب. قد لا تكون البداية بتطبيق أعقد خوارزميات الذكاء الاصطناعي، ولكن الخطوة الأولى نحو جمع بيانات دقيقة وموثوقة حول استهلاك الوقود وسلوك السائقين هي الأهم. إن بناء هذا الأساس المتين من البيانات هو ما سيمكنك لاحقًا من الاستفادة من التحليلات المتقدمة والتنبؤات الذكية.
لا تنتظر حتى يتجاوزك المنافسون. ابدأ اليوم في استكشاف كيف يمكن لحلول إدارة الأسطول الذكية مثل بتروآب أن تساعدك على فهم تكاليف وقودك بشكل أفضل، وتحديد فرص التوفير، واتخاذ قرارات أكثر ذكاءً لمستقبل أسطولك. المستقبل ليس غدًا، بل هو الآن، والشركات التي تتبنى الذكاء والبيانات في إدارتها هي التي سترسم ملامح هذا المستقبل.