O cenário para as empresas de frota de veículos para equipamentos de construção em 2025 é marcado por um turbilhão de custos escalados, forçando os gerentes de frota e operações na construção a enfrentar desafios sem precedentes na manutenção da lucratividade e da eficiência operacional. Os custos de aquisição e leasing para equipamentos pesados e caminhões vocacionais são projetados para Soar em 10-15%espelhando um salto semelhante de 12-15% em prêmios de seguro. O preço das peças de reposição, particularmente para sistemas hidráulicos, sub -vendedores e componentes de transmissão, está experimentando várias caminhadas, com um Aumento médio de 8%e as complexidades do comércio internacional, particularmente com a China, estão inflando ainda mais as despesas devido a taxas de câmbio e tarifas voláteis.
Essa tempestade perfeita de gastos crescentes ressalta uma verdade inegável: o cálculo preciso do TCO (custo whole de propriedade) não é mais apenas uma prática recomendada, mas um imperativo crítico para a sobrevivência e o crescimento estratégico. Neste ambiente volátil, as abordagens convencionais para a TCO estão se mostrando inadequadas lamentavelmente, deixando muitas frotas de construção vulneráveis a armadilhas financeiras significativas. The longer term, and certainly the current, calls for a real shift towards superior AI (synthetic intelligence)-powered TCO know-how platforms that leverage predictive modelling, particularly these possessing the essential functionality of being OEM (original-equipment producer) information agnostic and incorporating price and efficiency information of ancillary on-equipment techniques like elevate booms, screed heaters, APUs (auxiliary energy models) different attachments which have their very own Perfis de TCO, uso, manutenção e reparo.
As frustrações do TCO tradicional: uma receita para imprecisões caras
Os métodos tradicionais de TCO da frota de construção, dependentes de planilhas e cálculos manuais, são ineficientes e cheios de imprecisões caras. Sem IA avançada e modelagem preditiva, os gerentes de equipamentos de construção permanecem reativos, tomando decisões com base em dados históricos que não conseguem acompanhar o ritmo das condições dinâmicas do mercado e do native. Isso leva a despesas subestimadas, excedentes de orçamento, opções de equipamentos abaixo do ultimate e oportunidades perdidas de economia de custos.
O grande quantity de dados telemáticos do native de trabalho e do equipamento se torna um fardo, causando estagnação de dados e pontos cegos. Esse problema é particularmente agudo para equipamentos de construção elétrica ou híbrida. Os modelos tradicionais de TCO, projetados para equipamentos de gelo, falham em levar em consideração com precisão os custos específicos de VE (veículo elétrico), como cobrar infraestrutura para locais de trabalho móveis, degradação da bateria baseada em uso afetada pelos ciclos de serviço e requisitos de manutenção em terrenos acidentados ou ambientes extremos. Além disso, os EVs de construção enfrentam desafios únicos, como os preços flutuantes da energia, o acesso limitado a carregamento rápido em locais remotos, a necessidade de treinamento especializado em técnicos e a imprevisibilidade dos ciclos de duração da bateria-todos os quais podem afetar drasticamente os custos a longo prazo, se não forem modelados adequadamente. As frotas que adotam máquinas elétricas sem o risco de TCO orientadas pela IA calculavam mal os custos verdadeiros e prejudicando os objetivos de ESG (ambiental, social e governança), pois os sistemas herdados não conseguem lidar com a previsão em tempo actual necessária para preços dinâmicos de energia, variabilidade do native de trabalho e progressão da tecnologia da bateria.
O perigo dos dados específicos do OEM: impacto na aquisição e seguro
A falta de agnosticismo de dados OEM em muitas plataformas de TCO existentes apresenta um problema ainda mais sutil, particularmente em relação aos custos de aquisição e seguro de equipamentos de construção. Quando uma plataforma TCO está vinculada a dados específicos do OEM, os gerentes de projeto e frota recebem uma visão limitada e potencialmente tendenciosa do desempenho e da relação custo-benefício, que podem ser inclinados para favorecer um fabricante específico. Os OEMs, naturalmente, têm interesse em promover seus próprios produtos, e seus dados fornecidos, embora valiosos, nem sempre oferecem a imagem completa e imparcial necessária para a tomada de decisão verdadeiramente objetiva.
Isso pode levar a uma dependência de informações que, embora tecnicamente precisas, possam omitir pontos de dados comparativos cruciais de outros fabricantes, impedindo a capacidade de uma frota de construção de otimizar verdadeiramente suas estratégias de compras entre marcas e plataformas. Sem a capacidade de ingerir e analisar dados de todos os fabricantes de equipamentos-uma capacidade inerente a plataformas agnóticas OEM-contratados e líderes de compras não podem conduzir comparações verdadeiramente de maçãs para maçãs em diversos tipos e marcas de equipamentos.
Essa limitação significa que eles podem adquirir inadvertidamente máquinas que, apesar de aparentemente econômicas, se mostram mais caras em relação ao ciclo de vida devido a maiores necessidades de manutenção, menor eficiência de combustível ou pior valor de revenda em comparação com ofertas alternativas de OEM que não foram avaliadas adequadamente.
As ramificações se estendem diretamente aos prêmios de seguro. Os provedores de seguros dependem muito de dados abrangentes e precisos para avaliar o risco e determinar os custos de cobertura. Quando os cálculos de TCO de uma frota de construção são opacos ou incompletos devido à falta de dados agnósticos OEM, torna-se desafiador apresentar um caso atraente e apoiado por dados para taxas de seguro favoráveis.
As seguradoras podem perceber maior risco se não conseguirem entender completamente os detalhes granulares do desempenho da máquina, histórico de serviços, uso específico do native e eficiência operacional em uma frota mista. Um sistema que pode integrar perfeitamente dados de vários OEMs fornece uma visão holística dos padrões operacionais e de saúde da frota, permitindo que os gerentes demonstrem uma abordagem proativa e orientada a dados para o gerenciamento de riscos.
Essa transparência, facilitada pela IA agnóstica OEM, pode ser uma alavanca poderosa na negociação de prêmios mais baixos e em garantir apólices de seguro mais personalizadas, impactando diretamente os resultados. Por outro lado, um cenário de dados fragmentados, geralmente um subproduto de plataformas não agnósticas, pode levar a custos de seguro mais altos, à medida que os provedores erram ao lado da cautela quando confrontados com informações incompletas.
O poder das plataformas de TCO com agnóstico OEM e OEM
As plataformas avançadas de TCO Tech, movidas a IA, são um mudança de jogo para o gerenciamento da frota de construção. Aproveitando o aprendizado de máquina, eles processam vastos dados – telemática de jobsite, registros de manutenção de equipamentos, uso de combustível, tempo ocioso, comportamento do operador e variáveis externas de mercado – para precisão preditiva sem precedentes. Think about falhas de bomba hidráulica ou componentes hidráulicos de previsão da IA em uma escavadeira, permitindo reparos proativos e reduzindo drasticamente o tempo de inatividade e os custos.
Essas plataformas também otimizam a implantação de ativos e o roteamento do native de trabalho em tempo actual, cortando o consumo de combustível, reduzindo o horário ocioso e garantindo que a máquina certa esteja no native certo com o anexo certo. Crucialmente, sua natureza agnóstica de dados OEM significa que eles analisam dados de qualquer fabricante de equipamentos. Essa neutralidade é important para diversas frotas de construção, permitindo comparações objetivas dos custos do ciclo de vida em equipamentos de gelo e elétricos. Tais idéias imparciais capacitam as compras estratégicas, garantindo opções ideais para aquisição, tempo de atividade, eficiência e revenda – garantindo multimadamente melhores taxas de seguro e otimizando a saúde financeira de uma frota.
Os primeiros adotantes dessas plataformas relataram reduções significativas nos custos de manutenção e seguro, em alguns casos, alcançando economias percentuais de dois dígitos no primeiro ano-enquanto também melhoram o tempo de atividade do equipamento e a transparência operacional. Este ROI tangível demonstra o valor de uma abordagem preditiva orientada a dados para frotas de equipamentos de construção de todos os tamanhos.
A transição para uma abordagem orientada a dados, preditiva e agnóstica OEM representa uma mudança basic que capacita os gerentes de equipamentos de construção a navegar pelas complexidades do cenário volátil de hoje, otimiza todas as facetas de suas operações e garantir uma vantagem competitiva em um ambiente econômico cada vez mais desafiador. O futuro da lucratividade da frota e dos ativos na construção depende de adotar o poder transformador da IA para desbloquear a verdadeira inteligência da TCO.
Sobre o autor:
Ian Gardner é o fundador da EVAI, uma plataforma habilitada para AI baseada em nuvem para eletrificação e gerenciamento de frota. Utilizando as ferramentas especializadas de Frota e EV, combinadas com uma profunda experiência operacional nos espaços comerciais de EV e frota, a EVAI oferece TCO e tempo de atividade para os gerentes de frota, permitindo que eles realizem um ROI positivo em seus veículos de combustível alternativos e investimentos em infraestrutura. Visita www.goev.ai. Por favor, alcance ele em iang@goev.ai ou visite www.goev.ai.