驾驶员表现BI仪表板

车队管理中驾驶员表现的商业智能仪表板

引言

运输在物流中处于核心地位，因为它涉及供应链各节点之间货物的物理移动。消费者期望较高且对表现不佳的宽容度较低，这使得车队运营面临竞争激烈的环境，促使车队管理者寻求更高水平的可靠性和成本效益[1]。物流是供应链流程的一个组成部分，旨在从起点到消费点高效地规划、实施和管理货物存储、服务及相关信息，以满足客户需求。运输与车队管理密切相关，车队管理的作用在于帮助依赖运输业务的组织消除或降低与车辆投资相关的风险，提高效率和生产力，并最大限度地降低整体运输和人力成本[2]。车队管理系统具有多种应用，如车辆维护[3]、车辆跟踪和诊断[4]、提升驾驶员表现[5]、速度控制和燃油管理[6]。

许多内部因素，如所实施的技术、管理技能、企业文化、企业间关系和协作，都会对物流运营商的效率和有效性产生影响。为了保持竞争优势，运输公司需要优化人力资本的质量[7]。本项目中的人力资本主要关注组织中的司机，因为每个层级都扮演着不同的角色，而司机在将原材料运送到最终产品过程中发挥着重要作用，从而使客户能够在市场上获得产品。此外，道路运输配送很大程度上依赖于司机。因此，能够识别存在不安全驾驶行为的司机，并提供适当的司机培训以改变风险行为，将非常有益。当前物流运输行业面临的主要问题是车队管理优化。车队管理是一个广泛的课题，涉及车辆维护、运营能力、司机选拔等方面。公司已充分认识到物流及相关活动在物料实体流动中的重要性。尽管如此，人们越来越关注如何更有效地开展物流及其他运营工作。司机贡献不平衡会降低组织的生产力。每位司机都应对其生产力及对组织的贡献进行分析。本项目旨在研究影响物流运输中驾驶员表现的因素，以实现车队管理目标，并提供用于决策的商业智能仪表板。

车队管理

车队管理系统被定义为用于各类运营（如配送、车辆租赁、旅客运输等）的运营控制和车队管理的工具。根据[8]中报告的研究，车队管理系统生成主要控制功能和报告。车队管理中的控制之一是员工绩效评估，这也适用于司机。车队管理涉及的成本包括人工成本。人工成本是支付给员工的所有工资总额，以及雇主支付的员工福利和工资税成本[9]。驾驶员管理是车队管理中的一个重要环节。事实上，如果驾驶员管理系统执行不力，一家运输公司可能会损失数十万美元（甚至数百万美元），这很容易导致公司倒闭。

驾驶员管理的一个方面是研究驾驶员表现对车队管理运营的影响。驾驶员表现可以通过驾驶员画像和驾驶行为来衡量。驾驶员画像关注驾驶员档案本身，例如年龄、性别、经验等，而驾驶行为则衡量驾驶员技能或驾驶车辆时的习惯，通常与速度、加速度、制动、转向、位置等驾驶数据相关。驾驶数据通过多种传感器采集。根据先前的研究发现，研究人员针对驾驶行为或驾驶行为与画像的结合进行分析，以更好地理解驾驶员表现，并有可能提升驾驶员的生产力[10]。

影响司机绩效的因素

根据其他研究者的文献综述，我们识别了与表现相关的因素，并据此得出影响驾驶员表现的因素，如年龄、性别、经验、排班和运输中的违章行为。通常，影响表现的费克托包括人口统计学特征、出行方式使用、心理因素和知识[11]。人口统计学特征通过年龄、子女数量、年行驶公里数、性别、教育程度、收入和职业来衡量。出行方式使用包括火车、公共汽车、汽车、地铁、有轨电车、自行车和步行等不同类型的运输方式。心理因素包括环境‐经济属性、工具性属性、象征性属性、利己价值观、利他价值观、生物圈价值观、享乐价值观、一般环境信念、后果意识和个人规范。

人口统计学数据、饮酒习惯、驾驶技巧、日常生活中的风险总体评估、对奖惩的敏感度以及驾驶时的愤怒情绪[12]。在人口统计学中涉及的变量包括年龄、性别、驾驶经验、教育程度。饮酒习惯通过酒精使用障碍识别测试（AUDIT）进行测量，驾驶技巧通过多维驾驶风格清单（西班牙版）（MDSI-Spain）进行测量，生活中不同领域的风险感知通过领域特定风险承担量表（DOSPERT）进行测量，对奖惩的敏感度通过惩罚与奖励敏感性问卷‐20（SPSRQ‐20）进行测量问卷），而驾驶中的愤怒情绪则通过驾驶愤怒量表（DAS）进行测量。

除此之外，根据[13]，驾驶员的前事实假设中存在内部和外部费克托。与前事实思维相关的变量包括性别、年龄、婚姻状况、教育水平、通过生活取向测试（LOT）测量的乐观与悲观预期，以及由积极与消极情绪量表（PANAS）确定的情绪状态。导致驾驶员分心的费克托包括酒精、感知能力、疲劳和手机使用[14]。

根据表1中显示的综述，作者指出年龄是影响驾驶员表现的主要费克托，性别是第二位的费克托。关于经验，有论文将其列为其中一个费克托；9篇论文强调行驶距离对表现的影响，7篇论文指出行驶时间的影响。其中有4篇论文提到载重能力，3篇论文将违章行为列为影响驾驶员表现的费克托。因此，这些变量被显著证明为驾驶员表现的概念模型。表1列出了各作者所提出的费克托及其出现频率。

作者	年龄	性别	经验	排班	距离	时间	驾驶容量	载重	违章
[11]	/	/		/
[12]	/	/	/						/
[13]	/	/		/	/	/
[14]	/				/
[15]	/	/
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[17]		/
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[20]	/	/	/						/
[21]					/	/
[22]	/		/		/
[23]					/		/
[24]					/	/	/
[25]					/		/
[26]	/	/	/	/				/
总计	11	8	5	9	7	4	3

方法论

商业智能框架已用于本研究的研究设计和方法论中。我们采用了来自[28]的流程来开发仪表板。该流程从已确定的数据源开始，数据在进入数据仓库之前必须经过提取、转换和加载（ETL）过程。ETL过程将验证数据、清洗数据、转换数据、分组数据，然后加载数据。在数据仓库中，所有不同类型的数据将集中存储。在流程的最后，最终用户将能够查看仪表板、创建报告并进行分析。这是商业智能框架的整体流程。数据来源来自运输与物流领域中一个涉及车队管理的选定案例研究。

4. 仪表板开发

为组织构建包含驾驶员表现信息的商业智能仪表板，主要目的是提高运输行业的效率和生产力。根据展示影响司机绩效因素的概念性框架，我们基于已识别的因素开展仪表板的开发工作。这些已识别的因素被确定为我们从选定组织收集的数据集中的变量。总体而言，该仪表板能够通过驾驶员画像和驾驶员行为来衡量驾驶员表现。我们应用仪表板叙事方式向受众传达关于驾驶员表现的信息。

4.2 登陆页面

对于运输行业，该仪表板将呈现卡车司机的相关主题领域。基本上，仪表板开发开始如图3所示的登陆页面中的内容。该登陆页面提供了我们想要探讨的关于司机分析的五个主题，分别是当前状况、概览、交付、驾驶员档案和驾驶行为。

4.3 示例：汇总仪表板

汇总仪表板提供了关于驾驶员整体表现的信息。散点图显示了行驶距离与行驶时间之间的关系。它表明，行驶距离越长，行驶时间也随之增加。然而，存在一个异常值，表示行驶距离较短但花费了更长时间。这说明大多数司机表现良好，而部分司机效率较低。柱状图展示了完成交付数量最多的前十名司机。树状图表示司机所驾驶的车辆。通常一辆车由一名司机负责，但司机往往驾驶多辆不同的车辆。这是因为某些车辆需要执行交付任务，而原本负责该车辆的司机无法出勤，因此需要其他司机代为完成交付。

5. 仪表板评估

为了衡量用户对仪表板可用性的满意度，本研究采用了事后系统可用性问卷（PSSUQ）。根据刘易斯的研究，该问卷包含三个子量表费克托，分别为系统有用性、信息质量和界面质量[28]。系统有用性定义为易于使用和发现，能够有效且高效地完成任务。信息质量指系统向用户提供结果的质量，例如错误消息以及修复错误所需的信息；而界面质量则指用户对系统的满意程度。本次评估由相关组织的11位专家进行。表2显示了基于各项指标的评估概览。

调查项目	mean	std	min	max
商业智能仪表板是必要且有价值的，用于识别公司的问题（系统有用性）	4.82	0.40	4	5
商业智能仪表板为公司完成项目提供了有效帮助（系统有用性）	4.91	0.30	4	5
此商业智能仪表板是设计来实现公司的目标（系统有用性）	4.64	0.50	4	5
我对仪表板的BI仪表板感到满意（系统有用性）	4.64	0.50	4	5
该商业智能仪表板中的信息清晰（信息质量）	4.64	0.67	3	5
此商业智能仪表板帮助公司解决他们的问题（信息质量）	4.73	0.47	4	5
该公司能够快速地使用此信息BI仪表板完成项目（信息质量）	4.82	0.40	4	5
很容易找到公司所需的信息（信息质量）	4.45	0.69	3	5
该BI仪表板的界面令人愉悦（界面质量）	4.55	0.82	3	5
公司可以分析此BI仪表板中的信息（信息质量）	4.55	0.52	4	5
这个商业智能仪表板具备所有我期望的功能和能力（信息质量）	4.55	0.52	4	5
总体而言，我对这个BI仪表板感到满意（总体满意度）	4.82	0.40	4	5

表2中的结果表明，平均分介于4.45至4.91之间，说明仪表板的可用性水平趋向于4—同意和5—强烈同意。最高分为5—强烈同意，最低分为3—中间和4—同意。标准差表示数据点的离散程度。对于标准差0.82，有8人选择5—强烈同意，1人选择4—同意，2人选择3—中间，意味着数据点分布在较大的数值范围内。总体而言，受访者认同该仪表板的可用性。

6. 结论

该项目始于识别车队管理中的问题以及与司机自身相关的问题之一。随后，研究回顾了影响司机绩效因素的相关文献。本研究旨在调查物流运输中影响驾驶员表现的因素，并提供用于决策的商业智能仪表板，特别是在车队管理方面。开发商业智能仪表板的动机源于以下问题：司机贡献不平衡会降低组织的生产力。因此，该仪表板旨在提升运输行业的效率和生产力。本项目将对物流运输及其他涉及基层人力资本的行业做出重要贡献。执行每个相关流程所需的人力数量。该项目将使依赖运输业务的组织受益，有助于消除或减少与车辆投资相关的风险，提高效率和生产力，并降低整体运输和人力成本。此外，分析结果将帮助组织进行决策，并持续提出有关人力资源管理的改进建议。驾驶员表现可帮助组织确定司机自身在效率和生产力方面对公司盈利能力的影响。