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Guida ai modelli di connettore dati Geotab
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I modelli forniti per il Geotab Data Connector possono essere scaricati dalla Guida per l'utente o direttamente dalla pagina del componente aggiuntivo Data Connector. I modelli sono stati concepiti per fornire una soluzione pronta all'uso che dimostri come il Data Connector possa essere utilizzato per rispondere a domande chiave sulla vostra flotta. Tenete presente che una volta scaricati i modelli, siete liberi di personalizzare il vostro dashboard come meglio credete per soddisfare le vostre esigenze di approfondimento.
Libreria e Guida ai modelli
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Agosto 2023
Sommario
Geotab Data Connector (GDC) è uno strumento progettato per permettere ai gestori di flotte di importare dati di MyGeotab accuratamente selezionati dalla propria flotta nel proprio sistema di Business Intelligence o di visualizzazione dati preferito. Lo strumento consente di accedere ai dati aggregati tramite il sistema di Business Intelligence preferito senza dover utilizzare importazioni manuali di report MyGeotab. Inoltre, a differenza della SDK MyGeotab, questo strumento permette ai gestore di flotta di personalizzare i report senza scrivere codice. Il presente documento include istruzioni su come scaricare e accedere per la prima volta ai modelli, insieme a una panoramica delle informazioni disponibili al loro interno.
Prima di iniziare, assicurarsi che Geotab Data Connector sia attivato nel database, come indicato nella sezione Requisiti della Guida utente.
Di seguito è riportato un elenco completo dei modelli di Geotab Data Connector attualmente disponibili. Per effettuare il download, cliccare sul rispettivo link a cui si è interessati. Le nuove aggiunte saranno in primo luogo annunciate tramite la pagina dedicata alla Community di Geotab Data Connector, quindi assicurarsi di controllare regolarmente tale pagina.
Nome/descrizione del modello | Tableau | Power BI | Excel | |||
KPI del veicolo | ||||||
Modello delle metriche dei KPI Sosta a motore acceso/Carburante/Guida (mese dopo mese) del veicolo | N/D | N/D | N/D | |||
Sicurezza predittiva e analisi comparativa | ||||||
Insight sulla manutenzione | Tableau | Power BI | Excel |
✱ NOTA: quando si apre il modello per la prima volta, tutti i fogli saranno vuoti e restituiranno errori di connessione poiché non sono state ancora immesse le credenziali utente.
Nome utente: <Nome database MyGeotab>/<Nome utente MyGeotab>
Password: <Password My Geotab>
✱ NOTA: quando si apre il modello per la prima volta, tutti i fogli saranno vuoti e restituiranno errori di connessione poiché non sono state ancora immesse le credenziali utente.
Se l'URL di accesso di base è https://odata-connector-1.geotab.com/odata/v4/svc/, procedere come segue:
Nome utente: <Nome database MyGeotab>/<Nome utente MyGeotab>
Password: <Password MyGeotab>
Se si dispone di un URL di accesso di base diverso, procedere come segue:
✱ NOTA: quando si apre il modello per la prima volta, tutti i fogli saranno vuoti e restituiranno errori di connessione poiché non sono state ancora immesse le credenziali utente.
Nome utente: <Nome database MyGeotab>/<Nome utente MyGeotab>
Password: <Password My Geotab>
I modelli sono stati concepiti per fornire una soluzione pronta all'uso che dimostri come Data Connector possa essere utilizzato per rispondere alle necessità della flotta. Si tenga presente che una volta scaricati i modelli, è possibile personalizzare la dashboard in base alle proprie esigenze.
✱ NOTA: sono attualmente disponibili modelli di visualizzazione compatibili con gli insight per Power BI e Tableau. Il modello Excel fornisce solo dati di esempio a scopo di progettazione e test.
Metriche aggregate su base mensile che analizzano la distanza GPS e i tempi di guida degli ultimi 6 mesi completi.
Metriche | Calcolo |
Distanza GPS media mensile (mi) | Somma di VehicleKpi_Monthly[GPS_Distance_km] moltiplicata per 0,621371 per convertire km in mi, diviso per il numero totale di mesi |
Distanza GPS totale (mi) | Somma di VehicleKpi_Monthly[GPS_Distance_km] moltiplicata per 0,621371 per convertire km in mi |
Distanza GPS ultimo mese (mi) | Somma di VehicleKpi_Monthly[GPS_Distance_km] moltiplicata per 0,621371 per convertire km in mi, e con filtro applicato per includere solo l'ultimo mese completo |
Tempo medio mensile (ore) | Somma di VehicleKpi_Monthly[DriveDuration_Seconds] divisa per 3600 per convertire i secondi in ore, diviso per il numero totale di mesi |
Tempo totale (ore) | Somma di VehicleKpi_Monthly[DriveDuration_Seconds] divisa per 3600 per convertire i secondi in ore |
Tempo ultimo mese (ore) | Somma di VehicleKpi_Monthly[DriveDuration_Seconds] divisa per 3600 per convertire i secondi in ore, e con filtro applicato per includere solo l'ultimo mese |
Metriche aggregate su base mensile e incentrate sul tempo di sosta a motore accesso e sul consumo di carburante negli ultimi 6 mesi.
Metriche | Calcolo |
Carburante durante il tempo di sosta a motore acceso medio mensile (gal) | Somma di VehicleKpi_Monthly[IdleFuel_Litres] moltiplicata per 0,264172 per convertire i litri in galloni diviso per il numero totale di mesi |
Totale carburante durante tempo di sosta a motore acceso (gal) | Somma di VehicleKpi_Monthly[IdleFuel_Litres] moltiplicata per 0,264172 per convertire i litri in galloni |
Carburante durante tempo di sosta a motore acceso ultimo mese (gal) | Somma di VehicleKpi_Monthly[IdleFuel_Litres] moltiplicata per 0,264172 per convertire i litri in galloni, e con filtro applicato per includere solo l'ultimo mese completo |
Tempo di sosta a motore acceso medio mensile (ore) | Somma di VehicleKpi_Monthly[IdleDuration_Seconds] divisa per 3600 per convertire i secondi in ore diviso per il numero totale di mesi |
Tempo di sosta a motore acceso totale (ore) | Somma di VehicleKpi_Monthly[IdleDuration_Seconds] divisa per 3600 per convertire i secondi in ore |
Tempo di sosta a motore acceso ultimo mese (ore) | Somma di VehicleKpi_Monthly[IdleDuration_Seconds] divisa per 3600 per convertire i secondi in ore, e con filtro applicato per includere solo l'ultimo mese |
Metriche aggregate su base mensile e incentrate sul consumo carburante negli ultimi 6 mesi. Nota: il chilometraggio potrebbe essere diverso dalla distanza GPS poiché viene calcolato solo dopo la registrazione del consumo di carburante da parte del dispositivo. In questo modo si garantisce che i calcoli sul consumo carburante siano accurati qualora il consumo di carburante non sia riportato per alcuni veicoli o segmenti di viaggio, ed è ragionevole presumere che sia rappresentativo delle prestazioni totali nella stragrande maggioranza dei casi.
Metriche | Calcolo |
Chilometraggio totale (mi) | Somma di VehicleKpi_Monthly[FuelEconomy_Distance_Km] moltiplicata per 0,621371 per convertire km in mi |
Totale carburante (gal) | Somma di VehicleKpi_Monthly[TotalFuel_Litres] moltiplicata per 0,264172 per convertire i litri in galloni |
Consumo totale di carburante (mpg) | Somma di VehicleKpi_Monthly[FuelEconomy_Distance_Km] divisa per la somma di VehicleKpi_Monthly[TotalFuel_Litres] moltiplicata per 2,35215 per convertire km/L in mpg |
Consumo carburante ultimo mese (mpg) | Somma di VehicleKpi_Monthly[FuelEconomy_Distance_Km] divisa per la somma di VehicleKpi_Monthly[TotalFuel_Litres] moltiplicata per 2,35215 per convertire km/L in mpg, e con filtro applicato solo in includere l'ultimo mese completo |
Utilizzo del carburante ultimo mese (gal) | Somma di VehicleKpi_Monthly[TotalFuel_Litres] moltiplicata per 0,264172 per convertire i litri in galloni, e con filtro applicato per includere solo l'ultimo mese |
Metriche aggregate su base mensile e incentrate sull'utilizzo negli ultimi 6 mesi. In questa scheda vengono illustrati due metodi di calcolo dell'utilizzo.
Metriche | Calcolo |
Utilizzo del veicolo | Somma di VehicleKpi_Monthly[TotalEngine_Hours] divisa per il conteggio distinto dei veicoli della flotta moltiplicato per il periodo di tempo totale in ore |
Utilizzo del veicolo ultimo mese | Somma di VehicleKpi_Monthly[TotalEngine_Hours] divisa per il conteggio distinto dei veicoli della flotta moltiplicato per il periodo di tempo totale in ore, e con filtro applicato solo per includere l'ultimo mese |
Utilizzo della flotta | Conteggio distinto dei veicoli della flotta con VehicleKpi_Monthly[GPS_Distance_Km] > 0 diviso per conteggio distinto dei veicoli della flotta |
Utilizzo della flotta ultimo mese | Conteggio distinto dei veicoli della flotta con VehicleKpi_Monthly[GPS_Distance_Km] > 0 diviso per conteggio distinto dei veicoli della flotta, e con filtro applicato solo per includere l'ultimo mese |
Metriche aggregate di base giornaliera che visualizzano le metriche principali delle prime quattro schede aggregate su base mensile come tendenza giornaliera degli ultimi 30 giorni. Include una mappa visiva che traccia le ultime coordinate di posizione note di ciascun veicolo per ogni giorno.
Metriche | Calcolo |
Tempo di guida (ore) | Somma di VehicleKpi_Daily[DriveDuration_Seconds] divisa per 3600 per convertire i secondi in ore |
Distanza di guida (ore) | Somma di VehicleKpi_Daily[GPS_Distance_Km] moltiplicata per 0,621371 per convertire i km in miglia |
Tempo di sosta a motore acceso (ore) | Somma di VehicleKpi_Daily[IdleDuration_Seconds] divisa per 3600 per convertire i secondi in ore |
Carburante nel tempo di sosta a motore acceso (gal) | Somma di VehicleKpi_Daily[IdleFuel_Litres] moltiplicata per 0,264172 per convertire i litri in galloni |
Consumo carburante (mpg) | Somma di VehicleKpi_Daily[FuelEconomy_Distance_Km] divisa per la somma di VehicleKpi_Daily[TotalFuel_Litres] moltiplicata per 2,35215 per convertire km/L in mpg |
Utilizzo del carburante (gal) | Somma di VehicleKpi_Daily[TotalFuel_Litres] moltiplicata per 0,264172 per convertire i litri in galloni |
Utilizzo del veicolo | Somma di VehicleKpi_Daily[TotalEngine_Hours] divisa per il conteggio distinto dei veicoli della flotta moltiplicato per il periodo di tempo totale in ore |
Utilizzo della flotta | Conteggio distinto dei veicoli della flotta con VehicleKpi_Daily[GPS_Distance_Km] > 0 diviso per conteggio distinto dei veicoli della flotta |
Metriche aggregate su base oraria che visualizzano le metriche principali delle prime quattro schede aggregate su base mensile come tendenza giornaliera degli ultimi 14 giorni. Include una mappa visiva che traccia le ultime coordinate di posizione note di ciascun veicolo per ogni giorno.
Metriche | Calcolo |
Tempo di guida (ore) | Somma di VehicleKpi_Hourly[DriveDuration_Seconds] divisa per 3600 per convertire i secondi in ore |
Distanza di guida (ore) | Somma di VehicleKpi_Hourly[GPS_Distance_Km] moltiplicata per 0,621371 per convertire i km in miglia |
Tempo di sosta a motore acceso (ore) | Somma di VehicleKpi_Hourly[IdleDuration_Seconds] divisa per 3600 per convertire i secondi in ore |
Carburante nel tempo di sosta a motore acceso (gal) | Somma di VehicleKpi_Hourly[IdleFuel_Litres] moltiplicata per 0,264172 per convertire i litri in galloni |
Consumo carburante (mpg) | Somma di VehicleKpi_Hourly[FuelEconomy_Distance_Km] divisa per la somma di VehicleKpi_Hourly[TotalFuel_Litres] moltiplicata per 2,35215 per convertire km/L in mpg |
Utilizzo del carburante (gal) | Somma di VehicleKpi_Hourly[TotalFuel_Litres] moltiplicata per 0,264172 per convertire i litri in galloni |
Utilizzo del veicolo | Somma di VehicleKpi_Hourly[TotalEngine_Hours] divisa per il conteggio distinto dei veicoli della flotta moltiplicato per il periodo di tempo totale in ore |
Utilizzo della flotta | Conteggio distinto dei veicoli della flotta con VehicleKpi_Hourly[GPS_Distance_Km] > 0 diviso per conteggio distinto dei veicoli della flotta |
Il modello è concepito per fornire una panoramica ottimizzata delle prestazioni complessive della flotta in termini di sicurezza e un confronto con il benchmark e il leader di flotte simili. Il modello è corredato da alcune immagini interattive, per mostrare le aree in cui i veicoli registrano prestazioni migliori o peggiori rispetto ai benchmark.
Il grafico a quadranti aiuta a identificare le persone che necessitano di maggiore attenzione. Ad esempio, il quadrante in alto a destra include i casi con un tasso di collisione più elevato rispetto al benchmark previsto. Il quadrante in alto a sinistra include i casi con un tasso di collisione inferiore rispetto al benchmark previsto.
Il modello fornisce ugualmente un confronto relativo tra i diversi gruppi in base al tasso di collisione medio previsto, così come una panoramica dettagliata delle prestazioni a livello di veicolo.
Sezione | Descrizione |
Veicoli con problemi negli ultimi 7 giorni | Mostra il numero di veicoli che hanno avuto problemi nel corso dell'ultima settimana ed effettua il relativo confronto con la settimana precedente. |
Veicoli con problemi da inizio anno | Mostra il numero di veicoli che hanno avuto problemi dall'inizio dell'anno alla data attuale ed effettua il relativo confronto con il mese precedente. |
Problemi principali | Il grafico a barre evidenzia i problemi più comuni rilevati nella flotta e la relativa frequenza. |
Gruppi su cui focalizzarsi | Indica quali gruppi di veicoli stanno riscontrando il maggior numero di problemi. Permette in tal modo di identificare le aree su cui concentrare le attività di manutenzione. |
Produttori da esaminare | Fornisce una tabella relativa ai produttori di veicoli e al numero di veicoli di ciascun produttore per i quali si sono riscontrati dei problemi. Indica ugualmente le rispettive percentuali in relazione al numero complessivo di veicoli di cui si compone la flotta. |
Registro dei problemi del veicolo | Un registro dettagliato che include il nome del dispositivo, le date in cui si sono manifestati i problemi, il tipo di problema riscontrato e la durata di ciascun problema segnalato. |