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Guia do modelo de conector de dados Geotab
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Os modelos fornecidos para o Geotab Data Connector podem ser baixados do Guia do Usuário ou diretamente da página do suplemento Data Connector. Os modelos foram projetados para fornecer uma solução pronta para uso, demonstrando como o Data Connector pode ser usado para responder a perguntas importantes sobre sua frota. Lembre-se de que, depois que os modelos forem baixados, você poderá personalizar o painel da maneira que achar melhor para atender às suas necessidades de insight.
Guia de modelos e biblioteca
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Agosto de 2023
Índice
Com a ferramenta Geotab Data Connector (GDC), os gerentes de frota podem importar dados selecionados de várias fontes de dados da Geotab e provenientes de sua própria frota para sua ferramenta preferencial de BI/visualização. Com a ferramenta, os gerentes de frota podem acessar dados agregados em sua ferramenta de BI preferencial sem a necessidade de recorrer manualmente a relatórios do MyGeotab. Além disso, ao contrário do SDK do MyGeotab, a ferramenta permite que os gerentes de frota personalizem seus relatórios sem a necessidade de codificação. Este documento fornece instruções sobre como baixar e acessar inicialmente os modelos, além de uma visão geral das informações disponíveis nesses modelos.
Antes de começar, certifique-se de que o Geotab Data Connector esteja ativado em sua base de dados, conforme mencionado na seção Requisitos do Guia do usuário.
Veja abaixo uma lista completa dos modelos para o Geotab Data Connector disponíveis no momento. Para fazer o download, basta clicar no link de seu interesse. As novas adições serão anunciadas primeiro através da página da comunidade do Geotab Data Connector, por isso consulte-a regularmente.
Nome/descrição do modelo | Tableau | Power BI | Excel | ||||||
KPI do veículo | |||||||||
Modelo de KPI com parada com motor ligado/combustível/métricas de direção do veículo (mês a mês) | N/D | N/D | N/D | ||||||
Segurança preditiva e benchmarks | |||||||||
Insights de manutenção | Tableau | Power BI | Excel |
✱ OBSERVAÇÃO: ao abrir o modelo pela primeira vez, todas as folhas estarão em branco com alguns erros de conexão, pois as credenciais do usuário ainda não foram inseridas.
Nome de usuário: <Nome da base de dados do MyGeotab>/<Nome de usuário do MyGeotab>
Senha: <Senha do MyGeotab>
✱ OBSERVAÇÃO: ao abrir o modelo pela primeira vez, todas as folhas estarão em branco com alguns erros de conexão, pois as credenciais do usuário ainda não foram inseridas.
Se o URL de acesso base for https://odata-connector-1.geotab.com/odata/v4/svc/, faça o seguinte:
Nome de usuário: <Nome da base de dados do MyGeotab>/<Nome de usuário do MyGeotab>
Senha: <Senha do MyGeotab>
Se você tiver um URL de acesso base diferente, faça o seguinte:
✱ OBSERVAÇÃO: ao abrir o modelo pela primeira vez, todas as páginas estarão em branco com alguns erros de conexão, pois as credenciais do usuário ainda não foram inseridas.
Nome de usuário: <Nome da base de dados do MyGeotab>/<Nome de usuário do MyGeotab>
Senha: <Senha do MyGeotab>
Os modelos foram criados para fornecer uma solução pronta para uso e insights que demonstram como o Data Connector pode ser usado para responder às suas principais perguntas sobre a frota. Lembre-se de que, tão logo os modelos sejam baixados, você estará livre para personalizar seu painel da maneira que for mais adequada às suas necessidades de insights.
✱ OBSERVAÇÃO: os modelos para visualização de dados prontos para insights estão atualmente disponíveis para o Power BI e o Tableau. O modelo do Excel fornece apenas dados de amostra para fins de projeto e testes.
Métricas agregadas mensalmente com foco na distância do GPS e no tempo de condução nos últimos 6 meses completos.
Métrica | Cálculo |
Distância média mensal do GPS (km) | Soma de VehicleKpi_Monthly[GPS_Distance_km] dividida pelo número total de meses |
Distância total do GPS (km) | Soma de VehicleKpi_Monthly[GPS_Distance_km] |
Distância do GPS no último mês (km) | Soma de VehicleKpi_Monthly[GPS_Distance_km] filtrada para incluir apenas o último mês completo |
Tempo médio mensal (horas) | Soma de VehicleKpi_Monthly[DriveDuration_Seconds] dividida por 3600 para converter segundos em horas, dividida pelo número total de meses |
Tempo total (horas) | Soma de VehicleKpi_Monthly[DriveDuration_Seconds] dividida por 3600 para converter segundos em horas |
Tempo no último mês (horas) | Soma de VehicleKpi_Monthly[DriveDuration_Seconds] dividida por 3600 para converter segundos em horas e filtrada para incluir apenas o último mês completo |
Métricas agregadas mensalmente com foco no tempo da frota parada com motor ligado e no tempo de condução nos últimos 6 meses completos.
Métrica | Cálculo |
Média mensal de combustível da frota parada com motor ligado (litros) | Soma de VehicleKpi_Monthly[IdleFuel_Liters] dividida pelo número total de meses |
Total de combustível usado do veículo parado com motor ligado | Soma de VehicleKpi_Monthly[IdleFuel_Litres] |
Combustível da frota parada com motor ligado no último mês (litros) | Soma de VehicleKpi_Monthly[IdleFuel_Litres] filtrada para incluir apenas o último mês completo |
Tempo médio mensal da frota parada com motor ligado (horas) | Soma de VehicleKpi_Monthly[DriveDuration_Seconds] dividida por 3600 para converter segundos em horas, dividida pelo número total de meses |
Tempo total da frota parada com motor ligado (horas) | Soma de VehicleKpi_Monthly[DriveDuration_Seconds] dividida por 3600 para converter segundos em horas |
Tempo da frota parada com motor ligado no último mês (horas) | Soma de VehicleKpi_Monthly[DriveDuration_Seconds] dividida por 3600 para converter segundos em horas e filtrada para incluir apenas o último mês completo |
Métricas agregadas mensalmente com foco no rendimento de combustível nos últimos 6 meses completos. Notar que a distância do combustível pode ser diferente da distância do GPS, pois a distância do combustível só é registrada quando o dispositivo também registrou o uso de combustível. Isso garante que os cálculos de rendimento de combustível sejam precisos nos casos em que o uso de combustível não é informado para determinados veículos ou segmentos de viagem, e é razoável presumir que é representativo do desempenho total na grande maioria dos casos.
Métrica | Cálculo |
Distância total do combustível (km) | Soma de VehicleKpi_Monthly[FuelEconomy_Distance_Km] |
Combustível total (litros) | Soma de VehicleKpi_Monthly[TotalFuel_Litres] |
Rendimento total de combustível (km/l) | Soma de VehicleKpi_Monthly[FuelEconomy_Distance_Km] dividida pela soma de VehicleKpi_monthly[TotalFuel_Litres] |
Rendimento de combustível no último mês (km/l) | Soma de VehicleKpi_Monthly[FuelEconomy_Distance_Km] dividida pela soma de VehicleKpi_monthly[TotalFuel_Litres filtrada para incluir apenas o último mês completo |
Uso de combustível no último mês (litros) | Soma de VehicleKpi_Monthly[TotalFuel_Litres] filtrada para incluir apenas o último mês completo |
Métricas agregadas mensalmente com foco na utilização nos últimos 6 meses completos. Dois métodos de cálculo da utilização são demonstrados nesta guia.
Métrica | Cálculo |
Utilização de veículos | Soma de VehicleKpi_Monthly[TotalEngine_Hours] dividida pela contagem distinta de veículos na frota e multiplicada pelo período total em horas |
Utilização de veículos no último mês | Soma de VehicleKpi_Monthly[TotalEngine_Hours] dividida pela contagem distinta de veículos na frota multiplicada pelo período total em horas e filtrada para incluir apenas o último mês completo |
Utilização da frota | Contagem distinta de veículos com VehicleKpi_Monthly[GPS_Distance_Km] > 0 dividida pela contagem distinta de veículos na frota |
Utilização da frota no último mês | Contagem distinta de veículos com VehicleKpi_Monthly[GPS_Distance_Km] > 0 dividida pela contagem distinta de veículos na frota e filtrada para incluir apenas o último mês completo |
Métricas agregadas diariamente exibindo as principais métricas referentes às quatro primeiras guias agregadas mensalmente como tendência diária nos últimos 30 dias. Inclui a vista de um mapa plotando as últimas coordenadas de localização conhecidas de cada veículo em cada dia.
Métrica | Cálculo |
Tempo de condução (horas) | Soma de VehicleKpi_Daily[DriveDuration_Seconds] dividida por 3600 para converter segundos em horas |
Distância de condução (km) | Soma de VehicleKpi_Daily[GPS_Distance_Km] |
Tempo da frota parada com motor ligado (horas) | Soma de VehicleKpi_Daily[IdleDuration_Seconds] dividida por 3600 para converter segundos em horas |
Combustível da frota parada com motor ligado (litros) | Soma VehicleKpi_Daily[IdleFuel_Litres] |
Rendimento de combustível (km/l) | Soma de VehicleKpi_Daily[FuelEconomy_Distance_Km] dividida pela soma de VehicleKpi_Daily[TotalFuel_Litres] |
Uso de combustível (litros) | Soma de VehicleKpi_Daily[TotalFuel_Litres] |
Utilização de veículos | Soma de VehicleKpi_Daily[TotalEngine_Hours] dividida pela contagem distinta de veículos na frota e multiplicada pelo período total em horas |
Utilização da frota | Contagem distinta de veículos VehicleKpi_Daily[GPS_Distance_Km] > 0 dividida pela contagem distinta de veículos na frota |
Métricas agregadas por hora exibindo as principais métricas referentes às quatro primeiras guias agregadas mensalmente como tendência diária nos últimos 14 dias. Inclui a vista de um mapa plotando as últimas coordenadas de localização conhecidas de cada veículo em cada dia.
Métrica | Cálculo |
Tempo de condução (horas) | Soma de VehicleKpi_Hourly[DriveDuration_Seconds] dividida por 3600 para converter segundos em horas |
Distância de condução (km) | Soma de VehicleKpi_Hourly[GPS_Distance_Km] |
Tempo da frota parada com motor ligado (horas) | Soma de VehicleKpi_Hourly[IdleDuration_Seconds] dividida por 3600 para converter segundos em horas |
Combustível da frota parada com motor ligado (litros) | Soma de VehicleKpi_Hourly[IdleFuel_Litres] |
Rendimento de combustível (km/l) | Soma de VehicleKpi_Hourly[FuelEconomy_Distance_Km] dividida pela soma de VehicleKpi_Hourly[TotalFuel_Litres] |
Uso de combustível (litros) | Soma de VehicleKpi_Hourly[TotalFuel_Litres] |
Utilização de veículos | Soma de VehicleKpi_Hourly[TotalEngine_Hours] dividida pela contagem distinta de veículos na frota e multiplicada pelo período total em horas |
Utilização da frota | Contagem distinta de veículos na frota com VehicleKpi_Hourly[GPS_Distance_Km] > 0 dividida pela contagem distinta de veículos na frota |
O modelo foi desenvolvido para fornecer uma visão geral de alto nível do desempenho geral de segurança da frota e comparação com o benchmark e o líder do setor. O modelo é acompanhado por alguns visuais interativos para mostrar as áreas em que os veículos apresentam um desempenho melhor ou pior do que os benchmarks.
O gráfico em quadrantes foi projetado para ajudar a identificar os indivíduos que precisam de mais atenção. Por exemplo, o quadrante superior direito inclui os casos com taxa de colisão mais alta do que o parâmetro de comparação previsto. O quadrante superior esquerdo inclui casos com taxa de colisão mais baixa do que o parâmetro de comparação previsto.
O modelo também fornece uma comparação relativa dos diferentes grupos com base em sua taxa de colisão prevista média, bem como uma visão geral detalhada do desempenho no nível do veículo.
Seção | Descrição |
Veículos com problemas nos últimos 7 dias | Exibe o número de veículos que tiveram problemas na semana passada e o compara com a semana anterior. |
Veículos com problemas até o momento | Exibe o número de veículos que tiveram problemas desde o início do ano até a data atual e o compara com o mês anterior. |
Principais problemas | O gráfico de barras exibe os problemas mais comuns detectados na frota e sua frequência. |
Grupos nos quais se concentrar | Indica quais grupos de veículos estão enfrentando a maioria dos problemas, ajudando a identificar onde concentrar os esforços de manutenção. |
Fabricantes para analisar | Fornece uma tabela de fabricantes de veículos, o número de veículos de cada um com problemas e a porcentagem que isso representa de todos os seus veículos na frota. |
Log de problemas do veículo | Um log detalhado que inclui o nome do dispositivo, as datas dos problemas ativos, o tipo de problema e a duração de cada problema relatado. |