The bumpy road to maintenance data standardization

The road can be bumpy for any company rolling out operational changes. Adapting people to something new means earning their buy-in, adjusting policy and procedures, and managing any gaps or overlaps in the transition.

Here’s a sample fleet situation to demonstrate this: you’ve decided to roll out a new vehicle maintenance program. Some bumps might include initial compliance with preventive maintenance schedules, adapting to changes in the vendor network, and managing purchase order payment issues. Don’t take the first exit—there are ways to navigate this potentially rough road!

Starting fresh with a fleet management provider that offers robust data capture and analysis capabilities means you’re now gaining valuable data from your vehicles, drivers and vendors. The faster you can gain insight on how your vehicles are operating and performing, the more confidence you will gain with making fleet management decisions.

Wiping the dust off historic data

Let’s discuss a real-life fleet scenario: a new ARI client recently rolled out our maintenance management program and Garage Management System to 2,200 light-, medium-, and heavy-duty trucks, equipment and trailers. The client’s sizable fleet was well established, so maintenance records on the vehicles did exist in some form. To make a start, ARI worked with the client to capture and upload loose historical vehicle information from prior to the launch of ARI’s maintenance program.

Once a company is utilizing our fleet management programs, we usually recommend collecting 12 full months of stable data before making any major decisions, but after six months on ARI’s maintenance solutions, the client was eager to start looking at trends. Although the client’s historical maintenance data was spotty at best, we jumped right into establishing a baseline and the framework that would be filled with the client’s incoming data moving forward.

Filling the data holes

Digging deeper into the archives, we uncovered a significant hole in the client’s data: the historical maintenance records only included active vehicles.

This analysis also demonstrated the effectiveness of the client’s choice to “repave” their fleet management approach with ARI. Soon, the client was using our systems to consolidate outsourced maintenance data with data generated from their in-house maintenance garages—and standardizing their data using 80 ATA group codes and 4,276 additional 8-digit ATA codes. Each code represents a specific part on a vehicle that is universally known within shops and OEMs, and will highlight expense trends essential to future analyses.

Smooth road ahead

The client has other areas of maintenance opportunities as a result of this preliminary data exercise:

  • Optimal replacement cycling – to stabilize acquisition and maintenance expenses while sustaining healthy vehicles in the fleet.
  • Preventive maintenance policy – to improve compliance, appropriate scheduling and vendor selection.
  • 12-month maintenance trends and primary cost contributors – to identify the prevailing trends and “pain points.”
  • Garage analysis – to quantify what type of repairs are being done in-house vs outsourced and if there is an opportunity to improve the effectiveness of the garage

The ongoing data stabilization will empower the client to leverage predictive analytics and make fleet decisions that will help drive the company’s overall success down a much smoother road.

Sure up your data – Sure up your fleet spend

Your fleet data is critical for spotting trends, implementing changes, and affirming improvements. For this company, adopting our maintenance management program was an eye-opener as to the value of fleet data for knowing how much you’re spending and what you’re spending it on, in order to gain control over unnecessary costs.

La route peut être cahoteuse pour toute compagnie mettant en place des changements opérationnels. Adapter des gens à quelque chose de nouveau signifie gagner leur participation, ajuster les politiques et les procédures et gérer les lacunes ou les chevauchements au cours de la transition.

Voici un exemple de situation dans un parc pour le démontrer: vous avez décidé de lancer un nouveau programme d’entretien des véhicules. Parmi les obstacles on peut y trouver la conformité initiale au calendrier de l’entretien, l’adaptation aux changements dans le réseau de fournisseurs et la gestion des problèmes de paiements des bons de commande. Ne prenez pas la première sortie; il existe des moyens de naviguer sur cette route potentiellement difficile!

Démarrer à neuf avec un fournisseur de gestion de parc offrant des capacités robustes de saisie et d’analyses  de données signifie que vous obtenez maintenant des données précieuses de vos véhicules, de vos conducteurs et de vos fournisseurs. Plus vite vous comprendrez le fonctionnement et les performances de vos véhicules, plus vous aurez confiance dans la prise de décisions en matière de gestion de parc.The road can be bumpy for any company rolling out operational changes. Adapting people to something new means earning their buy-in, adjusting policy and procedures, and managing any gaps or overlaps in the transition.

Here’s a sample fleet situation to demonstrate this: you’ve decided to roll out a new vehicle maintenance program. Some bumps might include initial compliance with preventive maintenance schedules, adapting to changes in the vendor network, and managing purchase order payment issues. Don’t take the first exit—there are ways to navigate this potentially rough road!

Starting fresh with a fleet management provider that offers robust data capture and analysis capabilities means you’re now gaining valuable data from your vehicles, drivers and vendors. The faster you can gain insight on how your vehicles are operating and performing, the more confidence you will gain with making fleet management decisions.

Essuyer la poussière des données historiques

Voyons maintenant un scénario de parc réel : un nouveau client d’ARI a récemment mis en place notre programme de gestion de l’entretien et le système de gestion de garage pour 2 200 camions légers, moyens et lourds, des équipements et des remorques. Le parc important du client était bien établi, de sorte que les dossiers d’entretien des véhicules existaient sous une forme ou une autre. Pour commencer, ARI a travaillé avec le client afin de capturer et de télécharger des informations historiques en vrac sur les véhicules avant le lancement du programme d’entretien d’ARI.

Une fois qu’une compagnie utilise nos programmes de gestion de parc, nous recommandons habituellement de recueillir 12 mois complets de données stables avant de prendre des décisions importantes, mais après avoir utilisé les solutions d’entretien d’ARI pendant 6 mois, le client était impatient de commencer à examiner les tendances. Bien que les données historiques d’entretien du client fussent au mieux irrégulières, nous sommes passés directement à l’établissement d’une base de référence et du cadre devant être rempli avec les données du client à venir dans le futur.

Remplir les trous dans les données

En fouillant plus profondément dans les archives, nous avons découvert une lacune importante dans les données du client: les dossiers d’historique de l’entretien ne comprenaient que les véhicules actifs.Wiping the dust off historic data

Let’s discuss a real-life fleet scenario: a new ARI client recently rolled out our maintenance management program and Garage Management System to 2,200 light-, medium-, and heavy-duty trucks, equipment and trailers. The client’s sizable fleet was well established, so maintenance records on the vehicles did exist in some form. To make a start, ARI worked with the client to capture and upload loose historical vehicle information from prior to the launch of ARI’s maintenance program.

Once a company is utilizing our fleet management programs, we usually recommend collecting 12 full months of stable data before making any major decisions, but after six months on ARI’s maintenance solutions, the client was eager to start looking at trends. Although the client’s historical maintenance data was spotty at best, we jumped right into establishing a baseline and the framework that would be filled with the client’s incoming data moving forward.

Filling the data holes

Digging deeper into the archives, we uncovered a significant hole in the client’s data: the historical maintenance records only included active vehicles.

Cette analyse a également démontré l’efficacité du choix du client de « repaver » son approche de gestion de parc avec ARI. Rapidement, le client a utilisé nos systèmes pour consolider les données d’entretien effectué par les sous-traitants avec les données générées par ses propres garages internes et normaliser leurs données à l’aide de 80 codes de groupe ATA et 4 276 codes ATA supplémentaires à 8 chiffres. Chaque code représente une partie spécifique d’un véhicule qui est universellement connu dans les ateliers et les manufacturiers d’équipements d’origine et mettra en évidence les tendances des dépenses essentielles pour les analyses futures.

Route sans embûche droit devant

Le client a d’autres opportunités d’entretien grâce à cet exercice de données préliminaires:

  • Cycle de remplacement optimal – pour stabiliser les dépenses d’acquisition et d’entretien tout en assurant la santé des véhicules du parc.
  • Politique de l’entretien préventif – pour améliorer la conformité, l’établissement de calendriers appropriés et la sélection des fournisseurs.
  • Tendances en matière d’entretien sur 12 mois et principaux contributeurs de coûts – pour identifier les tendances dominantes et les « points névralgiques ».
  • Analyse du garage – pour quantifier le type de réparations effectuées à l’interne par rapport aux sous-traitants et s’il est possible d’améliorer l’efficacité du garage.

La stabilisation continue des données permettra au client de tirer parti de l’analyse prédictive et de prendre des décisions en matière de parc qui contribueront à la réussite globale de la compagnie sur une voie beaucoup plus souple.

Assurez-vous de vos données – Assurez-vous de vos dépenses de parc

Les données de votre parc sont essentielles pour repérer les tendances, mettre en place les modifications et confirmer les améliorations. Pour cette compagnie, l’adoption de notre programme de gestion de l’entretien a ouvert les yeux sur la valeur des données du parc pour savoir combien ils dépensent et sur quoi ils le dépensent, afin de contrôler les coûts inutiles.This analysis also demonstrated the effectiveness of the client’s choice to “repave” their fleet management approach with ARI. Soon, the client was using our systems to consolidate outsourced maintenance data with data generated from their in-house maintenance garages—and standardizing their data using 80 ATA group codes and 4,276 additional 8-digit ATA codes. Each code represents a specific part on a vehicle that is universally known within shops and OEMs, and will highlight expense trends essential to future analyses.

Smooth road ahead

The client has other areas of maintenance opportunities as a result of this preliminary data exercise:

  • Optimal replacement cycling – to stabilize acquisition and maintenance expenses while sustaining healthy vehicles in the fleet.
  • Preventive maintenance policy – to improve compliance, appropriate scheduling and vendor selection.
  • 12-month maintenance trends and primary cost contributors – to identify the prevailing trends and “pain points.”
  • Garage analysis – to quantify what type of repairs are being done in-house vs outsourced and if there is an opportunity to improve the effectiveness of the garage

The ongoing data stabilization will empower the client to leverage predictive analytics and make fleet decisions that will help drive the company’s overall success down a much smoother road.

Sure up your data – Sure up your fleet spend

Your fleet data is critical for spotting trends, implementing changes, and affirming improvements. For this company, adopting our maintenance management program was an eye-opener as to the value of fleet data for knowing how much you’re spending and what you’re spending it on, in order to gain control over unnecessary costs.