干货满满！环卫数字化如何助力企业实现“降本增效”？

首先是数字化的运营逻辑到底是什么，他没有高大上，我想用“一句常识和两个简单的逻辑图”做最朴实的表达，我们都知道一个基础常识，数字化的本质价值是要赋能管理的，而管理最本质的逻辑是，或者说最究竟的逻辑是基于“真相”暴漏问题，针对性的管理提升的过程。

大家有没有考虑过的一个问题，为什么你的管理原来越难了，本质上是环卫本身人多、车多、作业模式多，作业比较分散，项目越来越多，你很难清晰的了解到“运营过程真相”，没有真相数据，你就很难发现潜藏的效率、成本、质量问题，就没办法“有的放矢”，所以数字化能不能将运营过程真相数据化的还原是一个管理基点，所以请看左边的一个数据流转逻辑图，要通过物联网硬件采集能全面反映作业过程的运行数据，特别是作业车辆。

聊到这里您会说，这也没啥特点啊，我安装过定位视频设备啊，我向您汇报的是，单单的定位和视频数据根本就无法支撑数据需求，我们需要的除了定位视频之外更重要的作业工况数据（比如车速、里程、作业模式、副发转速、油耗、电耗、水耗数据），只有采集到这些数据才能支撑真相还原，你软件系统上才能生成关于作业效率、质量、能耗成本的数据。

我们再看右边的数据运营逻辑图，通过真相数据，就能暴漏潜藏的效率、质量、成本的漏洞，然后针对性的改善提升，再通过改善后运营的效率、成本指标矫正改善动作，经过多轮的反馈循环，找到属于这个项目的效率和质量的最优平衡点，从而达成“用最低的成本，把活干好”的目标，并把这个管理逻辑沉淀在系统上，低成本的传承。

运营效率提升带来的降本案例：

我先分享一个落地数字化运营后，节油减车的案例，我先说结论，这个项目单机械化清扫业务场景节油减车降本达到323万/年，占比整个项目营收的4%（8000万年化营收的项目），实际上如果刨除人工扫保和垃圾收转运的业务成本，降本占比应该在8-10%左右，6年的项目周期预计总节约成本约1615万。而实际上这个项目在数字化建设的投入产出比上首年就超过1，相当于通过数字化的落地，6年总降本1400多万。

到底怎么降的，咱们先看上方的这个数据分析表，这是项目上18吨洗扫车的跑出来的平均数据，这里面分了4个维度的指标数据，作业效率类、油耗成本、折旧成本、综合成本，也列了优化前、优化中、优化后的真实数据，我们先看优化前的油耗成本，我们选了一个最能说明问题的指标，叫单公里折合作业能耗，他的算法是总能耗/作业里程，也就是说基于你当前的运营效率指标跑出来的能耗成本是干一公里活需要16.8元，我们再看优化中降到了12.8元，最后优化到最佳平衡点，降到了10.4元，相当于干一公里活，优化前到优化后总的降低了6.4元，这个数据实际上是很惊人的，因为只是干一公里的成本，可以估算一下你们项目上一天能干多少公里的活，一年能干多少。

那它都优化了什么指标，得到了这么好的降本呢，请看作业速度、有效作业率、副发转速、副发空转时长、作业时长这些指标的变化，因为时间关系，我不在这里详细汇报指标背后影响油耗的逻辑，感兴趣的同仁咱们下去详细交流，那基于这样的逻辑，请看右边上方这个表，我们抽出来了不同吨位洗扫车、洒水车的降本数据与年作业里程数据，计算出来年化的油耗节约是189万。

这是节油，那怎么减车呢，请还先看做下方这个表，我们找到日均单车作业里程这个指标，优化前是一天只干16公里，优化后事一天能干64公里，单车的作业能力大大提升了，那就可以合理的优化掉一部分车和对应的司机，我们看右下方的表，这是实际项目优化掉的车辆，不同的吨位都有，对应降低车辆的折旧成本和人工成本，合计大概是132万/年。聊到这里，你可能问，甲方有车辆数量要求，不让我减车，这种要求实际上是一个基于历史问题畸形存在，实际上是可以通过充分沟通解决的，这方面就不展开讲了。

实际上通过综合成本数据（油耗+折旧），我们会发现一个明显的洞察，一台车的作业量越高，综合效能成本是越低的，我们可以看到优化前单公里折旧成本是9.5，优化后降到2.4，整整降低了7块，这个数据也很客观，那我们再看综合的的单公里综合成本，优化前26.3元，优化后是12.8元，整整降低13.5元。

那我们总结一下达成这样的效果，实际上就是做了这三部动作，第一步上数字化发现效率指标的漏洞，第二步就是针对改善提升，反复改善，结果就是增效降本。

车辆维保规范化控制成本浪费案例：

接下来我们看看车辆的维修保养怎么规范化，控制成本浪费，先说结论，我们在某项目上实践后，控制浪费约3600元/车/年，怎么做到的，先看保养，我们通过自动采集车辆的作业工况数据，比如发动机的工作时长、液压系统的工作次数和时长、作业里程、作业时长，有了这些数据后，我们可以根据不同零部件的保养规则精准提醒保养，比如副发动机是按照200小时保养一次，压缩车液压机构轴承是按照工作2万次保养一次，我们就基于实际的工况数据提醒保养，而不是按照传统的一刀切。这样彻底解决的该保不保、过渡保养的问题。

维修方面主要是通过数字化系统实现流程的标准化，另外不断完善维修作业库，对维修记录数据做数据分析，比如出现费用过高、维修频次频繁、更换配件频繁问题都会报警，过程透明、可追溯，这样一来基本杜绝就能杜绝维修的成本漏洞。

人工扫保方面的降本增效案例：

在人工扫保方面，我们在某项目的价值实践就是量化工作量，提升单人作业饱和度，适当增加小型设备替代人工，杜绝吃空饷就能找到可观的降本，而实现这个逻辑需要配合数字化系统。这个逻辑不复杂，时间关系，我就不再展开分享了。

实现业财管理一体化的关键逻辑：

最后一个大家比较关注的课题是数字化转型如何实现业财一体化的问题，我们的实践告诉我们这个架构图是目前最佳路径，业财一体化的基础是业务系统，如图，业务系统分三个板块，分别是给项目用的运营管理系统，这里面包括不同业务场景子系统，然后基于资产视角的车辆全生命周期管理和物资管理，最后一块是集团层级的业务管理，三个板块数据互通，只是使用的角色和管理视角不同。业务系统搭建稳健后，通过接口与财务系统打通即可。

价值逻辑所需的硬件支撑：

接下来我简单分享一下达到这样的目标需要的软硬件支撑，首先是硬件，前边我也分享过，数字化的基础是数据，而数据需要物联网的硬件实现，这是我们配套的硬件，左上角的是车辆的核心硬件，叫CBU超级中央采集网关，他的主要功能是采集车辆底盘和上装的作业工况数据，可适配不同品牌的车型，也可适配燃油车和纯电动车型。人员配套硬件我们比较推荐4G对讲机，因为真的很实用，而且员工不抵触。

右边这个套件是车载称重套件，这个产品关键指标用一句来总结的话叫“稳定的精准”，一时的精准不是能力，稳定的精准才是本事，我们解决这个问题的方式比较传统，就是想办法从硬件本身搞定他的稳定性，我们从两个方面展开谁，第一是采用的零部件全部是车规级的标准，从零部件本身提升抗造能力，第二是在设计匹配环节，严格按照车载硬件的设计规范去做，并严格按照车载硬件的测试标准测试，大到一个传感器，小到一个线束插接器必须要经过严苛的试验。

价值逻辑所需的硬件支撑：

我们提供三大软件产品，分别是面向项目公司的项目管理平台、以资产管理视角的资产管理平台以及以集团管理视角的项目PLM全生命周期管理平台，全面支撑企业的数字化转型需求。三大平台支撑企业从项目最小单元到集团的一体化数字化管理。

AI方面的探索：

在AI领域，我们认为环卫领域有五大应用方向：

项目管理专家数字人：沉淀专家经验，提供最佳实践参考和定制化报表服务，助力项目管理决策。

车辆/人员最优资源配置模型：基于历史数据和当前作业要求，生成车辆和人员配比建议，优化资源配置。

路线最优模型：根据作业区域、加水点和停车场分布，提供建议作业路线，提高作业效率。

新项目成本预算模型：结合历史数据和新项目要求，预测新项目成本，为投标决策提供依据。

基于视觉的应用：利用摄像头和视觉AI技术，提高道路垃圾巡检效率。

这些AI应用的结果，是让企业在投标决策时更加心中有数，提高决策的科学性和准确性。

服务模式和定位：

我们致力于为环卫服务企业和政府监管部门提供一站式的数字化转型解决方案。如果你的企业拥有一个小型的软件开发团队，我们也可以提供基础业务系统底座，帮助企业快速、低成本地搭建属于自己的数字化系统。

综上所述，通过软硬件的结合以及AI技术的深入应用，我们可以为企业提供全面、高效的数字化转型支持。我们的目标是帮助企业实现更加智能化、精细化的管理，提升运营效率和服务质量，为企业的可持续发展注入新的动力！

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