TCO nie je konštanta

Počas životnosti vozidla sa TCO môže meniť z dôvodu veku vozidla a mnohých vonkajších faktorov. Napríklad faktory vonkajšieho trhu spôsobujú kolísanie cien pohonných hmôt, zvyšovanie nákladov na komodity, ktoré tlačí na zvýšenie cien pneumatík a dielov a odpisové sadzby majú tendenciu paralelne s veľkoobchodnými podmienkami na trhu a preferenciami nákupu u spotrebiteľov. Tieto vonkajšie faktory môžu ovplyvniť TCO konkurencieschopnosť jedného segmentu vozidiel voči druhému. Napríklad nižšie ceny paliva menia úvahy o TCO znižovaním prevádzkových nákladov nákladných vozidiel a zvyšovaním hodnôt pri ďalšom predaji, čo má negatívny vplyv na zostatkovú hodnotu kompaktných sedanov a hybridov.

TCO tiež ovplyvňuje politiku výmeny vozidiel. Takmer všetky fixné a prevádzkové náklady spojené s vozovým parkom sú ovplyvnené vyradením vozidla z prevádzky. Dlhodobým trendom v cyklovaní vozidiel v komerčných flotilách je postupné zvyšovanie životnosti vozidiel. V priebehu rokov výrobcovia dramaticky zvýšili kvalitu vozidiel a predĺžili záruku na motory a prevodovky, čo spoločnostiam umožnilo sebavedomejšie predĺžiť životnosť menej rizikových fleetov, napr. pre prevádzkovateľov ľahkých úžitkových vozidiel.

Dáta nám ukazujú, že flotily ľahkých úžitkových vozidiel a nákladných vozidiel ustavične zvyšovali svoje parametre. Mnoho stredne veľkých flotíl v súčasnosti prechádza na obmenu osobných vozidiel už pri 120 000km, pretože je vyvíjaný tlak zo strany vrcholového manažmentu, aby sa nezvyšovali kapitálové výdavky.

Politika výmeny vozového parku sa tradične vyjadruje ako kombinácia času a počtu najazdených kilometrov, ako sú napríklad intervaly v prevádzke a počet najazdených kilometrov. Tá je založená na opačnom vývoji fixných a variabilných výdavkov počas životnosti vozidla. Fixné náklady majú tendenciu spomaľovať, keď vozidlo starne, zatiaľ čo variabilné / prevádzkové náklady majú tendenciu stúpať. Keď sú tieto dve krivky zaznamenané v priebehu životnosti vozidla, je bežnou praxou nahradiť vozidlo, keď zostupná hranica s pevnými nákladmi pretína rastúcu hranicu s variabilnými nákladmi.

V súčasnosti sa rastúci počet flotíl presúva k flexibilnejším cyklom výmeny vozidiel. Niektoré flotily už vlastne svoj cyklus výmeny nenazývajú „politikou“ a v súčasnosti ho označujú ako „usmernenie“. Dôvodom je to, že si chcú vyhradiť právo rozhodnúť sa, kedy vyradiť vozidlo z prevádzky na základe prevládajúcich trhových podmienok, a nie na základe vopred stanoveného počtu najazdených kilometrov a / alebo mesiacov v prevádzke. Umožnením tohto posunu je rastúca sofistikovanosť modelovania optimalizácie životného cyklu, najmä vývoj analytiky na výpočet rôznych scenárov „čo keby“ a na identifikáciu optimálnych parametrov výmeny vozidla.

Druhým smerom vývoja flexibilnej obmeny fleetu je skrátiť životnosť vozidiel s krátkym cyklom, aby sa využil mimoriadne silný trh s ďalším predajom, ako tomu bolo pred niekoľkými rokmi. Niektoré firmy sa rozhodli, že nechcú byť uzavreté v určenom cykle výmeny vozidla, a radšej zostanú flexibilné s stratégiou výmeny založenou na trhových podmienkach. Tento smer predpokladá, že je finančne rozumné mať väčšiu flexibilitu pri obmene, vzhľadom na lepšie trhové podmienky môže byť výhodnejšie ponechať vozidlá v prevádzke dlhšie alebo kratšie, v závislosti od situácie na trhu.

Konektivita vozidiel a sofistikovanejšia prediktívna analýza údajov o údržbe povedú k prechodu od TCO k presnejšej metodike zameranej na „najnižšie náklady na vlastníctvo“ (LCO). V konečnej analýze je najpresnejšia hodnota životného cyklu pri rozhodovaní o počiatočnom akvizícii prostredníctvom najlepšej stratégie nahradenia založená na údajoch v reálnom čase s porovnaním historických údajov.

Prediktívne modelovanie založené na údajoch o vozidle nepretržite vysielaných telematikou zvýši efektivitu vozového parku. Napríklad štúdia spoločnosti IBM zistila, že prediktívna analytika by mohla skrátiť diagnostické časy porúch o 70% a doby opravy o 20%.

Prediktívne modelovanie poskytne schopnosť lepšie riadiť prestoje a maximalizovať využitie flotíl. Týmto sa transformuje tradičný model preventívnej údržby, ktorý je založený na čase a kilometroch, na model založený na dátach. Z dlhodobého hľadiska to povedie k prechodu od tradičného programu reaktívnej údržby k modelu prediktívnej údržby. V budúcnosti budú poruchy diagnostikované ešte pred tým, ako k nim dôjde, takže využitie vozidla bude efektívnejšie bez zbytočných prestojov.

Technológia prediktívnej údržby síce nezabráni poruchám, ale poskytuje včasné varovanie o budúcich poruchách, čo umožňuje manažérom rozhodnúť sa, kde a kedy budú opravené, skôr ako k poruche vôbec dôjde. Pomôže to minimalizovať neočakávané závady a znížiť prestoje vodiča / vozidla. Tieto údaje sa nakoniec použijú na predpoveď optimálneho času na obmeny fleetu.