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トラックコネクトが契約から3年間、利用料金無料

トラックコネクトの利用料金の無料期間が、ご契約より
「1年間無料から3年間無料」に変更となりました。遠隔故障診断機能も3年間無料でお試し頂けます!小型、中型、大型トラックが対象です。

詳細はこちらをご確認ください

車両の稼働状況を「見える化」する、トラックコネクト

Truckonnect®は、稼働中の車両情報をインターネット経由でリアルタイムにチェックできるテレマティクスサービスです。トラックが発信する情報は、モバイル回線を経由してFUSOデータベース(クラウド)に蓄積。お客様がPCやスマートフォンで専用ページにアクセスすれば、車両の現在地や運行状況を把握できます。たとえば、車両トラブル時のスピード対応、業務効率の改善、危険運転の予防など、ビジネスシーンで幅広く活用できます。

*トラックコネクト用通信端末を全車に標準装備。*テレマティクスによる各種サービスは専用コールセンター(Customer Assistance Center: CAC)が 24時間365日対応します。*トラックコネクトをご使用になる際は、三菱ふそうへのお申し込みが必要です。申し込み後に発行されるアクセス用IDとパスワードを三菱ふそうよりお客様へご連絡後、お客様のPCやスマートフォンからご利用が可能となります。詳しくは最寄りの三菱ふそう販売店にご相談ください。*Truckonnect®は三菱ふそうトラック・バスの登録商標です。

車両の位置・軌跡状況把握

稼働車両のリアルタイムな現在位置を地図に表示。それまでの稼働経路や駐停車した時間など、車両の軌跡を把握できます。

安全運転情報

急発進、急制動などを感知して、危険運転の傾向がある場合に画面上に表示します。

燃費情報

燃費の推移を日にちごとや月単位で把握。また、燃費の自動計算により燃費のデータをそのつど集計。データのダウンロードも可能です。

車両管理

車両の稼働状況を把握できる「車両管理」機能が進化。過去と今月の走行時間やアイドリング時間などを比較できます。

遠隔診断

エンジンの故障を知らせるDTC(診断トラブルコード)を検知してリアルタイムに通知します。

エリア管理機能

事前に登録した特定のエリアに出入りすると、リアルタイムに通知。車両の運用プロセスの改善や業務の効率化に貢献します。

お客様のご要望に応えて、サービスを随時更新予定。
トラックコネクトの進化に、ご期待ください。

トラックコネクトの詳細ページ

* Truckonnect®は三菱ふそうトラック・バス株式会社の登録商標です。
※トラックコネクトのサービス開始には登録が必要です。 登録完了と同時に運行管理者アカウントがお客様に連絡され、利用可能となります。 詳しくはお近くの販売店・販売員にお問い合わせください。


遠隔診断

24時間365日対応のお客様サポートで、アップタイムと安全性を向上

遠隔診断機能では、トラックから発信される車両の各種情報を24時間稼働のサポートセンターでモニタリングし、万が一の問題発生時には三菱ふそうからのサービス提供の段取りや、予後・予防メンテナンス、販売店への入庫予約をサポートします。


車両管理

 

保有車両のパフォーマンスの評価をアップさせるデーター管理
全車両の走行距離、走行時間、アイドリング時間の記録をもとに保有車両のパフォーマンスを評価できます。

ダッシュボードから保有車両全体の走行行動を理解し、走行時間、停車時間やアイドリング時間のすべて管理する上に先月と比較することにより各車両の稼働率を見る化になるより、パフォーマンスアップします

位置・軌跡状況把握

 

各車の運行ルート、安全状態、地形情報をいつでもデスクトップから確認・追跡
日ごとの運行状況・ルート・安全性に影響する出来事、例えば急ブレーキまたはアクセルキックなどを記録,  そして地形情報をデータ化。

燃料消費量記録 (km/l)より燃費効率管理又は上達は簡単に、さらに車両稼働率向上は走行時間・アイドリング時間・停車時間の記録より可能となります。

燃費把握

 

保有車両の燃料消費量をフリートレベルから個別レベルまで管理
フリート・個別レベルの燃費効率をまとめ、先月と比較がスムーズな月ごとの燃費効率向上とつながります。

各車両の燃費消費量と走行距離をまとめて、燃費効率に影響させるイベントをカテゴリー別表示させます。(アイドリング、アクセル・ブレーキ操作)

安全運転情報

 

リアルタイムで安全に影響する出来事を記録、運転安全性の評価向上へ
ドライバーの安全運転をチェックし、急制動、急発進などをリアルタイムで感知することができます。

過去3か月間の危険運転事象を記録保存するために、危険運転の傾向を分析は簡単に、さらにドライバーには集中的、リソースに優しいトレーニングを適用することが可能となります

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