Inspeksi Armada Digital: Data + AI Turunkan Risiko Tuntutan

Pada hujung tahun, ramai pengurus operasi logistik mula rasa “ketat” di dua tempat: jadual penghantaran yang makin padat dan kos risiko yang makin sukar dikawal. Satu perkara yang saya selalu nampak berulang—bukan pemandu yang tak mahir, tapi rekod inspeksi yang tak konsisten. Bila rekod tak jelas, masalah kecil pada kenderaan mudah terlepas. Dan bila ia meletup jadi kerosakan besar, ia biasanya datang bersama downtime, kelewatan penghantaran, dan tuntutan insurans.

Realitinya mudah: kualiti data inspeksi menentukan kualiti pengurusan risiko. Di sinilah aplikasi inspeksi, integrasi telematik/ELD, dan lapisan AI memainkan peranan besar. Ia bukan sekadar memudahkan kerja pemandu—ia mengubah cara syarikat dinilai oleh penanggung insurans, dan akhirnya mempengaruhi pembaharuan polisi serta premium.

Artikel ini sebahagian daripada siri AI dalam Logistik dan Rantaian Bekalan. Fokus kita kali ini: bagaimana teknologi inspeksi menghasilkan data yang boleh digunakan untuk penilaian risiko, underwriting lebih tepat, dan pencegahan tuntutan—khususnya untuk armada trak, van penghantaran, dan kenderaan operasi (pembinaan, utiliti, landskap).

Kenapa DVIR atas kertas masih mahal (walaupun nampak “murah”)

DVIR kertas nampak jimat, tapi kosnya muncul kemudian. Bila pemandu isi borang manual, kita berdepan tiga isu klasik: tulisan sukar dibaca, dokumen hilang, dan fenomena yang pengurus armada kenal—“pencil whipping” (tanda kotak tanpa benar-benar buat pemeriksaan).

Kesan paling cepat dirasai ialah jurang pematuhan. Bila rekod inspeksi tak lengkap atau tak konsisten, syarikat mudah terdedah kepada:

• audit dan perhatian lebih ketat daripada pihak berkuasa
• kerosakan yang sepatutnya dikesan awal (contoh: tayar botak, kebocoran minyak, lampu brek gagal)
• downtime tidak dirancang yang mengganggu service level rantaian bekalan
• dokumentasi lemah apabila berlaku insiden, lalu tuntutan jadi lebih rumit

Dari perspektif insurans dan pengurusan risiko, masalah utama bukan “tiada inspeksi”—tetapi tiada bukti inspeksi yang boleh dipertahankan.

Teknologi inspeksi: dari “semak kotak” kepada bukti yang boleh diaudit

Platform inspeksi moden mengubah DVIR daripada ritual harian kepada sistem kawalan risiko. Bila proses dibina dalam aplikasi mudah alih, ia memaksa konsistensi: soalan sama, aliran sama, bukti visual sama.

6 ciri yang patut ada pada aplikasi inspeksi armada

Berikut ciri paling praktikal yang saya akan letakkan sebagai “wajib ada” sebelum syarikat melabur:

1. Bukti nyata (foto/video cap masa)
   Platform yang baik minta pemandu ambil foto atau video secara langsung dengan cap masa. Contohnya, bukan sekadar “paras minyak OK”, tetapi gambar dipstick atau panel meter. Ini mewujudkan akauntabiliti dan rekod yang kukuh.

2. Laporan segera (insiden, kerosakan, kemalangan)
   Rekod masa nyata untuk mileage, jam operasi, kerosakan, dan insiden kecil—lengkap dengan foto, nota lokasi dan butiran kerosakan—membantu isu kecil tak sempat jadi tuntutan besar.

3. Paparan pengurus secara masa nyata (dashboard awan)
   Kertas hanya beri maklumat selepas kejadian. Dashboard memberi jawapan segera: siapa dah buat inspeksi, apa yang ditanda, bila pembaikan ditutup. Ini menukar operasi daripada reaktif kepada proaktif.

4. Integrasi yang kemas (telematik/ELD/rekod penyelenggaraan)
   Integrasi membolehkan data unit, lokasi, sejarah perjalanan, dan kod ralat diagnostik dikumpul dalam satu rekod. Hasilnya: satu versi kebenaran untuk audit, pengurusan aset, dan penilaian risiko.

5. Kawalan kualiti berasaskan AI
   Alat AI boleh menyemak foto dan nota untuk mengesan ketidakpadanan (contoh: gambar gelap, sudut tak jelas, komponen salah). AI di sini bukan “hiasan”—ia mengurangkan inspeksi ala sambil lewa dan meningkatkan standard.

6. Nilai merentas industri
   Bukan hanya trak jarak jauh. Kontraktor pembinaan boleh log kerosakan sedia ada di tapak kerja; syarikat utiliti boleh rekod pemeriksaan peralatan; penyedia landskap boleh kurangkan pertikaian apabila kenderaan keluar-masuk kawasan pelanggan.

Satu ayat yang senang dipegang: Inspeksi digital menukar “percaya cakap” kepada “bukti yang boleh disemak”.

Dari data inspeksi ke underwriting: kenapa penanggung insurans ambil serius

Data inspeksi ialah data risiko. Bila armada boleh tunjuk disiplin pemeriksaan dan penyelenggaraan, ia memberi isyarat yang kuat: syarikat mampu mengawal pendedahan kemalangan dan kerosakan mekanikal.

Dalam underwriting insurans komersial (terutama segmen pengangkutan), pihak penanggung insurans biasanya menilai:

• sejarah keselamatan dan insiden
• kekerapan kerosakan/kerosakan berulang
• proses pematuhan dan dokumentasi
• budaya operasi: adakah pemandu dan pengurus benar-benar ikut SOP?

DVIR digital yang lengkap memberi dua kelebihan besar:

1. Mengurangkan ketidakpastian (uncertainty)
   Underwriter tak suka “gelap”. Data yang konsisten membuatkan risiko lebih boleh diukur.

1. Membina naratif risiko yang boleh dipertahankan
   Bila pembaharuan polisi tiba, syarikat yang boleh buktikan trend pematuhan dan penutupan isu (issue closure) biasanya lebih mudah berbincang tentang terma dan harga.

Di sini, AI mula jadi penghubung. Bila data inspeksi terkumpul (foto, catatan, DTC, tarikh pembaikan), ia boleh digunakan untuk:

• mengenal pasti corak kegagalan (contoh: isu brek sering muncul pada unit tertentu)
• meramal risiko kerosakan berdasarkan sejarah dan beban operasi
• memberi amaran awal sebelum komponen gagal

Dalam bahasa mudah: AI menukar data mentah kepada keputusan operasi.

Cara praktikal gunakan AI untuk kurangkan tuntutan (bukan sekadar “automasi”)

AI paling berbaloi apabila ia mengurangkan kejadian yang mencetuskan tuntutan. Saya cadangkan pendekatan bertahap yang realistik untuk kebanyakan armada.

Tahap 1: Standardkan data (ini yang ramai tak buat)

Jika input tak seragam, AI pun jadi lemah. Standardkan:

• senarai semak inspeksi mengikut jenis kenderaan
• kategori isu (contoh: tayar, brek, lampu, cecair, badan kenderaan)
• tahap keterukan (minor/major/critical)
• masa tindak balas sasaran (SLA pembaikan)

Tahap 2: AI sebagai “pemeriksa kedua” foto & catatan

Gunakan AI untuk mengesan perkara yang manusia selalu terlepas:

• foto kabur/gelap (minta ulang ambil)
• imej tak sepadan dengan komponen diminta
• catatan yang terlalu umum (“ok”, “baik”) tanpa bukti

Ini nampak kecil, tapi ia menaikkan disiplin inspeksi dengan cepat.

Tahap 3: Skor risiko unit & pemandu untuk tindakan awal

Bina skor risiko operasi berdasarkan data yang anda sudah ada:

• bilangan isu berulang per unit dalam 30 hari
• DTC yang kerap muncul
• kelewatan menutup tiket pembaikan
• pola pemeriksaan lewat/terlepas

Skor ini bukan untuk “menghukum” pemandu. Ia untuk memutuskan:

• unit mana patut masuk bengkel dulu
• laluan mana patut dielak untuk unit berisiko tinggi
• latihan ringkas apa yang patut diberi minggu itu

Tahap 4: Hubungkan kepada KPI rantaian bekalan

Ini langkah yang membezakan logistik matang dengan yang biasa-biasa:

• kurangkan downtime tidak dirancang (lebih stabil kepada pelanggan)
• tingkatkan ketepatan ETA (kurang gangguan)
• kawal kos tuntutan dan kos pembaikan kecemasan

Bila KPI operasi dan KPI risiko disatukan, barulah AI “hidup” dalam rantaian bekalan.

Pelan pelaksanaan 30-60-90 hari untuk armada kecil hingga sederhana

Teknologi hanya berkesan bila disiplin operasi mengikut. Ini rangka kerja yang praktikal.

30 hari: Pilih kes penggunaan dan bina SOP ringkas

• Pilih 1–2 jenis kenderaan untuk perintis
• Tetapkan 15–25 item inspeksi paling kritikal (jangan terlalu panjang)
• Wajibkan foto untuk 5 item “risiko tinggi” (contoh: tayar, brek, lampu, kebocoran, komponen keselamatan)
• Latih pemandu: sesi 45 minit cukup jika aliran aplikasi jelas

60 hari: Audit pematuhan & masa penutupan pembaikan

• Pantau kadar siap inspeksi harian (% lengkap)
• Ukur masa purata tutup isu (hari)
• Kenal pasti 3 isu paling kerap berulang dan puncanya

90 hari: Masukkan AI & laporan untuk insurans

• Aktifkan semakan AI untuk kualiti foto/nota
• Wujudkan laporan bulanan: isu kritikal, isu berulang, penutupan pembaikan
• Bentuk “pek pembaharuan” (renewal pack) untuk perbincangan dengan broker/penanggung insurans: bukti proses, trend pematuhan, penambahbaikan

Prinsip saya: kalau anda tak boleh tunjuk data 90 hari, anda sedang berunding premium dengan tangan kosong.

Soalan lazim: apa yang patut ditanya sebelum pilih platform inspeksi?

“Adakah ini akan melambatkan pemandu?”

Pada minggu pertama, mungkin ya—tambahan 2–5 minit. Selepas itu, ia biasanya stabil. Yang lebih penting: 5 minit inspeksi yang betul selalunya menyelamatkan berjam-jam downtime.

“Macam mana nak pastikan pemandu tak ‘main tipu’ juga?”

Wajibkan bukti foto cap masa, tetapkan item foto minimum, dan gunakan semakan AI untuk kualiti. Gabungkan dengan audit rawak mingguan.

“Data ini membantu masa tuntutan?”

Ya, kerana ia menunjukkan keadaan kenderaan sebelum dan selepas perjalanan, serta rekod isu yang dilaporkan dan tindakan pembaikan. Dokumentasi yang tersusun biasanya mengurangkan pertikaian dan mempercepat pengendalian tuntutan.

Langkah seterusnya: jadikan inspeksi digital sebagai aset underwriting

Inspeksi armada digital bukan projek IT semata-mata. Ia sebenarnya projek pengurusan risiko yang memberi kesan terus kepada keselamatan jalan raya, kestabilan operasi rantaian bekalan, dan daya tawar dalam pembaharuan insurans.

Jika anda berada dalam logistik, pengangkutan, pembinaan, utiliti, atau operasi lapangan, sasaran yang paling realistik untuk 2026 ialah ini: jadikan setiap DVIR satu rekod yang boleh diaudit dan boleh dianalisis AI. Bila itu berlaku, anda bukan sekadar patuh—anda sedang membina profil risiko yang lebih kukuh.

Anda nak mula dari mana? Pilih satu depoh, satu jenis kenderaan, dan satu metrik: kadar inspeksi lengkap harian. Bila angka itu stabil, barulah tambah AI, integrasi, dan skor risiko. Soalan yang patut anda bawa ke mesyuarat seterusnya ialah: data inspeksi kita hari ini—cukup kuat tak untuk mempengaruhi premium tahun depan?