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オートモーティブテクノロジー

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シェアリングに適した設計とは?課題と対策・製品を解説

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経済性におけるシェアリングに適した設計とは?

自動車の所有から利用へと価値観がシフトする中で、車両の共有による経済的メリットを最大化するための設計思想です。これにより、利用者はコストを抑えつつ、より多くの車両へのアクセスが可能になります。目的は、車両の稼働率向上と、それに伴う新たなビジネスモデルの創出です。

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当社の関連会社である株式会社ベンテックは、トラックの専門架装メーカです。

オリジナルキットを使用することで、低コスト・軽量化かつ剛性高い車両が
製造可能。また板金加工では難しい加工もキットなら簡単に実現できます。

豊富な製作ノウハウを活かし、お客様の細かい要望を取り入れた特別仕様車を
設計するほか、関連会社と協力し、プレス加工品やめっき処理を施した
部品製作も対応いたします。

【営業品目】
■ベンディング車、ボトルカー、ウィング車、工事車、広告宣伝車等の製作
■車輛の修理・改良
■各種部品の設計・製作・販売

※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。

株式会社ベンテック 会社案内

クロコアートファクトリーが製作/販売する、国産車載トレーラー
追加ラインアップモデルである『車載トレーラー タイプII』について
ご紹介します。

タイプIのあつかい易さをそのままに、荷台側面フラット形状・荷台幅を
1980mmに拡大(タイプI比較にて)、荷台長さを160mm拡大(対タイプI比較にて)。

これにより車載トレーラーでは積載が難しいキャンバーの付いた
ドリフト車両なども積載可能です。

【特長】
■国産
■ドイツ KNOTT社のアクスル(車軸)とカップリング(連結部)を使用
■1軸のトレーラーとして、総重量1,800kg、積載重量1,400kgを実現
■タイプIのあつかい易さはそのまま
■使用範囲が広いマルチなモデル

※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせください。

車載トレーラー タイプII

赤城車体工業では『車両運搬車』を取り扱っております。

GVW20tをベース車両とした「5台積(低床3軸)」をはじめ、GVW11tまたは
GVW14.5をベース車両とした「3台積・4台積(2軸)」や「2台積(軽3台積)」を
各種ご用意。

尚、各メーカー様のベース車両や架装オプション仕様により、車両寸法や
積載量は変動致します。お問い合わせください。

【ラインアップ】
■5台積(低床3軸)
■3台積・4台積(2軸)
■2台積(軽3台積)

※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせください。

車両運搬車

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経済性におけるシェアリングに適した設計

経済性におけるシェアリングに適した設計とは?

自動車の所有から利用へと価値観がシフトする中で、車両の共有による経済的メリットを最大化するための設計思想です。これにより、利用者はコストを抑えつつ、より多くの車両へのアクセスが可能になります。目的は、車両の稼働率向上と、それに伴う新たなビジネスモデルの創出です。

課題

利用者の多様なニーズへの対応

利用目的、期間、人数などが異なるため、画一的な車両提供では満足度が得られない。

車両管理とメンテナンスの複雑化

複数ユーザーによる共有は、車両の摩耗や汚れ、事故発生時の責任所在の不明確さなど、管理上の課題を生む。

データセキュリティとプライバシー保護

利用履歴や個人情報といった機密性の高いデータを扱うため、厳格なセキュリティ対策が不可欠となる。

収益化モデルの最適化

利用頻度や車種に応じた柔軟な料金設定、決済システムの構築が収益安定化の鍵となる。

​対策

モジュール式車両設計

用途に応じて内装や機能を変更できるモジュール構造を採用し、多様なニーズに対応する。

IoTを活用した遠隔管理システム

車両の状態監視、利用履歴の記録、遠隔でのロック・アンロックなどを可能にし、効率的な管理を実現する。

ブロックチェーンベースのID管理

改ざん不可能な記録により、利用者の認証、利用履歴の管理、決済情報を安全に処理する。

ダイナミックプライシング機能

需要と供給に応じてリアルタイムで料金を変動させ、収益を最大化する。

​対策に役立つ製品例

カスタマイズ可能な共有車両システム

利用者の属性や利用目的に合わせて車両の仕様を柔軟に変更できるシステムを提供し、多様なニーズに応える。

車両状態監視・管理用センサーキット

車両の稼働状況、メンテナンス時期、異常検知などをリアルタイムで把握し、効率的な車両運用を支援する。

セキュアな利用履歴・決済管理システム

利用者の認証、利用状況の記録、料金計算、決済処理までを一元管理し、透明性と安全性を確保する。

需要予測に基づく最適配置アルゴリズム

過去の利用データやイベント情報から需要を予測し、車両を最適な場所に配置することで稼働率を高める。

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