研究显示：电气化增加了车队管理的难度。

车辆管理正变得越来越复杂。Dataforce最新的一项研究指出了哪些任务最耗时、选车时应考虑哪些标准，以及软件和人工智能如今在其中扮演了何种角色。

车辆管理的日常工作日益受到时间压力和复杂度上升的影响。这是数据与分析专家Dataforce最新发布的《2026年车辆管理研究：更复杂的形势、明确的优先级、新的技术》所传达的核心信息。与此同时，电动车的普及也起到了重要作用。

分析显示：车队管理人员的大部分工作时间都用于车辆的采购与更换。维护、修理和检测大约占工作时间的四分之一，此外还有驾驶员管理、保险管理、成本控制以及其他行政任务。车队管理者认为，事故处理需要耗费过多的时间。

在采购电动汽车时，除了传统的选择标准外，还有其他因素需要考虑。除购置价格或租赁费用外，还需考量使用场景、续航里程和充电需求，以及整个使用周期内的经济性，因此总拥有成本（TCO）的考量变得越来越重要。

该研究进一步阐明了在选车时成本仍起决定性作用的程度：对于轿车而言，价格和租赁费率最为重要，其次是品牌、安全配置以及车型类别等。在卡车方面，经济性标准同样占据主导地位，但载货空间、可用性以及承载能力则更为关键。因此，一款新的商用车不仅需要具备经济性，还必须符合特定的使用需求。

Dataforce此前对德国汽车市场的分析表明，这些权衡因素与企业日益强烈的电动化愿景如今已变得极为重要：2026年1月，相关车队市场中的电动新车上牌量比上一年同月高出18%。而以商业用途为主的运输车市场发展更为迅猛：电动运输车的上牌量增长了56%，市场份额达到11%，与此同时，仍有77%的运输车新车为柴油动力。

在轻型商用车领域，即将到来的转型趋势尤为明显。随着电动车型供应的增加，企业虽然有了更多选择，但同时仍需将续航里程和充电需求与载重、货厢空间、可用性及成本等传统要求结合起来考虑。因此，仅依据购买价格已越来越不足以做出决策。

根据Dataforce的研究，二手车辆在规模较小的车队中越来越重要，其中价格优势明显和供应及时是关键因素。对于卡车而言，由于其功能性特点，人们购买二手车的意愿比购买乘用车更高。不过现有研究结果并未表明这一趋势在二手电动车领域是否也以类似程度存在。

数字化助力应对日益增加的复杂性

除了车辆选择之外，对数据收集和报告的要求也在不断上升。根据Dataforce的统计，拥有至少50辆车辆的车队中，已有超过三分之二需要履行ESG报告义务，这相应地增加了数据收集、处理和协调的工作量。专业的车队管理系统可以承担部分工作，但目前尚未得到广泛普及。大型车队已经开始使用相关软件，而小型车队则往往没有专用系统。成本控制、维护安排以及合规性管理功能尤其受到重视，比如驾照核查或UVV检测等功能。不过在合规性方面，Dataforce认为理想的功能范围与实际实现之间仍存在差距。

随着电动汽车比例的上升，统一的数据基础将变得愈发重要：为了能够评估各类车辆及其使用场景的经济性，必须将成本数据与运行数据整合起来。因此，电气化不仅是一项技术任务，也逐渐成为一项涉及数据管理与流程优化的任务。

人工智能在这一领域也发挥着越来越重要的作用。与两年前的Dataforce调查相比，其在车队管理中的应用显著增加，但整体仍处于初期阶段。受访者认为，人工智能在数据分析与报告生成方面具有巨大潜力，同时在账单处理、车辆配置及损失管理领域也有应用前景。

为开展2026年车队管理研究，Dataforce对德国至少300名车队负责人进行的在线调查结果进行了分析。调研重点包括任务分配、采购、成本管理及总拥有成本，以及车队软件和人工智能的应用情况。

来源：邮件信息