跟踪平均停车时长。
该功能计算车辆在场地内的平均停留时间。通过汇总闸机记录中的进出时间戳，生成每个车辆类型的精确停留时间指标。运营管理人员利用这些数据来识别循环流程中的瓶颈，并评估当前的场地分配是否满足需求。该报告不包括临时装卸区域，仅关注存储时长。了解这些平均值有助于预测高峰时段的场地占用情况，而无需依赖外部交通数据或无关的闸机指标。
系统会自动计算每辆车辆的平均停车时长，方法是：从所选时间段内记录的每辆车辆的出场时间戳中减去其对应的入场时间。
结果按车辆类型进行细分，以了解不同类型的车辆，例如重型卡车或乘用车，在设施内的停留行为是否存在显著差异。
该指标是车场容量规划的重要基础，它使工作人员能够根据历史停车时长趋势调整出入口通行设置，而不再依赖于静态假设。
运营洞察
可视化图表显示了过去三十天停车时间的平均趋势，并突出显示任何突然增加的情况，这可能表明交通拥堵或运营延误。
可导出报告允许规划人员将平均停留时间与季节性需求模式或影响场地占用率的特定活动安排进行关联分析。
可以配置警报，当计算出的平均停车时长超过预设阈值时，向管理层发出通知，以提示可能存在的停车位不足情况。
关键绩效指标
每辆车辆的平均停留时间。
峰值占用时长
停车效率比率
Key Features
时段聚合
允许通过指定日期范围筛选数据，以计算平均停车时长，用于历史数据比较或实时监控。
车辆类别分割
将总体平均值分解为基于车辆类别的子指标，以识别不同类型车辆之间的使用模式差异。
趋势可视化
提供交互式图表，展示平均停车时长在周、月或年间的变化，帮助识别重复出现的周期性趋势。
阈值告警
设置动态上限，用于控制可接受的平均运行时间，并在超出正常运行范围时触发通知。
战略应用
设施管理人员可以利用这些数据来优化出入口调度，确保通行量与车辆实际的进出速率相匹配。
关于增加停车位或采用自动化系统的投资决策，可以通过证明当前平均停车时间未能满足容量需求来进行论证。
新操作人员的培训计划可以参考这些平均数据，以教授车辆的预期行驶行为以及车场内的标准行驶速度。
数据值
容量规划准确性
历史数据能够为预测场地达到最大容量的时间提供客观依据，从而减少资源配置中的主观臆断。
流程瓶颈识别
如果特定时段的平均停车时长出现显著增长，这表明可能存在出入口通行或内部交通方面的瓶颈，需要采取相应措施进行干预。
成本降低机会。
根据这些指标优化人员流动率，可以减少对超大规模基础设施的需求，从而降低长期维护和运营成本。
Module Snapshot
数据流
访问日志记录.
车辆到达主门时，系统会立即记录时间戳，以此作为计算时长的基础。
出口日志处理
出发时间会被记录并与进场记录进行比对，以确定车辆实际停放的时间间隔。
分析引擎
该系统将这些配对的时间戳进行汇总，以计算平均值，同时应用车辆类型和日期范围的筛选条件。
