Экспертная колонка Дмитрия Баранова, руководителя отдела
аналитики компании «Монтранс», подготовлена на основе выступления на
20-й юбилейной конференции «Автопарк 4.0», посвящённой цифровизации
автопарка, 28.05.2026 г.
Рынок телематических решений для
автопарков перешел к осмысленному использованию собранных данных:
недавно компании довольствовались установкой терминалов и датчиков, а
сегодня задаются вопросом — как превратить поток информации в конкретную
экономию? Расскажу, почему чистые данные важнее количества подключённых
устройств, как анализ «план-факт» в реальном времени помогает сокращать
операционные расходы и каким образом работа с тремя ключевыми статьями
затрат — фондом оплаты труда, запчастями и топливом — создаёт основу для
системной оптимизации автопарка.
Почему данные должны быть проверены, прежде чем попасть в отчёт
Большинство
проектов по цифровизации автопарков сталкиваются с одной и той же
проблемой: ожидание экономии разбивается о реальность работы с сырыми
данными. Когда к заказчику приходят продавцы телематики, они обещают
сокращение затрат, но на практике менеджеры выгружают информацию в
Excel, а интегрировать её с 1С или другими учётными системами не
получается. Причина проста — данным нельзя доверять. Телематика давно
перестала быть самоцелью, она стала базой данных, в которой хранятся
маршруты, локации, заправки, но вместе с полезной информацией в эту базу
попадают ошибки: ложные заправки, выбросы координат, неисправное
оборудование.
Мы в «Монтранс» ещё в 2018 году провели оценку
телематических платформ и не нашли ни одной, которая работала бы
идеально. Первый шаг, который мы сделали, — подтянули качество сервиса и
убрали оборудование, генерирующее ошибки. Это позволило работать только
с данными максимального качества. Однако даже после очистки объём
информации остаётся колоссальным. Приведу пример: компания в Краснодаре с
парком из 150 единиц техники получала в среднем одну ошибку на машину в
день. За неделю это 1 050 ошибок, за месяц — 4 500. Физически
обработать такой массив в Excel невозможно. Поэтому мы внедрили
автоматизированную валидацию по десяти ключевым показателям, и только
после этого информация поступает в аналитический модуль.
КПД для разных классов техники: универсального подхода не существует
Один
из ключевых принципов нашей аналитики — дифференцированный расчёт
коэффициента полезного действия для различных типов транспортных
средств. Если мы берём колёсный транспорт, то его КПД — это движение.
Для техники с дополнительным оборудованием мы учитываем время работы
агрегатов. Для спецтехники расчёт строится на времени полезной работы
под нагрузкой. Отдельный кейс — крановая техника: здесь мы анализируем
время работы коробки отбора мощности, включения гидравлического насоса,
время с грузом. Анализируя всю информацию, можно посчитать время цикла и
понять, сколько раз кран поднял и опустил груз. Достаточно часто
встречается, что отдельные краны могут снять паллету с конструкции и
держать её три часа — зачем, не очень понятно.
Такая детализация
позволяет выставлять целевые показатели для каждого класса техники.
Заказчик может поставить цель: КПД по контролю холостого хода — не
больше 20% от времени работы двигателя. Поскольку мы получаем данные ещё
и из путевых листов, отчёты можно строить в разрезе объектов
строительства, подрядчиков, заказчиков. На одном дашборде можно увидеть,
какие подрядчики работают эффективно, а какие — нет, причём как в
разных классах транспортных средств, так и на разных объектах.
Анализ «План-факт»: когда учётная система встречается с телематикой
Ключевой
принцип работы с данными в транспортном предприятии — сопоставление
плана и факта. Планирование, как правило, ведётся в учётных системах
типа 1С: путевые листы, графики, нормативы. Телематика и видеоаналитика
дают фактические показатели: где была техника, сколько времени работала,
как вёл себя водитель. Наш продукт позволяет выгружать данные из 1С,
САП и других учётных систем, сравнивать их с фактической информацией от
телематических платформ и формировать отчёты в реальном времени.
Благодаря
этому модулю становится прозрачным парк техники. Приведу кейс: 64
единицы карьерной техники, зелёная линия — то, что мы получаем по факту
мониторинга, красная — показатели из путевых листов. Расход топлива,
время работы двигателя — поправки для каждой единицы мы можем посмотреть
отдельно либо по классу. Есть истории, что диспетчеры вместо 10 часов
по путевому листу закрывают 12. Отчёт помогает выровнять ситуацию с
учётом предприятия, потому что не у всех заказчиков хорошо выстроены
процессы: есть сменные сутки, есть календарные, смена может
заканчиваться в 6:59 утра. В рамках отчёта мы всё это выявляем, чтобы
данные были корректны и соответствовали реальности.
Топливный баланс: от разрозненных карт к единой системе контроля
Если
посмотреть на экономику транспортного предприятия, все затраты можно
свести к трём ключевым статьям: фонд оплаты труда, запчасти и топливо.
Остальное — экономия на спичках. Если контролировать эти три параметра и
понимать, из чего они формируются, появляются возможности для системной
оптимизации. Например, снижение расхода топлива на 10-15% высвобождает
средства, которые можно направить на мотивацию водителей. Лучшие кадры
аккуратнее управляют техникой, что снижает износ и затраты на запчасти.
Так разрывается порочный круг: точечное улучшение в одной области
создаёт предпосылки для прогресса в смежных процессах.
Система
позволяет сводить данные с топливных карт разных процессинговых компаний
— Лукойл, Роснефть, других — в единую систему. Мы можем получать данные
с топливных транзакций, в том числе от корпоративных заправщиков, и
получать видео-подтверждение каждой операции. По каждому транспортному
средству видно, сколько он заправил по топливной карте, и сразу, в
моменте, мы видим данные за вчерашний день. Отклонения по всем
источникам выдачи фиксируются оперативно. В одном из кейсов, где объём
потребления составлял порядка полутора миллионов литров в месяц, после
внедрения системы и работы с холостым ходом компания начала экономить
более трёх с половиной миллионов рублей каждые полтора месяца.
Безопасное вождение: работа с группами риска, а не со всеми водителями
Помимо
телематических данных, мы интегрируем информацию из систем штрафов по
транспортным средствам и водителям. Отчёты позволяют работать не со всем
количеством водителей на предприятии, а фокусироваться на группах риска
— тех, кто чаще нарушает. Это помогает экономить время и работать
точечно. В одном из реализованных проектов для компании с парком из 142
транспортных средств мы построили рейтинг водителей: по каждому
нарушению назначается оценка и баллы. Таким образом, можно быстро
посмотреть, кто в конкретный день нарушал чаще, и в рамках начисления
заработной платы применять повышающие коэффициенты для тех, кто следит
за техникой.
Все отчёты, которые мы делаем, помимо доступа в
программу, можно реализовывать в разных рассылках — на почту или в
рабочие группы. Это показывает общую динамику по работе техники и тем
параметрам, которые являются ключевыми для заказчика. Мы устанавливаем
бенчмарки: допустим, заказчик ставит цель, что на этот год целевой
показатель КПД — ниже 65%, коэффициент технической готовности — более
96%. Мы просвечиваем клиентам, на что нужно обратить внимание, чтобы
стремиться к этим показателям.
Телематика начинает работать на результат
Цифровизация
автопарка — это непрерывный процесс улучшения. Каждый сэкономленный
литр топлива, каждый оптимизированный маршрут, каждый предотвращённый
простой вносят вклад в общую эффективность. Телематика начинает работать
на результат и помогает достигать тех показателей, которые клиенты
ставят перед началом внедрения. Вся работа автопарка становится
прозрачной за любой период времени, и для этого не нужно собирать кучу
источников — всё доступно в одном окне, информация за вчерашний день и
за весь период.
Источник: https://ru-bezh.ru/dmitriy-baranov/68400-ot-telematiki-k-ekonomike-analitika-avtoparkov-v-tsifrah