От телематики к экономике: аналитика автопарков в цифрах

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.