OptiDriving: Как система анализа вождения помогает снизить затраты на транспорт и платить больше водителям

На конференции, посвященной инновациям в логистике и управлении автопарком, руководители компаний «БелТрансСпутник» и «МАМОНТ» представили опыт внедрения и использования системы мониторинга стиля вождения OptiDriving. Сергей Косяк и Владислав Блещик подробно рассказали, как технология работает на практике, какие результаты приносит бизнесу и как меняет подход к управлению водительским составом.

Принцип работы системы OptiDriving: от данных до рекомендаций ИИ

Сергей Косяк — руководитель отдела продаж компании «БелТрансСпутник»

Система базируется на дополнительном модуле, который устанавливается в автомобиль и непрерывно с частотой 200 Гц собирает данные обо всех маневрах водителя: ускорениях, торможениях и входах в поворот по трем осям. Эта информация сжимается, передается через GPS-трекер на сервер, где каждый маневр анализируется по интенсивности, продолжительности и скорости.

Далее в дело вступает Big Data. Количество и характер маневров конкретного водителя на определенном участке пути сравниваются с данными тысяч других водителей, которые проезжали тот же участок в сопоставимых условиях (день недели, время, сезон). Искусственный интеллект оценивает эффективность действий с точки зрения лишних затрат и формирует для водителя персональные рекомендации, как избежать ошибок в будущем.

Итогом поездки становится персональный рейтинг водителя, который складывается из трех ключевых показателей: топливной эффективности, вероятности совершения ДТП и сложности маршрута.

 Журнал ошибок и обучение водителей: два подхода

Одной из ключевых функций системы является «Журнал ошибок». Это детальный анализ поведения водителя с привязкой к месту и времени, где была допущена ошибка. Все ошибки классифицируются, и по каждой из них дается конкретная подсказка: указывается мощность маневра, скорость и рекомендации, как действовать правильно. Это не просто констатация факта, а инструмент обучения.

Обучение водителей может проходить двумя способами:

1. Классический разбор «постфактум»: в конце месяца ответственный сотрудник анализирует с водителем все ошибки, однако детали поездок могут забываться.
2. Мобильное приложение — виртуальный инструктор: ошибки поступают в приложение почти сразу после совершения. Водитель видит, где и что он сделал не так 100 км назад, и получает рекомендации, как исправить ситуацию в будущем

Практическая польза для предприятия: от найма до мотивации

Сергей Косяк выделил несколько областей применения OptiDriving в бизнес-процессах:

• Фильтр на входе: Кандидата на испытательном сроке сажают за руль автомобиля, оснащенного системой OptiDriving. Анализ его топливной эффективности после нескольких рейсов позволяет объективно оценить навыки и адекватность. Низкий рейтинг — повод для обучающей беседы и повторной проверки.
• Учебный центр и виртуальный помощник: На основе данных системы можно разбирать ошибки на реальных кейсах, сравнивать показатели водителей на одинаковых маршрутах. Мобильное приложение позволяет водителям видеть свой рейтинг среди коллег, стимулируя здоровое соревнование.
• Мотивация и премирование: Водители, показывающие рейтинг выше заданного норматива, приносят компании экономию за счет снижения расхода топлива, увеличения ресурса шин и дисков. Частью этой экономии компания может делиться с водителем, повышая его доход и мотивацию.

Итоговые выгоды

Предприятие получает водителей с лучшей квалификацией, снижение расхода топлива, сокращение количества ДТП и простоев, увеличение ресурса запчастей и общее сокращение затрат на транспорт

Опыт внедрения OptiDriving в «МАМОНТ»: цифры и факты

Владислав Блещик — руководитель отдела логистики компании «МАМОНТ»

Интернет-магазин стройматериалов «МАМОНТ.бай», признанный лучшим по версии интернет-премии «Номер один» в 2025 году, столкнулся с необходимостью оптимизировать работу автопарка, состоящего из грузовых автомобилей грузоподъемностью 2,5 и 5 тонн. Результаты оказались впечатляющими: повысилась безопасность, сократились расходы и выросла мотивация водителей.

Быстрое внедрение без остановки работы

В конце 2024 года ГК Infinium предложила «МАМОНТ» внедрить систему OptiDriving для улучшения качества вождения и повышения заинтересованности водителей. Руководство отказалось от поэтапного тестирования и сразу оснастило весь автопарк. Процесс занял всего два дня без отрыва от эксплуатации автомобилей. Каждая машина оборудовалась на территории компании за 15-25 минут, что позволило избежать простоев.

Установка объективных норм через личный пример

Перед запуском системы руководство компании, включая начальника гаража и Владислава Блещика, провело тестовые поездки. Это позволило установить реалистичные нормы по топливной эффективности и безопасности, исключив возможные претензии водителей о невыполнимости требований. Личный пример руководителей стал основой для дальнейших стандартов.

От тестирования к материальной мотивации

Первые полмесяца система работала в тестовом режиме без влияния на заработную плату. Анализ данных за ноябрь 2024 года показал, что примерно половина водителей превышала допустимые нормы расхода топлива. Затем была внедрена система премирования: водители, укладывавшиеся в заданные показатели, получали дополнительные выплаты. Уже через 10 месяцев, к сентябрю 2025 года, большинство сотрудников переместились в «зеленую зону» на графике эффективности.

За этот срок использования системы OptiDriving компания достигла значительных улучшений:

• Топливная эффективность выросла с 70% до почти 90%. Это означает, что водители «МАМОНТ» теперь экономнее 90% автомобилистов на тех же маршрутах.
• Вероятность ДТП снизилась на 26%, с 1,62% до минимальных значений.
• Затраты на топливо сократились на 11%. Сэкономленные средства были частично направлены на премирование водителей.
• Внеплановые ремонты, включая замену колодок, дисков, резины и сцепления, уменьшились на 6%.

Повышение безопасности и операционной дисциплины

Система помогла вовлечь водителей в процесс управления на 100%. Яркий пример — ДТП на Денисовской, когда грузовик компании вылетел на встречную полосу. Ремонт занял полгода, а компания понесла убытки на выплату лизинга за простаивающий автомобиль и урегулирование последствий. OptiDriving минимизирует такие риски, поскольку водитель знает, что его стиль вождения постоянно анализируется и влияет на доход.

Ключевые выводы от внедрения системы OptiDriving:

1. Улучшение качества персонала. Система стала инструментом для привлечения и удержания профессиональных водителей, заинтересованных в результативной работе.
2. Прямая материальная мотивация. Финансовая заинтересованность оказалась эффективнее любых нематериальных стимулов.
3. Увеличение срока службы автопарка. Бережная эксплуатация транспорта позволяет откладывать дорогостоящее обновление парка.
4. Рост зарплат водителей без повышения стоимости для клиентов. Экономия на топливе и ремонте перераспределяется в пользу сотрудников, что делает компанию более привлекательным работодателем на рынке.
5. Внедрение OptiDriving в «МАМОНТ» доказало: современные технологии — это не просто контроль, а инструмент для создания эффективной и безопасной логистической системы, где выгоду получают и компания, и ее сотрудники.

ВОПРОСЫ:

ВОПРОС 1:

— Александр, «MAUNFELD.by». Универсальны ли требования к автомобилям разных марок и годов выпуска? Требуется ли дополнительное оборудование и какова его стоимость?

ОТВЕТ (Сергей Косяк):

— Решение универсально и не зависит от марки, модели, наличия CAN-шины или типа двигателя. К стандартному GPS-трекеру подключается дополнительный модуль (стоимость около 140 евро), который считывает маневры. Абонентское обслуживание составляет около одной базовой величины в месяц. Топливная эффективность оценивает именно качество вождения (плавность, использование торможения двигателем), а не абсолютный расход, поэтому сравнение справедливо для любого транспорта.

ВОПРОС 2:

— Дмитрий, «Space Logistic». Как система OptiDriving отделяет плохое вождение от неисправности автомобиля (например, топливной системы)?

ОТВЕТ (Владислав Блещик):

— Система оценивает именно качество вождения: минимизацию использования основной тормозной системы, плавность разгона, отсутствие перекрутки двигателя. Техническая неисправность, ведущая к перерасходу топлива, не влияет на эти параметры. Однако постоянные «толчки» при трогании могут указать на неисправность сцепления, что является вопросом своевременного ТО.

ВОПРОС 3:

— Александр, «Белинкасгрупп». Повлияло ли внедрение системы на время доставки?

ОТВЕТ (Владислав Блещик):

— Изначально водители опасались, что плавная езда увеличит время рейсов. Однако практика показала, что снижение средней скорости на 5-7 км/ч на длинных участках (например, на МКАД) экономит лишь 3-4 минуты, но при этом дает значительную экономию топлива и премию, которая многократно покрывает гипотетические потери от небольшого замедления.

ВОПРОС 4:

— Алеся Игнатюк, «Чистый берег». Является ли мобильное приложение OptiDriving отдельным или оно интегрировано в основной рабочий софт водителя?

ОТВЕТ (Сергей Косяк):

— Мобильное приложение — это отдельный виртуальный инструктор. Однако в системе «БелТрансСпутник» ключевой показатель — топливная эффективность  — также выводится в основном рабочем приложении водителя BTS Driver, которое используется для приема транспорта.

ВОПРОС 5:

— Какая доля водителей обычно находится в «зеленой« зоне на старте внедрения?

ОТВЕТ (Владислав Блещик):

— Обычно в начале это около 20-30% водителей. После внедрения мотивации и обучения эта доля существенно растет. В нашем случае через 10 месяцев большая часть автопарка уже находилась в целевой «зеленой» зоне.

ВОПРОС 6:

— Как строится система мотивации? И не сместится ли «зеленая» зона, если все начнут ездить лучше?

ОТВЕТ (Сергей Косяк / Владислав Блещик):

— Сравнение водителей происходит внутри категорий транспорта (легковые, легкие коммерческие, грузовые автомобили и т.д.). Нормативы «зеленой» зоны привязаны к процентам (например, «лучше 95% водителей»), поэтому цель остается объективной и достижимой. В «МАМОНТ» премия привязана к проценту топливной эффективности. Треть автопарка регулярно получает максимальную премию, что доказывает реалистичность и эффективность такого опыта.