Водители грузовиков будут получать баллы за поездку и советы по вождению.

Теперь водители грузовиков будут получать баллы за поездку и советы по вождению. На «КАМАЗе» запущен проект «Оценка качества вождения» («ОКВ»). Он появился благодаря Центру цифровой трансформации и блоку развития.

Напомним, в июле генеральный директор «КАМАЗа» Сергей Когогин лично испытал новую систему, проехав почти 100 км от Челнов до Мамадыша и столько же обратно. Для тестирования ему достался грузовик пятого поколения КАМАЗ-54901. В машине было установлено специальное устройство, которое мониторило весь процесс вождения. Как только Сергей Анатольевич доехал до Мамадыша, система оценила качество его вождения: разгон, торможение, поведение водителя на рельефных участках и многое другое. Гендиректор совершил перерасход четырёх литров топлива на 100 км пути и получил оценку 2,5 звезды из пяти. После проведённого инструктажа и полной презентации программы «ОКВ» Сергей Анатольевич отправился в обратный путь и улучшил свой результат до четырёх звёзд.

«ОКВ» – развивающийся проект направления Data Science, подопечного Центра цифровой трансформации. «КАМАЗ» генерирует огромное количество данных, и ими можно и нужно грамотно управлять с помощью уникальных продуктов наподобие «ОКВ».

Big Data включает в себя инструменты обработки данных, которые позволяют извлекать полезные сведения, делать точные прогнозы и выводы. На основе этого компания может усилить свою маркетинговую стратегию, увеличить количество продаж и снизить затраты. Работают с большими данными 15 дата-сайентистов – так они сами себя называют. Задача команды – разрабатывать продукты на основе данных, например, рекомендательные сервисы с применением машинного обучения и прогнозного моделирования.

«Сейчас проект «ОКВ» находится на стадии пилота, – объясняет Павел Беседин, руководитель направления Data Science. – Его цель – снизить расход топлива грузовиков с помощью разработки digital-инструктора, который оценит качество вождения автомобилистов и обучит их «экономичному» движению. На

общем пробеге больших автопарков, достигающем сотен тысяч километров, непотраченные два литра топлива выльются в хорошую экономию».

Проект включает несколько этапов. Первый – оценка вождения в привычном для водителей режиме, второй – их обучение, третий – замер изменений. «Наша модель может ставить звездочки, как в «Яндекс-Такси». Если после инструктажа оценка водителя повысилась, к примеру, с 3,5 до 4,5, значит, модель работает», – комментирует Павел.

Модель должна ставить оценку за поездку, которая будет соответствовать удельному расходу топлива на 100 км. «Так как водители возят разный груз по разным дорогам и в разных условиях, сравнивать их некорректно, – отмечает Павел. – Мы сопоставляем информацию о массе груза, погодных условиях, рельефе дорог, сезонности и приводим к единым условиям расход топлива для каждой поездки».

Система понимает, в каких условиях ехал водитель: город, магистраль, бездорожье. Она разбивает весь путь на отрезки и ставит оценку на каждом этапе поездки. В дальнейшем из всех оценок получается итоговое число.

Также учитывается человеческий фактор, ведь водитель не может всю дорогу ехать в одном темпе – будут и резкие торможения, и агрессивные движения, и спокойное вождение. Программа делит всю поездку на отрезки, внутри которых водитель едет примерно в одном стиле. Далее каждый из них оценивается по таким факторам как аккуратность разгонов и торможений, использование кинетической энергии машины при преодолении рельефа, то, как часто водитель останавливается или трогается. Каждый из факторов вносит свой вклад в общий перерасход.

«Например, – уточняет Павел, – в тестовом случае, когда за рулём был Сергей Когогин, перерасход топлива составил четыре литра. Из них 1,6 литра пришлось на общую равномерность, 1,4 – на равномерность крейсерской езды, 0,5 – на преодоление рельефа, 0,3 – на аккуратность разгонов и 0,2 – на торможения».

В ближайшее время планируется запуск подобных пилотов в автопарках «Почты России», X5 Retail Group, РЖД, «ИнтерТранс-КАМАЗ», ИТЕКО и др. Если гипотеза проекта подтвердится, он выльется в самостоятельную бизнес-историю для компании.

По мнению Павла, этап пилотных исследований займёт пять месяцев: «Статистика не может строиться на одном измерении. Потребуется не менее двух месяцев, чтобы машины хотя бы сотню раз прошли свои маршруты в разной манере вождения, один месяц – на обучение водителей и ещё два – на мониторинг изменений и фиксацию результата».

Комментарии: