INTEBRIX Optimization Platform
Запросить демо

Resources

Fleet utilization: как снизить пустые пробеги и простои

«Утилизация автопарка» — это не про “загрузить машины любой ценой”, а про баланс: сервис (SLA/окна), стоимость рейса, предсказуемость выполнения и реальные ограничения смен. На практике эффективность чаще всего «съедают» два источника потерь: пустые пробеги и простои на точках.

Запросить демо → Практика снижения потерь
Формат: аналитическая статья + практический разбор. Где уместно — используем публичные исследования и кейсы как ориентиры, а у себя эффект фиксируем через KPI и план-факт.
Содержание
Dispatching
Что такое utilization
Как мерить и почему «% загрузки» — не всё.
Basics
Где теряется эффективность
Empty miles, dwell time, окна и “нервозность”.
Losses
Пошаговый playbook
Что делать, чтобы эффект был устойчивым.
Playbook
Метрики контроля
Окна, простои, пустые пробеги, сервис.
KPI
Источники
Публичные исследования и кейсы.
Links
Empty miles → • Dwell time →
Термины из глоссария, которые используются в статье
Быстрые переходы к определениям, чтобы читатель не «плыл» в терминологии.
Fleet Empty miles Dwell time Time windows Service time Waiting SLA Hard/Soft windows Penalties Trip/Route Fleet mix

Что такое fleet utilization и почему «полезная загрузка» — только часть картины

В реальности “эффективность автопарка” — это не одна метрика. Минимально полезно разделять: пробег (сколько километров «везём» vs «едем пустыми»), время (сколько «работаем» vs «ждём») и качество выполнения (SLA/окна/ранние-поздние визиты).

Utilization по пробегу
Доля “полезных” километров против пустых пробегов. Даже несколько процентных пунктов пустого пробега на больших расстояниях превращаются в заметную статью затрат.
Empty milesCost
Utilization по времени
Потери времени на точках — dwell time, ожидание окна, длительная разгрузка/приёмка, очереди. Это напрямую «съедает смену» и ухудшает выполнение графика.
DwellTime windows
Utilization и сервис
Сервис — это выполнение SLA и временных окон. Плохой utilization часто “маскируется” штрафами и потерей доверия клиентов.
SLAService

Где чаще всего теряется эффективность

Если нужен практичный фокус — начните с двух видов потерь: пустые пробеги и простои.

Пустые пробеги
Причины почти всегда системные: разрывы между загрузками, отсутствие “связок” рейсов, неоптимальная география закрепления, несоответствие fleet mix фактическому спросу, жёсткие окна и ограничения смен.
NetworkFleet mix
Простои (dwell time) и detention
В исследованиях по задержкам у отправителей/получателей фиксируются значимые потери времени: средняя задержка порядка 1.4 часа, а около 10% остановок дают задержку 2 часа и более. Это напрямую ухудшает выполнение hard/soft окон и увеличивает долю “ранних/поздних визитов”.
DwellTime
«Красивый маршрут» не равен исполнимости
Без явных service time, ожидания окна и стоимости нарушений (penalties) оптимизация превращается в теорию: план “на бумаге” красивый, но в реальности не выполняется.
FeasibilityPenalties
Ориентиры по масштабу проблемы (публичные источники)
Чтобы корректно задать ожидания, полезно понимать “вилки” рынка: в обзорах и отчётах по грузоперевозкам доля порожних пробегов в разных сегментах может быть двузначной и сильно варьировать по типу перевозок, географии и структуре спроса. Ниже мы приводим источники с конкретными оценками — и подчёркиваем: переносимость зависит от контекста, поэтому у себя эффект нужно фиксировать через KPI и план-факт.
BenchmarksPublic sources

Playbook: как снижать пустые пробеги и простои системно

Ниже — порядок действий, который обычно даёт устойчивый эффект (а не «разовую оптимизацию»).

1) Нормализуйте данные
Без дисциплины адресов/геозон, параметров ТС, времён обслуживания на точках и правил окон любая оптимизация “переоценит” реальность. Начать стоит с service time и календарей смен.
Master data
2) Введите модель окон и штрафов
Разделите жёсткие/мягкие окна и опишите стоимость отклонений через penalties. Это превращает “красивый маршрут” в исполнимый план.
Time windowsPenalties
3) Делайте «связки» рейсов
Сокращение пустых пробегов часто лежит не в “одном маршруте”, а в построении цепочек trip/route: подхват после доставки, перенос закрепления, согласование слотов и смен.
ChainingRepositioning
4) Стабилизируйте план исполнения
Частые правки «в лоб» увеличивают простои и ухудшают доверие к плану. Практика: фиксируем ближнюю зону, правим точечно, изменения штрафуем (penalties), а отклонения разбираем по причинам.
StabilityExecution
5) Состыкуйте с load building
Утилизация — это не только “маршрут”, но и сборка заказов в кузов: ограничения по весу/объёму/паллетам и совместимости. См. страницу: Load building.
LoadCompatibility
6) Делайте пилот «на участке»
Чтобы быстро получить эффект и доказать исполнимость: берём один регион/кластер клиентов, 1–2 типа ТС, фиксируем KPI (empty miles, dwell, сервис), и сравниваем “как было” vs “как стало”.
PilotKPI
Обсудить пилот →
Ориентиры по эффектам (публичные источники)
В отчётах и исследованиях встречаются оценки доли порожних пробегов в широких вилках (зависит от сегмента/рынка), а также примеры снижения empty miles после внедрения matching/оптимизации. Эти цифры полезны как рамка рынка — а у себя эффект фиксируем через KPI и план-факт.
Ссылки на источники Запросить демо →

Метрики: как контролировать, что utilization реально улучшается

Если мерить только “процент загрузки”, можно ухудшить сервис и всё равно проиграть по деньгам.

Empty miles %
Доля пустого пробега в общем пробеге. Разбивайте по причинам: repositioning, возврат в базу, срыв окна, отсутствие связки.
Empty miles
Dwell time / detention
Время простоя на точках: ожидание, очереди, разгрузка/приёмка. Отдельно полезно измерять долю “аномальных” остановок (например 90-й перцентиль).
DwellTime
Service KPI
Выполнение окон, доля ранних/поздних визитов, соблюдение SLA, штрафы за нарушения.
SLATime windows
Практика внедрения: 1) договориться о KPI, 2) зафиксировать базовую линию, 3) провести пилот на сегменте, 4) показать plan-fact и причины отклонений, 5) масштабировать.

Источники и чтение

Публичные материалы, на которые можно опираться в формулировках и цифрах (часть — отраслевые оценки и кейсы).

  • US DOT / FMCSA: исследование по задержкам у отправителей/получателей (detention / dwell). Ссылка
  • UPS ORION: публичный материал о масштабах эффекта оптимизации маршрутов (ориентир рынка). PDF
  • World Bank: отчёт о цифровых инструментах в грузоперевозках (оценки по порожним пробегам в вилках по сегментам и примеры снижения “empty trips”). PDF
  • ATRI / Operational Costs of Trucking (цитируется отраслевой прессой): ориентир по доле deadhead (порожнего пробега) порядка ~16%. Ссылка
  • Публичные заявления/кейсы платформ: пример Uber Freight (оценки по масштабу пустого пробега и заявленные улучшения по empty miles; читать критически как vendor case). Ссылка
Важно: отраслевые бенчмарки и “вендорские” кейсы дают рамку ожиданий, но переносимость зависит от сегмента, географии, качества данных, ограничений окон и дисциплины исполнения. Поэтому в пилоте фиксируем эффект через KPI и план-факт.