Исторические отчёты

Исторические отчёты преобразуют ваши операционные данные в стратегические выводы, анализируя закономерности, тренды и показатели эффективности за выбранные вами периоды времени, что позволяет принимать решения на основе данных для оптимизации парка и планирования ресурсов.

Отчёт по датчикам измерений

Когда использовать: Планирование управления топливом, предиктивное планирование техобслуживания и выявление закономерностей работы оборудования на нескольких транспортных средствах и в разных периодах времени.

Какие данные вы видите: Временные ряды измерений датчиков, агрегированные в статистические сводки, показывающие средние, минимальные и максимальные значения для каждого датчика за выбранный вами период.

Логика обработки данных

Система обрабатывает данные датчиков с помощью сложного анализа временных рядов:

• Агрегация по временным интервалам: Исходные показания датчиков группируются в интервалы по 15 секунд с использованием PostgreSQL time_bucket функции, создавая управляемые точки данных из непрерывных потоков датчиков. Такой подход уравновешивает аналитическую точность и эффективность обработки.

• Корреляция нескольких датчиков: Запрос объединяет business_data.sensors_data_by_hours с raw_business_data.objects чтобы сопоставить измерения датчиков с контекстом транспортного средства. Каждое показание датчика включает данные калибровки, когда они доступны, преобразуя необработанные значения в осмысленные единицы (литры для топлива, градусы для температуры).

• Статистические вычисления: Для каждого временного интервала система вычисляет средние, минимальные и максимальные значения по всем показаниям. Если данные калибровки датчика отсутствуют или недействительны, отображаются необработанные значения без изменений для сохранения прозрачности данных.

• Фильтрация по качеству: Проверка качества GPS гарантирует, что в контекст датчика попадут только надёжные данные о местоположении (satellites > 3, ненулевые координаты), тогда как недействительные показания исключаются из статистических вычислений.

Все метки времени конвертируются в UTC для согласованного анализа независимо от географического положения транспортного средства, что обеспечивает точную идентификацию трендов в различных операционных зонах.

Отчёт по активности объектов

Когда использовать: Анализ оптимизации маршрутов, оценка использования транспортных средств и измерение операционной эффективности по заданным периодам и сегментам парка.

Какие данные вы видите: Комплексные показатели активности, включая общее пройденное расстояние, продолжительность поездок, средние скорости и паттерны маршрутов для каждого транспортного средства в выбранном подмножестве парка.

Логика обработки данных

Этот отчёт сочетает исторические и реальные данные через сложную генерацию трасс:

• Гибридное получение данных: Система интеллектуально выбирает между business_data.tracks для исторического анализа и raw_telematics_data.tracking_data_core для свежих данных, в зависимости от выбранного диапазона времени. Периоды длиной более 12 часов используют предварительно обработанные треки для оптимальной производительности, тогда как для недавних периодов треки генерируются из необработанных телематических данных.

• Восстановление трека: Для анализа в реальном времени система применяет алгоритмы обнаружения движения с использованием порогов скорости (≥3 км/ч) и разрывов во времени (>300 секунд) для определения отдельных поездок. Исходные координаты (хранимые как целые числа) преобразуются в десятичные градусы делением на 10 000 000 для географических расчётов.

• Вычисление расстояния: Географическое расстояние измеряется с помощью функций PostGIS для точных измерений между последовательными GPS-точками, а вычисления продолжительности выводятся из разницы меток времени между началом и концом трека.

• Интеграция зон: Географический анализ перекрёстно сопоставляет позиции транспортных средств с определёнными зонами с использованием ST_DWithin вычислений, обеспечивая операционный контекст для мест начала и окончания поездок.

Базовая структура запроса адаптируется в зависимости от выбранных параметров, оптимизируя получение исторических данных и генерацию треков в реальном времени для предоставления всестороннего анализа активности.

Отчёт по экономичному вождению

Когда использовать: Анализ безопасности водителей, отчётность для страхования и оценка рисков парка для разработки целевых программ обучения и снижения эксплуатационных затрат.

Какие данные вы видите: Всесторонний анализ поведения вождения, включая превышения скорости, резкие манёвры и рассчитанные оценки безопасности для каждого транспортного средства, с точными GPS-координатами и временными метками для каждого инцидента.

Логика обработки данных

Анализ экономичного вождения обрабатывает телематические данные с помощью сложного обнаружения поведенческих паттернов:

• Обнаружение превышений скорости: Система непрерывно контролирует скорости транспортных средств по отношению к настраиваемым пределам, применяя льготные периоды и структуру штрафов на основе степени нарушения. События превышения скорости требуют устойчивых нарушений (>60 секунд), чтобы избежать наказания за кратковременные всплески скорости, а штрафные баллы масштабируются от лёгких нарушений (0–20 км/ч сверх) до тяжёлых (>60 км/ч сверх).

• Анализ резкого вождения: В режиме реального времени вычисления ускорения анализируют изменения скорости за интервалы времени для обнаружения резкого торможения (>3.5 м/с² замедления), резкого ускорения (>3.0 м/с²) и резких поворотов с использованием порогов изменения курса (>30° при скоростях >30 км/ч). Каждое событие включает GPS-координаты для анализа шаблонов по локациям.

• Динамическая система оценки: Оценки безопасности выводятся на основе накопления штрафных баллов, нормализованных по пройденному расстоянию, что обеспечивает справедливое сравнение между разной длиной маршрутов и операционными паттернами. Система использует настраиваемые максимальные баллы с нормализацией по расстоянию для обеспечения сопоставимости оценок.

• Документирование нарушений: Каждое обнаруженное событие фиксирует точные GPS-координаты, метки времени и показатели степени тяжести, создавая подробные журналы инцидентов для обучения водителей и отчётности по соблюдению требований.

Базовый алгоритм обрабатывает агрегированные 15-секундные GPS-данные из raw_telematics_data.tracking_data_core, применяя расчёты расстояния по формуле гаверсин для точного географического анализа и вычисления ускорений на основе меток времени для оценки поведения.

Отчёт по сменам

Когда использовать: Анализ производительности персонала, выявление операционных паттернов и оценка эффективности смен для оптимизации графиков парка.

Какие данные вы видите: Ежедневные сводки активности, показывающие общее время работы, средние скорости, максимальные скорости и периоды активности для каждого транспортного средства, сгруппированные по дате и оперативным сменам.

Логика обработки данных

Анализ смен обрабатывает необработанные данные трекинга через обнаружение операционных паттернов:

• Классификация движения: Система анализирует показания скорости и интервалы времени, чтобы различать активное движение (≥3 км/ч), кратковременные остановки и периоды стоянки. Разрывы во времени более 300 секунд запускают обнаружение нового периода активности.

• Обнаружение границ смен: Сегментация трека использует настраиваемые пороги скорости и анализ разрывов по времени для определения отдельных операционных периодов. Каждый период смены включает точные метки начала и конца с вычислением длительности.

• Агрегация активности: Ежедневные сводки объединяют все операционные периоды для каждого транспортного средства, вычисляя общую длительность активности, средние операционные скорости и максимальные скорости, достигнутые в активные периоды.

• Показатели эффективности: Система генерирует статистику использования, сравнивая активное рабочее время с общим прошедшим временем, предоставляя аналитические данные об эффективности для принятия решений по управлению парком.

Проверка валидности GPS-координат гарантирует, что в расчёты расстояния и скорости попадают только качественные данные позиционирования, а стандартизация меток времени в UTC обеспечивает согласованный анализ смен в разных географических локациях.

Отчёт по пробегу

Когда использовать: Анализ использования парка, оценка операционной эффективности и выявление шаблонов использования в рабочее и нерабочее время для оптимизации распределения транспортных средств и выявления несанкционированного использования.

Какие данные вы видите: Пройденное расстояние, классифицированное по рабочим часам, нерабочим часам и выходным, с еженедельными тенденциями распределения, сравнением отделов и подробными разбивками, показывающими активные дни и максимальные расстояния поездок.

Логика обработки данных

Анализ пробега транспортных средств обрабатывает GPS-треки через классификацию по времени и агрегацию расстояний:

• Классификация по категориям времени: Система оценивает каждый сегмент GPS-трека относительно настраиваемых рабочих часов и календарных дней, чтобы классифицировать пробег по трём категориям. Пробег в рабочее время отражает расстояние, пройденное в настроенные рабочие часы в будние дни; пробег в нерабочее время представляет поездки после рабочих часов в будни; а пробег в выходные охватывает всё движение в субботу и воскресенье независимо от времени. Эта классификация выполняется на уровне сегмента трека, где каждая часть поездки назначается на основе её временной метки.

• Вычисление расстояния: Географические измерения расстояния используют алгоритмы координатной геометрии для вычисления пройденного расстояния между последовательными GPS-точками. Система обрабатывает необработанные позиционные данные из raw_telematics_data.tracking_data_core, преобразуя координаты, хранимые как целые числа (делённые на 10 000 000), в десятичные градусы для точных вычислений расстояния по формуле гаверсин.

• Временная агрегация: Анализ еженедельных паттернов группирует сегменты треков по номеру ISO-недели, суммируя расстояния в каждой категории времени. Система генерирует как абсолютные итоги пробега (в километрах), так и процентные распределения, чтобы показать, как операционные паттерны меняются по неделям.

• Анализ по группам: Сравнения по отделам, объектам и водителям агрегируют данные по отдельным транспортным средствам в организационные единицы. Система вычисляет средний месячный пробег на транспортное средство, разделяя общее расстояние на количество активных дней и нормализуя к 30-дневному месяцу, что обеспечивает справедливое сравнение между различными периодами анализа.

• Обнаружение активности: Вычисления активных дней определяют календарные даты с зарегистрированным пробегом путем анализа временных меток треков. Определение максимальной дистанции трека обрабатывает отдельные сегменты поездок, чтобы выявить самое длинное непрерывное путешествие для каждой группы, используя пороги обнаружения движения (≥3 км/ч) и анализ разрывов во времени (>300 секунд) для разделения отдельных поездок.

Проверка качества GPS обеспечивает, что в расчёты расстояний попадают только надёжные данные позиционирования (satellites > 3, ненулевые координаты), а стандартизация меток времени в UTC позволяет последовательно классифицировать время независимо от географического положения транспортных средств.

Отчёт по поездкам

Когда использовать: Анализ шаблонов поездок, оценка оптимизации маршрутов и оценка операционного поведения для понимания частоты поездок, распределения расстояний и выявления необычных моделей передвижения.

Какие данные вы видите: Метрики отдельной поездки, включая расстояние, продолжительность и среднюю скорость, с еженедельными тенденциями по объёму, сравнением по группам и полными деталями по каждой поездке с указанием времени начала/окончания и назначений водителей.

Логика обработки данных

Анализ поездок транспортных средств идентифицирует и обрабатывает отдельные путешествия с помощью интеллектуального обнаружения движения:

• Алгоритм обнаружения поездок: Система анализирует GPS-треки и информацию о состоянии транспортного средства, чтобы выявить отдельные поездки, используя пороги скорости и времени. Поездка начинается, когда скорость транспортного средства превышает минимальный порог холостого хода (по умолчанию 3 км/ч) и заканчивается, когда скорость падает ниже этого порога в течение минимальной длительности холостого времени (по умолчанию 5 минут). Кратковременные остановки короче порога холостого времени рассматриваются как паузы в рамках той же поездки, а не границы поездки, что фильтрует моментальные остановки в пробках или задержки при погрузке.

• Улучшенные параметры обнаружения: Когда доступны, система учитывает состояние зажигания и данные датчиков движения для повышения точности обнаружения поездок. Этот многопараметрический подход предотвращает ложное завершение поездки во время кратковременных стоянок, когда двигатель продолжает работать, гарантируя, что завершение поездки фиксируется только при действительно значимых событиях парковки.

• Вычисление расстояния и продолжительности: Для каждой выявленной поездки система вычисляет общее расстояние с использованием географических функций PostGIS между последовательными GPS-точками из raw_telematics_data.tracking_data_core. Продолжительность поездки определяется как разница во времени между первой и последней точкой трека. Расчёты средней скорости делят общее расстояние на продолжительность, обеспечивая реалистичную операционную скорость, учитывающую любые кратковременные остановки в ходе поездки.

• Временная агрегация: Еженедельный анализ группирует поездки по номеру ISO-недели, вычисляя как количество поездок, так и суммарные расстояния. Такой двойной подход позволяет выявить, меняется ли объём операций в парадигме со средней длиной поездки — большое количество поездок с малым суммарным расстоянием указывает на множество коротких рейсов, тогда как обратная ситуация свидетельствует о меньшем числе, но более длительных поездках.

• Аналитика сравнения групп: Группировки по отделам, объектам, водителям и гаражам агрегируют данные по поездкам для проведения сравнительного анализа. Система суммирует общие расстояния, считает отдельные поездки и вычисляет средние длительности поездок для каждой единицы. Эти метрики позволяют выявлять различия в операционных ролях — логистические парки демонстрируют много коротких поездок, тогда как выездные сервисные автомобили могут выполнять меньшее количество, но более длинных рейсов.

• Доступность данных о скорости: Когда качество GPS-сигнала недостаточно или фиксация скорости не выполняется, система не может надёжно вычислять средние скорости. Такое состояние обычно возникает при потере GPS-сигнала в зонах с плохой видимостью спутников (тоннели, плотная городская застройка, подземные парковки) или при аномалиях обработки данных. В отчёте для затронутых периодов отображается «No speed data available», что указывает на необходимость проверки этих поездок или полного отсутствия телематических записей.

Все метки времени поездок конвертируются в UTC для согласованного анализа в разных операционных зонах, тогда как проверка качества GPS (satellites > 3, ненулевые координаты) гарантирует, что в обнаружение поездок и расчёты расстояний попадают только надёжные данные позиционирования.

Отчёт по времени простоя

Когда использовать: Оптимизация использования транспортных средств, анализ затрат простоя, оценка операционной эффективности и выявление чрезмерных простоев в конкретных локациях для повышения продуктивности парка и сокращения расхода топлива.

Какие данные вы видите: Всесторонний анализ времени простоя, показывающий часы остановок и парковки, процент использования, распределение состояний активности по времени и зонам, а также подробные разбивки с указанием основных локаций простоя для каждого транспортного средства.

Логика обработки данных

Анализ простоя обрабатывает GPS- и данные о скорости с помощью сложной классификации движения для идентификации и количественной оценки непродуктивного времени транспортных средств:

• Обнаружение порога движения: Система применяет настраиваемый минимальный порог скорости (по умолчанию 3 км/ч) для классификации состояний активности транспортного средства. Когда скорость падает ниже этого порога, транспортное средство переходит в состояние остановки. Этот порог адаптируется к различным операционным контекстам — строительная техника может использовать более низкие пороги, тогда как автопарки для магистралей — более высокие значения, чтобы точно фиксировать значимые периоды простоя.

• Классификация остановки и парковки: Система различает кратковременные остановки и длительную парковку посредством анализа по времени. Транспортное средство остаётся в статусе «остановлено», но переходит в «парковка» только после удержания нулевой или близкой к нулю скорости в течение минимальной длительности парковки (по умолчанию 5 минут). Такая иерархическая классификация гарантирует, что кратковременные остановки в пробке, задержки при погрузке или моментальные паузы не приводят к маркировке как парковка, в то время как реальные события парковки точно фиксируются. Всё время в состоянии парковки также учитывается как время остановки, но не всё время остановки классифицируется как парковка.

• Агрегация состояний активности: Для каждого транспортного средства система вычисляет общее количество часов, проведённых в каждом состоянии — движение, остановлено и парковка — обрабатывая GPS-треки из raw_telematics_data.tracking_data_core. Показания скорости непрерывно оцениваются относительно порога движения, а переходы состояний фиксируются с точными метками времени. Вычисления длительности суммируют прошедшее время в каждом состоянии за период анализа.

• Вычисление простоя: Общее время простоя представляет собой всё невремя в движении (остановлено + часы парковки). Система вычисляет простой как обратную величину использования — когда транспортное средство не в движении, оно накапливает время простоя. Этот показатель даёт всестороннее представление о времени простоя независимо от того, находится ли транспортное средство в кратковременной остановке или полностью припарковано.

• Показатели использования: Процент использования выводится из отношения времени в движении к общему времени активности: (часы движения / общее количество часов) × 100. Средний показатель использования по нескольким транспортным средствам вычисляется с учётом взвешивания на основе общего времени активности каждого транспорта. Эти метрики обеспечивают справедливое сравнение производительности между автомобилями с разными операционными паттернами или периодами анализа.

• Географический анализ простоев: Система перекрёстно сопоставляет места остановки и парковки с определёнными геозонами из business_data.zones_geom с использованием пространственных функций PostGIS. Для каждого периода простоя GPS-координаты сопоставляются с границами зон, чтобы определить, происходил ли простой в известной локации. Основная зона простоя представляет собой геозону, где транспортное средство накопило наибольшее количество часов остановки или парковки в период анализа.

• Режимы визуализации временной шкалы: Режим отображения Status показывает временные паттерны активности, раскрашенные по состоянию движения (движение, остановлено, парковка), позволяя увидеть моменты перехода транспортных средств между состояниями в течение дня. Режим отображения Zones раскрашивает сегменты временной шкалы по географическим локациям вместо состояния активности, показывая, в каких зонах находилось транспортное средство в течение времени. Такой двойной подход к визуализации обеспечивает как анализ временных паттернов, так и оценку географического распределения.

• Агрегация по зонам: При анализе простоев по зонам система группирует все периоды простоя по их географическому местоположению, вычисляя общие часы остановки и парковки внутри каждой геозоны. Эта агрегация выявляет узкие места, где транспортные средства проводят чрезмерное время в простое — например, погрузочные доки с длительным временем ожидания, объекты клиентов с неэффективными процессами или несанкционированные места остановок.

Проверка качества GPS гарантирует, что в классификацию состояний и географический анализ попадают только надёжные данные позиционирования (satellites > 3, ненулевые координаты), а стандартизация меток времени в UTC обеспечивает согласованное отслеживание простоев в разных операционных зонах.

Дальнейшие шаги

Когда исторический анализ выявляет возможности оптимизации или вызывает конкретные операционные вопросы, переходите к Custom Analysis & SQL Configurator чтобы создавать индивидуальные исследования, которые решают ваши уникальные требования по управлению парком и разрабатывать пользовательские аналитические решения.