Исторические отчёты

Исторические отчёты преобразуют ваши операционные данные в стратегические инсайты, анализируя шаблоны, тенденции и показатели эффективности за заданные вами периоды времени, что позволяет принимать решения на основе данных для оптимизации парка и планирования ресурсов.

Отчёт по измерительным датчикам

Когда использовать: Планирование управления топливом, планирование предиктивного обслуживания и выявление закономерностей в работе оборудования для нескольких транспортных средств и периодов времени.

Какие данные вы видите: Измерения сенсоров во временных рядах, агрегированные в статистические сводки, показывающие средние, минимальные и максимальные значения для каждого сенсора за выбранный период.

Логика обработки данных

Система обрабатывает данные сенсоров с помощью сложного анализа временных рядов:

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

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

• Статистические вычисления: Для каждого временного сегмента система вычисляет средние, минимальные и максимальные значения по всем показаниям. Если данные калибровки сенсора отсутствуют или недействительны, отображаются сырые значения без изменений для поддержания прозрачности данных.

• Фильтрация качества: Проверка качества GPS гарантирует, что в контекст сенсоров попадают только надёжные данные о местоположении (спутников > 3, координаты не равны нулю), при этом недействительные показания исключаются из статистических расчётов.

Все временные метки преобразуются в UTC для согласованного анализа независимо от географического положения транспортного средства, что обеспечивает точное выявление тенденций в разных 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: Всесторонние метрики активности, включая общий пройденный путь, продолжительность поездок, средние скорости и шаблоны маршрутов для каждого транспортного средства в выбранной подгруппе парка.

Логика обработки данных

Этот отчёт комбинирует исторические и реальные данные посредством сложной генерации треков:

• 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 вашего временного диапазона. Периоды длиннее 12 часов используют предварительно обработанные треки для оптимальной производительности, тогда как недавние периоды генерируют треки из сырых телематических данных.

• Восстановление треков: Для анализа в реальном времени система применяет алгоритмы обнаружения движения с использованием порогов скорости (≥3 км/ч) и временных разрывов (>300 секунд) для идентификации отдельных поездок. Сырые координаты (хранящиеся как целые числа) переводятся в десятичные градусы путём деления на 10 000 000 для географических вычислений.

• Расчёт расстояния: Географическое расстояние вычисляется с помощью функций PostGIS для точных измерений между последовательными GPS-точками, в то время как расчёты продолжительности основаны на разностях временных меток между началом и концом трека.

• Интеграция зон: Географический анализ сопоставляет позиции транспортного средства с заданными зонами, используя ST_DWithin вычисления, предоставляя операционный контекст для мест начала и окончания поездок.

Базовая структура запроса адаптируется в зависимости от выбранных вами параметров, оптимизируя выбор между получением исторических данных и генерацией треков в реальном времени для предоставления всестороннего анализа активности.

Отчёт по экологическому вождению

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

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

Логика обработки данных

Анализ экологического вождения обрабатывает телематические данные с помощью сложного обнаружения поведенческих шаблонов:

• Обнаружение превышений скорости: Система непрерывно контролирует скорости транспортных средств относительно настраиваемых лимитов, применяя льготные периоды и структуру штрафных баллов, основанную на степени нарушения. События превышения скорости требуют длительного нарушения (>60 секунд), чтобы избежать штрафования за кратковременные всплески скорости; очки штрафа масштабируются от лёгких нарушений (0–20 км/ч сверх) до серьёзных (>60 км/ч сверх).

• Анализ резкого вождения: Расчёты ускорения в реальном времени анализируют изменения скорости во временных интервалах 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 в конкретных местах.

• Динамическая система оценок: Оценки безопасности получаются из накопления штрафных баллов, нормализованных по пройденному расстоянию, что позволяет честно сравнивать разные длины маршрутов и операционные шаблоны. Система использует настраиваемые максимальные баллы с нормализацией по расстоянию для обеспечения согласованной оценки.

• Документирование нарушений: Каждое зафиксированное событие сохраняет точные GPS-координаты, временные метки и показатели степени тяжести, создавая полные журналы инцидентов для обучения водителей и отчётности по соблюдению требований.

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

Отчёт по сменам

Когда использовать: Анализ производительности персонала, выявление операционных шаблонов и измерение эффективности смен для оптимизации составления 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 операционным сменам.

Логика обработки данных

Анализ смен обрабатывает сырые данные трекинга через обнаружение операционных шаблонов:

• Классификация движения: Система анализирует показания скорости и временные интервалы, чтобы отличать активное движение (≥3 км/ч), временные остановки и периоды парковки. Временные разрывы более 300 секунд инициируют обнаружение нового периода активности.

• Обнаружение границ смен: Сегментация трека использует настраиваемые пороги скорости и анализ временных разрывов для идентификации отдельных операционных периодов. Каждый период смены включает точные временные метки начала и окончания с расчётом продолжительности.

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

• Показатели производительности: Система формирует статистику использования, сравнивая активное операционное время с общим прошедшим временем, предоставляя информацию об эффективности для решений по управлению парком.

Проверка координат GPS гарантирует, что в расчёты расстояния и скорости включаются только качественные данные позиционирования, а стандартизация временных меток 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 рабочего и нерабочего времени для оптимизации распределения транспортных средств и обнаружения несанкционированного использования.

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

Логика обработки данных

Анализ пробега транспортных средств обрабатывает данные GPS-треков посредством классификации по времени и агрегации расстояний:

• Классификация по категории времени: Система оценивает каждый сегмент GPS-трека относительно настраиваемых рабочих часов и календарных дней, чтобы отнести пробег к трём отдельным категориям. Пробег в рабочее время учитывает расстояние, пройденное в настроенные рабочие часы в будние дни; пробег в нерабочее время представляет поездки после рабочего времени в будние дни; а пробег в выходные охватывает все передвижения в субботу и воскресенье независимо от времени. Эта классификация выполняется на уровне сегмента трека, причём каждая часть поездки присваивается на основе её временной метки.

• Расчёт расстояния: Географические измерения расстояния используют алгоритмы координатной геометрии для расчёта пройденного расстояния между последовательными GPS-точками. Система обрабатывает сырые данные позиций из raw_telematics_data.tracking_data_core, переводя координаты, хранящиеся как целые числа (деление на 10 000 000), в десятичные градусы для точных расчётов расстояний по формуле гаверсин.

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

• Анализ по группам: Сравнения по отделам, объектам и водителям агрегируют данные отдельных транспортных средств в организационные единицы. Система рассчитывает средний месячный пробег на транспортное средство, деля общее расстояние на число активных дней и нормируя до 30-дневного месяца, что позволяет справедливо сравнивать разные периоды анализа.

• Обнаружение активности: Расчёт активных дней выявляет календарные даты с зарегистрированным пробегом путём 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 временных разрывов (>300 секунд) для разделения отдельных поездок.

Проверка качества GPS гарантирует, что в расчёты расстояний включаются только надёжные данные позиционирования (спутников > 3, координаты не равны нулю), а стандартизация временных меток в UTC обеспечивает согласованную классификацию времени независимо от географического положения транспортного средства.

Отчёт по поездкам

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

Какие данные вы видите: Показатели отдельных поездок, включая расстояние, продолжительность и среднюю скорость, с недельными трендами объёма, групповыми сравнениями и подробной покомпонентной информацией по каждой поездке, показывающей время начала/окончания и назначение водителя.

Логика обработки данных

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

• Алгоритм обнаружения поездок: Система анализирует данные GPS-треков и информацию о состоянии транспортного средства для идентификации отдельных поездок, используя пороги скорости и времени. Поездка начинается, когда скорость транспортного средства превышает минимальный порог бездействия (по умолчанию 3 км/ч), и заканчивается, когда скорость падает ниже этого порога в течение минимальной длительности бездействия (по умолчанию 5 минут). Короткие остановки, короче порога бездействия, считаются паузами внутри той же поездки, а не границами поездки, что отфильтровывает кратковременные остановки в трафике или задержки при погрузке.

• Улучшенные параметры обнаружения: Когда доступны, система учитывает статус зажигания и данные датчиков движения для повышения точности обнаружения поездок. Такой многофакторный подход предотвращает ложное завершение поездки во время коротких периодов стоянки, когда двигатель продолжает работать, обеспечивая, что только значимые события парковки завершают поездку.

• Расчёт расстояния и продолжительности: Для каждой обнаруженной поездки система вычисляет общее расстояние с использованием географических функций PostGIS между последовательными GPS-точками из raw_telematics_data.tracking_data_core. Продолжительность поездки определяется разницей во времени между первой и последней точкой трека поездки. Расчёты средней скорости делят общее расстояние на продолжительность, обеспечивая реалистичную операционную скорость с учётом любых кратковременных остановок в поездке.

• Временная агрегация: Недельный анализ группирует поездки по номеру ISO-недели, вычисляя как количество поездок, так и суммарные расстояния. Такой двойной подход к метрикам показывает, коррелирует ли изменение объёма операций с изменениями средней длины поездки — большое количество поездок при малом общем расстоянии указывает на множество коротких поездок, тогда как обратная ситуация предполагает меньшее количество, но более длинные поездки.

• Аналитика сравнения групп: Группировки по отделам, объектам, водителям и гаражам агрегируют данные поездок для проведения сравнительного анализа. Система суммирует общие расстояния, считает отдельные поездки и вычисляет среднюю продолжительность поездки для каждой единицы. Эти метрики позволяют выявлять различия в операционных ролях — доставочные парки демонстрируют много коротких поездок, тогда как сервисные выезды могут показывать меньшее количество, но более длинные поездки.

• Доступность данных о скорости: Когда качество GPS-сигнала недостаточно или запись данных о скорости прерывается, система не может надёжно вычислять средние скорости. Такое состояние обычно возникает при потере GPS-сигнала в зонах с плохой видимостью спутников (туннели, плотная городская застройка, подземные паркинги) или при аномалиях обработки данных. В отчёте для затронутых периодов отображается "Нет данных о скорости", что указывает на необходимость расследования этих поездок или на неполноту телематических записей.

Все временные метки поездок преобразуются в UTC для согласованного анализа в разных операционных зонах, а проверка качества GPS (спутников > 3, координаты не равны нулю) гарантирует, что в обнаружение поездок и расчёты расстояний включаются только надёжные данные позиционирования.

Отчёт по простою

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

Какие данные вы видите: Всесторонний анализ времени простоя с отображением часов остановки и парковки, процентов использования, распределения статусов активности по времени и зонам, а также детализированных разбивок, определяющих основные локации простоя для каждого транспортного средства.

Логика обработки данных

Анализ простоя обрабатывает данные GPS и скорости через сложную классификацию движения для выявления 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, а магистральный парк — более высокие, чтобы точно фиксировать значимые периоды простоя.

• Классификация остановки и парковки: Система различает краткие остановки и длительную парковку с помощью временного анализа. Транспортное средство находится в статусе остановки, когда стоит, но переходит в статус парковки только после поддержания нулевой или близкой к нулю скорости в течение минимальной длительности парковки (по умолчанию 5 минут). Такая иерархическая классификация гарантирует, что кратковременные задержки в трафике, паузы при погрузке или мгновенные паузы не приводят к классификации как парковка, в то время как реальные события парковки точно фиксируются. Всё время парковки также является временем остановки, но не всё время остановки является парковкой.

• Агрегация состояний активности: Для каждого транспортного средства система вычисляет общее количество часов, проведённых в каждом состоянии — в движении, остановке и парковке — обрабатывая данные GPS-треков из raw_telematics_data.tracking_data_core. Показания скорости постоянно сравниваются с порогом движения, а переходы состояний фиксируются с точными временными метками. Расчёты продолжительности суммируют время, проведённое в каждом состоянии за период анализа.

• Расчёт простоев: Общее время простоя представляет собой всё неподвижное время (остановка + часы парковки). Система вычисляет простой как инверсию использования — когда транспортное средство не движется, оно накапливает простой. Эта метрика даёт всестороннее представление о времени простоя независимо от того, находится ли транспортное средство в краткой остановке или полностью припарковано.

• Метрики использования: Процент использования выводится как отношение времени движения к общему времени активности: (часы в движении / общее количество часов) × 100. Средний показатель использования для нескольких транспортных средств рассчитывается с взвешиванием по общему времени активности каждого транспортного средства. Эти метрики обеспечивают справедливое сравнение производительности между транспортными средствами с разными операционными шаблонами или периодами анализа.

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

• Режимы визуализации временной шкалы: Режим отображения «Статус» показывает временные шаблоны активности, окрашенные по состоянию движения (в движении, остановка, парковка), позволяя увидеть, когда транспортные средства переходят между состояниями в течение дня. Режим отображения «Зоны» окрашивает отрезки временной шкалы по географическому местоположению, а не по состоянию активности, показывая, в каких зонах находилось транспортное средство с течением времени. Такой двойной подход к визуализации позволяет выполнять как временной анализ шаблонов, так и оценку географического распределения.

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

Проверка качества GPS гарантирует, что в классификацию состояний и географический анализ включаются только надёжные данные позиционирования (спутников > 3, координаты не равны нулю), а стандартизация временных меток 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 создать индивидуальные расследования, которые решат ваши уникальные требования по управлению парком и разработают кастомные аналитические решения.