Михаил Дедунович — основатель компаний «БелТрансСпутник», «Infinium» и системы OptiDriving поделился своим экспертным мнением и многолетним опытом ведения бизнеса с информационным порталом Officelife.media.
Проблема ухода водителей в ЕС стоит остро в белорусских компаниях много лет. Дефицит водителей в Европе скоро составит 2 млн. человек. В одной только Польше более 80 тыс. вакансий. В последнее время ситуация еще более осложнилась тем, что и Россия стала притягивать белорусских водителей повысившимися зарплатами в нагретой экономике.
Дошло до того, что во многих белорусских компаниях, от международных перевозчиков до E-commerce, осталось мало старых опытных водителей. За руль сажают новичков, они набираются опыта и все равно смотрят на заграницу. По сути, типовой карьерный путь молодого водителя в Беларуси выглядит так: трактор (1 год Беларусь) — VW Caddy E-commerce (1 год Беларусь) — Scania R TIR (1 год Беларусь) — Scania R TIR (Польша).
КАК BIG DATA НАУЧИЛАСЬ «ВЫЧИСЛЯТЬ» ЭФФЕКТИВНЫХ ВОДИТЕЛЕЙ
Пока проблему пытаются решить, снижая требования к возрасту и опыту. Но недавно появился «свет в конце тоннеля» — спасти ситуацию сможет IT. Нет-нет, речь вовсе не о машинах с автопилотом без водителя. Это наступит, но не скоро. Речь о возможности увеличить доход водителей в Беларуси без повышения затрат предприятий, на которых они работают.
И у этого «чуда» математическое обоснование. В Беларуси недавно «созрела» база данных работы на дорогах за 20 лет около 100 тыс. обезличенных водителей. Так называемая Big Data стала такой многосторонней, что к ней стали применимы методы анализа Data Mining.
Что удалось узнать? Оказалось, что разные водители выполняют одну и ту же работу с разными затратами. Один проехал на той же машине с таким же грузом, трафиком, темпом участок дороги с затратами 100 рублей, а другой — 120 рублей. Алгоритмы нашли общие черты поведения эффективных водителей. Обучили систему OptiDriving, сделали из нее «идеального водителя», впитавшего опыт 100 тыс. коллег. Теперь она может объективно оценивать каждого водителя в сравнении с остальными из отрасли. Но главное — она может обучать водителя ездить экономичнее.
Почему в оценке водителей ошибались системы прошлого поколения (экодрайвинг)? Они не учитывали сложность маршрута. И здесь на помощь снова пришла Big Data: она накопила для каждого участка дороги до миллиона случаев проезда разных водителей с разными затратами. Разбивает их с учетом рельефа местности по типам машин, грузов, трафика, погоды, времени движения, средней скорости и пр. И сравнивает на каждом участке вождение данного водителя с множеством сопоставимых примеров проездов других водителей с другими затратами. Так формируется объективный рейтинг эффективности проездов каждого участка дороги различными людьми. И данный водитель ставится на определенное место рейтинга объективно. Так учитывается сложность.
ТАК КАК ЭТО ПОМОЖЕТ УДЕРЖАТЬ ВОДИТЕЛЕЙ?
Уверен, что на самом деле водители не горят желанием покидать страну. Если им поднять доходы в Беларуси, они не будут смотреть «на чужбину».
Big Data показала: объективно реальный расход топлива среднего водителя-международника должен быть примерно на 10% ниже нормы списания. А это — 300 евро в месяц. Плюс в отрасли в среднем на машину списывается 200 евро на «пережоги» топлива, связанные с неэффективным движением. Отмечу, здесь удалены из рассмотрения якобы «пережоги», а на самом деле — недоливы топлива на АЗС в России: они могут составлять на кругорейсе Беларусь — Маньчжурия 300 евро.
Так почему большинство сегодняшних водителей не экономят топливо на 10% ниже нормы, хотя статистика показывает — это возможно? Значительной части водителей недостает опыта для такой экономии. А вторая часть нуждается в оперативных советах: как поступать в дорожной ситуации для большей экономии топлива.
Пилотное тестирование системы показало: даже пришедший недавно в международные перевозки водитель может легко показывать результаты экономии на уровне 20% лучших водителей отрасли, если ему давать дельные и понятные рекомендации. Теперь о цифрах. Если научить водителя правильно ездить и отдать ему сэкономленные 300 евро, плюс за каждый день эффективного вождения выплатить премию 5 евро, то его месячный доход составит около 1900 евро. Это — почти уровень польских зарплат.
А ЧТО ЭТО ДАСТ КОМПАНИЯМ?
Откуда же возьмется премия 5 евро в день за эффективное вождение автомобиля без увеличения расходов предприятия? Все просто: каждая порция избыточно сожженного на 300 евро топлива не исчезает. По закону сохранения энергии она перетекает в избыточный износ автомобиля (шин, дисков, колодок, двигателя, коробки), повышение аварийности и пр. Это — потери для предприятия еще около 300–500 евро.
Поэтому если предприятие помогло водителю ездить эффективнее и отдало ему сэкономленное топливо на 300 евро, то вторые 300–500 евро уменьшенного износа машины достались предприятию «из воздуха». Win-Win: если оно выплатит водителю 5 евро за каждый день эффективной езды, то все равно останется в плюсе.
ЧТО ЕЩЕ ВАЖНО ДЛЯ КОМПАНИИ?
Кроме того что водители увеличивают свои доходы без релокации за рубеж, а предприятия удерживают лучшие кадры без увеличения затрат, есть еще и HR-составляющая применения OptiDriving.
HR-службы предприятия:
◆ видят, какова эффективность каждого водителя в компании в сравнении с остальными водителями этой отрасли;
◆ видят, какова вероятность найти на рынке труда водителей лучше;
◆ получают «рентген» водителей на входе в компанию.
Зачем это? По разным оценкам, в обществе есть примерно 10% от природы мотивированных людей. Еще плюс процентов 20% — это глубоко адекватные люди, которые при правильном подходе тоже станут откликаться на мотивацию. Задача HR-служб любого предприятия фильтровать кандидатов до тех пор, пока в штате все 100% сотрудников будут принадлежать к 30% указанных выше.
А задача прикладных исследователей — дать водителям, руководителям, инструкторам и HR возможности OptiDriving, когда каждый реализует свои устремления не в ущерб другим.
