⛽️ Кейс: Как автоматизация ловит водителей на приписках пробега (и экономит деньги бизнесу)
В логистике и управлении автопарком есть классическая проблема: водители завышают показатели одометра при заправке, чтобы залить больше топлива, чем реально потратили (и слить излишки или заправить личное авто).
Руками сверять сотни строк из отчетов АЗС с данными GPS-трекеров — это часы нудной работы. Мы это автоматизировали. 🤖
📉 Проблема: Есть два источника данных, которые никак не связаны:
Отчет по топливным картам (PDF): Содержит дату, время и показания одометра, которые ввел водитель.
Данные GPS-трекинга (Google Sheets): «Правдивая» информация: реальные маршруты, время и пройденная дистанция.
Водители могут указать, что проехали 782 мили, хотя по факту машина прошла 600. Разница — это украденное топливо.
Мы написали скрипт, который делает сверку за секунды.
Шаг 1. Парсинг PDF (Счета) Бот читает файл с оплатой топлива. Он находит конкретную машину (например, RAM Promaster или Sienna Blu) и вычисляет заявленный пробег между заправками.
Пример: Машина заправлялась 11.06 и 18.06. Разница одометров в отчете = 782 мили.
Шаг 2. Анализ «Правды» (Google Sheets) Бот идет в огромную таблицу с GPS-логами.
Фильтрует строки по названию авто (Unit: Ram Promaster).
Берет интервал дат из первого шага (с 11.06 по 18.06).
Суммирует значения в колонке Distance за каждую поездку в этом промежутке.
Шаг 3. Сверка и поиск аномалий Скрипт сравнивает две цифры:
Реальный пробег по GPS (например, 610 миль).
📊 Результат: Система автоматически считает отклонение в %. Если отклонение превышает допустимую погрешность (например, >5%), строка подсвечивается красным, и менеджер получает уведомление: "Проверьте водителя X, расхождение 28%!".
Исключен человеческий фактор при проверке.
Мгновенное выявление сливов топлива.
Экономия бюджета на ГСМ до 15-20% в месяц.
Заметили странные расходы на топливо? Пишите, настроим такой же контроль для вашего парка. 👇
Напишите нам
