У каждого автопарка, который обслуживает себя сам, есть два набора записей: что сообщил грузовик на дороге и что написал техник в ремонтной зоне. Эти записи не всегда совпадают, и, по словам Motive, устранение этого разрыва — один из последних и самых дешёвых способов сдерживать расходы автопарков на ремонт.

Компания недавно объявила о запуске Motive Maintenance — системы на базе AI, которая собирает коды неисправностей, дефекты при осмотре, наряды на работы и расходы на ремонт в той же платформе, где уже хранятся данные телематики и топливных карт клиентов. Объединяя эти записи в один рабочий процесс, Motive решает проблему, с которой, как сами автопарки признают, им сложно справляться при помощи разрозненных инструментов и таблиц.

Сроки запуска отражают рост затрат перевозчиков. Средние предельные затраты перевозчиков достигли $2.336 за милю в 2025 году, что стало самым высоким значением в истории отчёта, согласно 2026 Analysis of the Operational Costs of Trucking Американского транспортно-исследовательского института (ATRI). Расходы на обслуживание и ремонт в этом наборе данных выросли на 8.6% в годовом выражении, или ещё на 2 цента за милю, а с 2019 года категория выросла на 45%, согласно Fleet Maintenance. Быстрее в прошлом году росли только платные дороги — на 13.2%. Нефтопроизводные расходы достигли $1.854 за милю, превысив рекорд $1.78, который в отчёте Motive приводится за 2024 год. Топливо — это показатель, о котором перевозчики спорят, но ниже него накапливается более важная нагрузка: обслуживание.

Давление начинается на рынке запчастей. Согласно последнему Decisiv/TMC Parts & Labor Service Benchmark Report, в четвёртом квартале 2025 года стоимость запчастей выросла на 3.7% в годовом выражении, тогда как затраты на труд снизились на 0.4%. В том же наборе данных стоимость запчастей выросла на 23.8% с начала 2020 года.

В отчёте Motive среднегодовой счёт на ремонт и обслуживание тяжёлого грузовика в США оценивается в $16,192, и эта оценка основана на данных ATRI за 2024 год. Этот базовый уровень уже устарел на год роста в 8.6%.

Собственное исследование Motive, проведённое совместно с FreightWaves Research во втором квартале 2026 года, показало, где автопарки ощущают наибольшее давление. Рост затрат на обслуживание и ремонт назвали главной операционной проблемой 80% респондентов; далее следовали найм и удержание водителей — 60%, а также управление расходами на топливо и предотвращение мошенничества — 50%. Лишь 13% охарактеризовали свои технологические системы автопарка как хорошо интегрированные и автоматически обменивающиеся данными между платформами.

«В целом, если смотреть на то, что сейчас в приоритете у автопарков, то совершенно очевидно, что обслуживание выходит на первое место прежде всего из-за роста затрат на ремонт», — сказал в интервью FreightWaves Сритея Коллури, руководящий продуктом по обслуживанию в Motive. «Один из важных показателей здесь — сколько из них имеют хорошо интегрированные системы, которые действительно автоматически передают данные. Этот ответ — лишь 13%, а это означает, что у огромного числа автопарков есть разрозненные системы или таблицы, которыми они пользуются, и они между собой не взаимодействуют».

Где на самом деле скрываются расходы на ремонт автопарка

Деньги исчезают в разрыве между плановыми работами и аварийными работами. Согласно данным Decisiv/TMC service benchmark, реактивные ремонты обходятся в три–девять раз дороже, чем плановое профилактическое обслуживание. В отчёте также использовались данные о поломках FleetNet America.

Коллури привёл пример верхней границы этого диапазона для автопарка из 1,000 грузовиков.

«Если действительно посчитать это для автопарка с тысячей машин, при почти $760 в день и почти 8–9 днях простоя на одно транспортное средство, это почти $4 million, которые они тратят на простой», — сказал он.

Эти расчёты основаны на данных FleetNet America и TMC о дорожном обслуживании: 8.7 дня незапланированного простоя на одно транспортное средство в год при потере производительности на сумму от $448 до $760 в день.

От неясного кода неисправности к наряду на работы

До этого релиза критический код неисправности создавал уведомление в одной системе, а ремонтные работы планировались в другой.

«У вас есть транспортное средство на дороге, которое сломалось, или только что появился критический код неисправности. Сегодня, до этого релиза, эти данные — это просто уведомление, которое получает менеджер автопарка», — сказал Коллури. «С этим изменением такое уведомление по сути превращается в наряд на работы, который ремонтная служба может действительно приоритизировать. Таков мост, который мы здесь строим».

Преобразование кодов неисправностей не менее важно, чем их маршрутизация. Код неисправности поступает в виде строки, которую может прочитать только техник, а диагностика Motive переводит его в понятный язык с присвоением уровня критичности. Теперь именно описание, а не код, определяет, заедет ли грузовик в сервис сегодня или позже.

Коллури отдельно пояснил роль Motive Card — топливной карты автопарка компании. Она не оплачивает ремонтный счёт.

«Motive Card, по сути, даёт вам данные о расходах на топливо. Затем, благодаря нарядам на работы, вы также фиксируете данные по обслуживанию. Вместе это, по сути, даёт вам точную стоимость за милю на один актив», — сказал он.

Проблема прогнозирования — это проблема интеграции

Две трети респондентов, 67%, сказали, что им трудно предсказать, какие транспортные средства подвержены риску поломки или незапланированного простоя. Это самая часто упоминаемая проблема в исследовании.

Данные о внедрении показывают, насколько инструменты обслуживания отстают от этой проблемы. AI-системы мониторинга безопасности водителей находятся в эксплуатации у 88% автопарков, ответивших на вопрос, тогда как прогнозное или условно-ориентированное обслуживание применяется лишь у 20%, а 60% вообще не используют такие решения. Наиболее часто упоминаемым препятствием для получения большей пользы от AI был недостаток внутренней экспертизы или ИТ-ресурсов — 33%.

Ручная работа заполняет пространство, которое оставляют пустым отсутствующие интеграции. Примерно 29% респондентов оценили, что их команды тратят 11–20 часов в неделю на повторный ввод данных телематики в ПО для обслуживания, сверку топливных транзакций и обновление записей проверок, а ещё 29% сказали, что вообще никогда не отслеживали этот показатель.

«Все данные уже существуют. [DVIR] проверки существуют, коды неисправностей существуют, ваши графики существуют, но никто не собирает всю эту информацию вместе и не даёт вам полную картину состояния вашего автопарка», — сказал Коллури. «Автопаркам сложно вести мониторинг состояния, когда нужно скачивать всё это из разных систем и делать VLOOKUP и тому подобное».

TCO всегда было вопросом “знаний из практики”

Проблема прозрачности особенно остро проявляется при попытке определить совокупную стоимость владения. Сложности с отслеживанием реальной стоимости владения на одно транспортное средство затронули 67% респондентов, а единая панель, показывающая TCO по каждому транспортному средству по всем категориям затрат, была самым востребованным решением — 40%.

Более половины, 53%, заявили, что снижение общих затрат на обслуживание и ремонт на одно транспортное средство сильнее всего повлияет на прибыльность в ближайшие 12–24 месяца по сравнению с любым другим изменением.

Без этого показателя решение — ремонтировать или заменять — принимается на основе практического опыта и памяти менеджера по сервису.

«Когда транспортное средство ломается, нужно ли его заменить или отремонтировать. Это снова ещё один важный элемент, который приходит вместе с прозрачностью TCO. 67% автопарков фактически не могут собрать эти данные вовремя», — сказал Коллури.

Maintenance — седьмой продукт Motive на платформе, и сейчас он доступен в США и Канаде. В отчёте Motive 2026 ROI средний рост времени готовности транспорта к эксплуатации среди респондентов составил 18%.

Для автопарков, которые покупают этот продукт, проверка заключается в том, меняется ли по бумажной цепочке итоговый счёт.

«До Motive Maintenance то, что происходило на дороге, и то, что происходило в сервисе, были двумя отдельными записями», — сказал Люк Кроули, менеджер автопарка в H&R Agri-Power. «Вместо того чтобы платить по экстренным тарифам, когда что-то выходит из строя, мы сможем устранять проблемы заранее, поддерживать более высокий уровень готовности, экономить сотни часов в неделю и тратить гораздо меньше, чтобы наш автопарк оставался в движении».

Публикация Motive targets fleet repair costs with AI maintenance впервые появилась на FreightWaves.