海格G-BOS让运输企业“油耗子”无处可遁
2012年4月,无锡某公司安装了80台车辆的G-BOS智慧运营系统,每一台车都安装了G-BOS系统配套的高精度油箱油量传感器,对发动机消耗油量和车内油箱油量进行双重数据采集和监控。
2012年10月中旬,管理人员打开G-BOS智慧运营系统,进行日常油耗数据梳理时,发现其中一台车的实际加油数据和G-BOS显示的实际加油数据有十几升的差异,这不由引起了他的高度警惕。随着油价的越来越高,前段时间已经破八,有些驾驶员就动起了偷油的念头,特别是旅游和团体企业没有办法定点停车和定点加油,更给油耗管理带来了难题,“油耗子”想尽各种办法偷窃车辆用油,给运输企业带来了很大的经济损失。
他立即想到了公司为了加强对油料管理,已在车辆油箱中加装了高精度油量监控系统,这样G-BOS系统就可以实时得到油箱中的现存油量,通过对油箱数据和发动机耗油数据进行分析,能确保公司油料安全。他随即调取了该车2012年9月1日--10月20日之间的“燃油曲线”图:
从图中可以看到,分别在9月3日、8日、15日、22日、24日、30日以及10月8日、13日等8个时间点上,油箱油量都有一个垂直的滑降,其它时段曲线平滑规律。这种图形可以判定为“典型的偷油”,但是,为了不冤枉好人,为了做到以事实为依据。让数据说话,确保万无一失,他调取了该车9月1日--10月19日与油耗管理相关的所有数据进行了分析。
1)确定数据发生的时间点
因为只有准确确定了事件的发生时间点,才有助于对比同一时间点的其他相关数据,从而找到印证的数据关系,借助G-BOS系统的《记录详细查询》界面,通过查询《ad油位》,很容易找到了每一次油位数据突变的时间点和突变的油量:
2)数据规律印证
将上面已经确定的数据变化时间点和油量变化值,形成8个时间点的汇总数据表(见下表)通过表里的数据,我们可以清楚的看到一些规律:
a) 每次油量的突然下滑都在“周六的下午”或者“周一的早上”(可能与当班班次有关)
b) 每次油量滑下的幅度,都在32L左右(估计使用的是同一容器)
c) 除9月15日、30日外(为发动机熄火状态),其余每次时间均在1-5分钟以内完成。
(9月1日--10月20日期间共计消失油量为260升,约合人民币2080元)
1) 车速数据印证
查看8次油量下滑时的车速,发现:每次油量下滑时,车速都为0。
4)地点数据印证
查看完8次油量下滑时的地点,发现都在同一地点:
5)通过ECU油耗和油箱油耗对比
通过对比每个行程单元的百公里油耗曲线,可以看到油箱百公里曲线(图中蓝色曲线)与同时段发动机ECU的百公里曲线(图中粉红曲线)的趋势对比,图中油箱曲线(蓝色曲线)有8次非常明显的波峰,而在同一时段发动机的油耗(粉色曲线)并不同步(图中小圆圈区域) 。
数据确凿,论据充分,由此完全可以确认,此台车在9月1日至10月19日期间,确实分别在9月3日、8日、15日、22日、30日、以及10月8日、13日等8个时间段,在无锡新荣路(卡特比勒机械公司)附近,以不熄火方式,每次分别抽出32L左右的燃油,确有“偷油”嫌疑,该驾驶员为了使偷油行为不被发现,都是加几次油偷一次,每次数量不大,但在一个多月的时间里,已经有2000多元的偷油收入,管理人员不由在心里感慨,这真是一只自以为聪明的“油耗子”,但是再聪明的耗子,也逃不过G-BOS的火眼金睛。
随后,他立即上报公司领导,并与该驾驶员核实,在事实面前,该驾驶员承认了偷油事实,为企业挽回了经济损失。
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