网络货运平台运营一定要了解中国公路货运行业智慧安全状况

发表于2020-06-17 11:05
       摘要:在中国居民消费支出增长、数字电商等领域的迅猛发展带动下,我国公路货运行业的规模快速上升,2019年我国公路货运量突破416亿吨,载货汽车保有量超过1300万辆。然而,安全风险居高不下,一直是困扰行业良性发展的痛点。由于公路货运市场格局较为分散,数字化水平较低,导致安全风险缺乏全面系统的数据统计与分析,成为行业长期“免不了”又“看不透”的痼疾,阻碍着整体运营效率的进一步提升。
 
       5G时代的到来,将极大地加速智能物联网的发展和基础算力的提升,使得货运企业借力数字科技洞察风险,实现智慧安全管理成为可能。为真实、全面地分析我国公路运输安全总体趋势,普华永道与物联网科技公司G7、中国交通报社联合发布《中国公路货运行业智慧安全白皮书》,基于普华永道长期以来对交通运输行业的洞察和G7的公路货运大数据平台,以及2019年超过4,000起事故样本分析,对中国公路货运安全的现状、事故成因进行了系统研究,并围绕如何降低安全风险、改善货车司机生存状况、提升货运企业精细化运营水平,为行业提供行之有效的建议。
 
         1、货运安全趋势洞察与经济效益影响分析
 
       中国公路货运安全总体趋势
 
       在监管标准、法规政策不断完善的背景下,近年来中国公路货运事故数已得到有效控制,但整体事故风险依然高发。G7大数据平台显示,2019年我国的百万公里事故数为3.7起,然而据美国交通运输部的统计,早在2014年美国公路货运百万公里事故数已降至0.1起左右,与发达市场相比,我国公路货运行业的安全管理提升依然任重道远。
 
       公路货运事故分布特点
 
       基于G7大数据平台的样本分析,我们将事故进行进一步拆解,发现以下分布特点:

 
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       国道与省道事故数显著高于高速,但后者的事故程度更为严重
 
       由于更规范的治理和更优的路况,高速公路的事故数显著低于国道和省道,百万公里事故数为1.9起,而国道高达11.4起,省道则为9.3起。但发生于高速路段的事故案均赔付额高出国道、省道70%以上。
 
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       事故风险差异度大,70%的赔付金额由10%的事故所造成
 
       80-20法则在公路货运安全领域中也同样适用。将事故按照赔付金额排序,可以发现前10%的事故贡献了70%的赔付金额,这意味着安全风险存在高杠杆现象。
 
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       车队规模越小,事故风险越高
 
       中国的公路运力结构较为分散,由个体运营的车辆数量占比超过65%,作为市场的基盘,中小型车队1千公里风险数2高出大型车队3倍左右,反映出我国货运企业间安全管理水平差异较大的现状。
 
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       注释1:超大型车队是指拥体量大于1000台车的车队;大型车队是指拥车体量在100-1000台之间的车队,中小型车队是指拥车体量在100台以下的车队或个人
       注释2:千公里风险数=高风险行为数量(如激进驾驶、疲劳驾驶等)/千公里
 
       安全风险带来的经济效益影响分析
 
       在承运价格不断压缩、企业面临较大的成本上涨压力背景下,安全风险将进一步加剧成本端的挑战:在中国,公路货运企业平均每年的事故保险赔付额约为3万元/车,严重事故一次性损失则高达几十万元。此外,平均每辆卡车单次事故将造成6~7天停运,带来平均约3.5万元/次的收入损失。
 
       事故风险同样会对行业上下游的经济效益造成影响,尤其是保险公司:中国重载货车的保费在千亿级规模以上,保险公司通常会赔付损失的80%。而得当的安全管理可以使得总体事故赔付率下降10%到15%,管理卓越的车队赔付甚至可下降35%,上游货运企业的风险管理水平对承保公司的利润存在着显著影响。
 
 
       2、货运安全风险的原因分析
 
       公路货物运输通常会受到司机驾驶行为、装备、外部环境、突发事件等多种因素的叠加影响,然而除直接事故原因外,企业不完善的安全管理体系是长期潜伏于“冰山下”的系统性原因。
 
       直接原因:事故归因相关性分析
 
       司机不当驾驶行为和设备盲区是导致事故发生的主要原因。基于G7平台的大数据分析,公路货运事故中来自司机的因素占比为37%,来自设备盲区的因素占比为35%,是导致风险发生最核心的两个因素。
 
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        在司机因素中,激进驾驶行为导致的事故数量最高:包括超速、过快转弯、超车等激进驾驶行为占比达到80%以上;疲劳驾驶为第二大因素,导致的事故占比为15%。
 
        装备盲区也是导致货运事故的主要原因之一:由于大部分车队辅助设备装载率低,驾驶盲区也会导致事故的高发,主要为右侧盲区(占比42%)和倒车盲区(占比32%)。
 
        管理原因:精细化运营体系的缺失
 
       从企业管理角度出发,精细化运营体系的缺失,是中国公路货运安全风险长期存在的根本原因,这主要由中国特有的“大而散”的运力结构决定。与美国、日本和欧盟相比,尽管市场总体规模处于第一梯队,但大型货运企业的市场占比仅为5%,行业远未进入规模化、集约化运营阶段,安全管理也较为粗放,主要体现为数据驱动的管理工具和管理方式不完善,以及安全文化和管理流程建设不到位。
 
       首先是数据的精细化管理缺失,导致过程难追溯、问题难识别,具体包括:
 
       数字化设备的安装与使用率较低,在途过程“黑箱化”,导致风险识别和事故责任归因不准确;
 
       针对不当驾驶行为和驾驶盲区等,缺乏实时监控和辅助干预设备;
 
       缺乏运营分析意识或能力,未将数据资产进行沉淀和有效解读,也未充分应用到日常运营优化中。
 
       其次是企业安全意识薄弱,缺乏完善的文化和流程建设,面临管理低效的困境,具体包括:
 
       不同车队之间安全管理制度差距极大,体现在司机招聘、培训、绩效考核等一系列管理步骤上。此外,大型企业通常会基于驾驶行为数据分析对司机进行分级管理,严格推行奖惩机制和辅助培训,增强安全意识和相关技能,从源头上降低事故风险;
 
       车辆空间的不规范使用、不达标的出车检查和不当的车辆养护等也导致了安全事故的高发。包括不断扩大货仓空间而挤占驾驶舱空间,未严格执行标准出车“六检”流程,车辆未能得到及时合规的保养维护等。
 
       3、行业建言
 
       安全风险的有效控制,是公路货运行业整体走入成熟的标志之一,也是改善货车司机生存状况、企业降本增效的抓手。我们基于前述数据洞察与原因剖析,结合国内外的领先经验,建议企业可从以下三方面着手提升安全管理水平。
 
       短期建议:借力数字化技术,提升智慧安全管理水平
 
       随着5G带来的互联设备与算力的快速提升,货运企业可通过数据驱动的管理手段有效降低安全事故,比如智能设备和数字化技术可在事前预警,在途主动安全管理和长期运营优化三个环节发挥价值:
 
       在出车前,通过历史数据识别潜在风险因子,评估风险概率,并事先加强司机的安全培训,保证设备的使用率与健康率;
 
       运输过程中,利用监控设备和驾驶辅助系统,实时准确地识别盲区和高危驾驶行为,做到实时干预和预警,将运输过程中的人为风险降到最低;
 
       在日常运营中,基于大数据分析进行复盘调整,结合业务特性改善运营流程,优化安全管理效能。
 
 
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       案例:在利用智能设备和高级算法分析降低事故风险领域,国内的物联网科技行业已取得一定进展。
 
       某国内领先的物流物联网平台服务商,通过设备积累的数据,进行算法建模以预测风险等级,并对高危司机群体提供针对性的分级运营服务,从而有效降低事故率。
 
        在这一解决方案的帮助下,某快递快运企业百万公里事故数从2.9降到1.9左右,千公里高风险次数降到行业平均水平的50%以下,实现从被动事故管理向主动事故预防的转型。
在与某保险公司和车队的三方合作案例中,该服务商与保险公司共同开发安全数据防控模型,能够更准确地输出风险预警和责任归因,帮助货运公司优化了未来保费支出,并在保证设备正常在线的前提下,帮助保险公司将事故赔付率从项目初始的90%降至60%。
 
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       中长期发展:完善精细化运营体系,推进风险管控措施落地
 
       长期来看,车队/货运企业应夯实安全文化的建设,进一步完善精细化管理体系,将全运营流程在线化、可视化、透明化,配合准入标准、培训、考核、激励等多种手段的严格执行,培养“红线文化”,让安全管理意识渗透在精细化运营的每个环节,实现全面的降本增效。
 
       案例:安全水平较高的危化品行业管理经验值得借鉴,某国内领先的危化品货主企业通过与科技商合作开发ADAS风险指数模型,精确追溯事故原因和风险责任,对违规司机采取强制停运、强制培训的措施,建立高危司机“黑名单库”,树立队伍的底线思维,倒逼运输服务方和司机端的安全文化建设。
 
       案例:除了事故风险控制外,完善的精细化运营体系也能有效支持企业实现降本增效,以某全球领先的商用车发动机制造商为例。其旗下的车队管理平台基于车联网设备和企业营运数据,建立完善的车辆档案、营运状况、线路信息和工况的运营管理系统,通过改善司机驾驶习惯、智能调度管理,以及车辆和工况匹配等手段,实现了保费等成本支出的降低,同时提升了设备的有效利用率和周转率。
 
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        产业链共赢:加速上下游生态协作,共建行业安全管理体系
 
       从美国、欧盟等市场的发展经验看,公路货运行业整体的安全水平提升,除了车队/货运企业本身的精细化运营外,同样离不开政府/行业协会、货主企业及技术服务商的全面合作和支持。建议生态各相关方以开放的心态通力协作,构建安全高效的政企数据共享机制,不断完善安全监管标准,加强上下游激励互助,合力推动行业的精细管理和效率提升。
 
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