对于物流公司来说，异常的高油耗总是有，让管理者头疼的是病症难发现、难管理。以司机偷油为例，这对车队来说不仅是笔额外的开支，还对车队的纪律、风气带来很不好的影响。

因为原车油表只能提供一个瞬时油耗数据，当有人从油箱直接抽油是很难发现的。就算怀疑驾驶员偷油也抓不到。

常见的偷油一般都有以下几种情况， 一种是司机加小油、黑油，开正常价格柴油的发票，赚个差价；二就是放油卖，熟练的人可以在一分钟内靠一根管子从油箱放出一桶油（如10升装），卖给贩油的。现在很多贩油的提供上门抽油服务。

解决办法：管理制度+科技手段。建立相应管理制度，以油耗监测为辅助。

通过技术来发现隐藏的危险信号

偷油行为也会在车辆的油箱液位数据中留下痕迹。通过车辆上已经前装的智能网联终端TBox，可以采集油箱液位数据，结合车辆油耗数据与实际加油小票的对比，可以有效识别偷油行为。

最重要的就是通过数据，来发现一些异常、不合理的油耗行为。

通过TBox我们可以看到哪些数据：

• 车辆的停靠位置
• 司机在何时何地停下来加油，以及购买了多少
• 加油站位置，实时的油量和实时的车速

以上我们仅罗列了部分数据，有了数据后系统怎么才能发现异常情况？

借助AI，这些需要人工去核实加油小票数据、半个月就要去加油站调监控的行为都能被AI替代，在不需要加装其他的硬件设备，通过算法就能实现高精度油箱油量监测，去帮助车队筛查异常情况，风险提前预警。

从真实的案例中看数据。

场景 A：私加小油。

司机 A 在指定路线上运输货物时，在偏离路线的加油站停下来为车队的卡车加油。

数据显示：通过油量变化监测，结合地图发现司机未在正规的加油站，而是选择路边的私人小加油站，偷加小油。TBox完整记录了加小油的地点以及加了多少油。

场景 B：异常油耗损失控制住了。

B车队在日常运营中发现有条运输路线的油耗明显要高于其他路线，但又苦于没监测手段，一直没找出原因。

数据显示：数据追踪后，发现：

该运输路线上的司机在同一个地点都会发生油量异常下降

某凌晨，一车辆在熄火后，油量突降约8%,快速少了30多升

经调查发现，该条路线的几名司机总会在同一个地点油量异常下降，原来是将油卖给油贩子。

后经过对内整顿管理后，消除了这一隐患。

偷油监测减少车队异常油耗损失

不需要加装硬件设备，鱼快创领车队管理系统通过数字化记录车辆加油、漏油情况，防止偷油现象发生。

在车队管理平台上，管理人员可以做到：

• 查看每辆车的每次行程、路线和停靠点
• 根据合作加油站位置和其他地点设置地理围栏，超过规定区域报警
• 自由设置油量突变量，系统识别并短信提醒，服务群内提醒
• 图表形式直观展示油量变化
• 摄像头记录偷油时的视频，作为证据

想要避免司机偷油，还是要回归到对司机和车辆的管理方式上来。如果只是依赖加油小票核对，很难发现其中的猫腻。车联网技术提供了解真相的数据，轻松发现一些隐形成本和损失，越早采取行动，从长远来看，能为车队节省一笔可观的费用。