В течение срока службы автомобиля общая стоимость владения меняется в зависимости от возраста транспортного средства и многих других внешних факторов. Например, ситуация на внешнем рынке влияет на стабильность цен на топливо, стимулирует рост цен на сырье, что ведет к повышению цен на шины и запчасти, а коэффициент амортизации чутко реагирует на ситуацию на оптовом рынке и изменения покупательских предпочтений. Эти внешние факторы по-разному влияют на общую стоимость владения транспортным средством в разных сегментах.

Общая стоимость владения также влияет на подход к обновлению автопарка. Вывод автомобиля из эксплуатации затрагивает почти все статьи постоянных и переменных расходов на автопарк. В итоге среди корпоративных автопарков намечается устойчивая тенденция к постепенному увеличению срока службы транспортных средств до замены. За последние годы автопроизводители значительно улучшили качество выпускаемых автомобилей и продлили гарантии на двигатели, что привело к стабильному увеличению сроков эксплуатации транспортных средств в категориях с низким риском, например малотоннажных грузовых автомобилей.

В отрасли наметилась тенденция к устойчивому увеличению количества месяцев в эксплуатации для малотоннажных автомобилей и грузовых микроавтобусов. Седаны также стали использоваться дольше, но скорость прироста срока эксплуатации в среднем ниже. Многие автопарки, особенно среднего размера, все чаще заменяют автомобиль на отметке около 130 000 км, так как руководство компаний требует от менеджеров автопарков сокращать капитальные затраты. Часто руководители рассматривают цикл обновления автопарка исключительно с финансовой точки зрения и принимают решение, опираясь только на денежную составляющую стоимости эксплуатации. Среди корпоративных автопарков широко распространена практика сокращения издержек за счет увеличения срока службы автомобилей до замены. Делается это для того, чтобы перераспределить денежные ресурсы на другие нужды компании.

Обычно обновление автопарка осуществляется исходя из времени в эксплуатации и пробега, то есть количества откатанных месяцев и категории пройденного километража. Политика обновления автопарка строится по принципу обратной зависимости постоянных и переменных затрат на протяжении срока службы автомобиля. Доля постоянных затрат, как правило, снижается по мере старения транспортного средства, а доля переменных/эксплуатационных затрат, как правило, растет. Если построить график этих двух видов затрат на протяжении всего срока службы автомобиля, то логичным будет заменить автомобиль, когда кривая, отражающая снижающиеся постоянные затраты, пересечет восходящую кривую переменных затрат.

Cегодня многие компании выбирают более гибкий подход к обновлению своего автопарка. Некоторые организации даже перестали называть свой подход «политикой», теперь это называется «руководством». Смысл этого перехода в том, что компании хотят сохранить за собой право решать, когда выводить автомобиль из эксплуатации, с учетом текущей рыночной обстановки, а не на основании заранее установленного пробега и/или количества месяцев в эксплуатации. Это стало возможным благодаря постоянно совершенствующимся методам моделирования жизненного цикла для его оптимизации, в частности развитию аналитики, позволяющей принять в расчет различные потенциальные сценарии и определить оптимальные параметры замены транспортного средства.

Гибкое руководство по обновлению автопарка позволяет выбирать диаметрально противоположные подходы. Например, одним из вариантов может быть увеличение срока до замены в качестве временного решения при сокращении бюджета капитальных затрат. В частности, в качестве меры регулирования капитальных затрат спецтехника с более высокой капитализированной стоимостью в связи с дополнительным установленным оборудованием остается в эксплуатации дольше, чем малотоннажные транспортные средства.

Противоположный вариант гибкого подхода к обновлению автопарка — уменьшение срока эксплуатации автомобилей с коротким циклом, чтобы воспользоваться преимуществами исключительно активного вторичного рынка автомобилей, что можно было наблюдать несколько лет назад. Некоторые организации не хотят связывать себя какими-то конкретными обязательствами по обновлению парка и предпочитают гибкую стратегию замены автомобилей, опирающуюся на рыночную ситуацию. В основе такого подхода лежит финансовая целесообразность гибкой стратегии обновления автопарка, так как рынок постоянно меняется, и в зависимости от текущей экономической ситуации может быть более выгодно как оставить транспортное средство на больший срок, так и быстрее вывести его из эксплуатации.

В результате цифровизации автомобилей и постоянно совершенствующихся методов анализа данных диагностики мы наблюдаем переход от расчета общей стоимости владения к более точной методике, в основе которой лежит минимальная стоимость владения. В конечном счете самым точным методом анализа жизненного цикла автомобиля на всех этапах, от принятия решения о приобретении до выбора лучшей стратегии замены, является метод, опирающийся на постоянно обновляющиеся актуальные данные плюс данные за прошлые периоды.

Прогнозное моделирование на основе данных об автомобиле, постоянно собираемых цифровыми системами, повышает эффективность эксплуатации автопарка. Например, исследование, проведенное IBM, показало, что прогнозный анализ позволяет сократить сроки диагностики неисправностей на 70%, а время ремонта — на 20%.

Прогнозное моделирование позволит более эффективно управлять простоями и использовать автопарк с максимальной отдачей. В результате на смену традиционной модели профилактического обслуживания, опирающейся на срок эксплуатации и пробег, приходит модель, в основе которой лежат данные. В долгосрочной перспективе это означает переход от традиционной модели аварийного ремонта к проактивному техническому обслуживанию. В будущем ремонт будет осуществляться до того, как возникнет критическая неисправность, что обеспечит максимально эффективную эксплуатацию автопарка.

Метод проактивного обслуживания не исключает поломки полностью, однако он позволяет выявить потенциальные неисправности на раннем этапе. Руководствуясь этими данными, менеджер сможет принять решение о том, где и когда осуществлять ремонт, до того, как автомобиль сломается. Благодаря этому станет возможным свести к минимуму неожиданные поломки и время простоя автомобиля. В конечном итоге эти данные будут использоваться для прогнозирования оптимальных сроков замены транспортного средства.