Analyse van rijgedrag in wagenparken | Veiligheid, kosten en ESG

Analyse van rijgedrag van chauffeurs (remmen, accelereren en snelheid)

Fleet managers staan onder druk om veiliger, efficiënter en duurzamer te opereren. Brandstofprijzen, onderhoudskosten en nalevingseisen nemen toe. Ook verwachten klanten en toezichthouders meer transparantie over veiligheid en CO2-uitstoot.

Door rijgedrag systematisch te analyseren (zoals hard remmen en accelereren, maar ook snelheid in relatie tot verkeersomstandigheden) ontstaat een concreet stuurmiddel. Het combineren van voertuig- en omgevingsdata maakt zichtbaar waar risico’s ontstaan, waar kosten oplopen en waar verbeteringen mogelijk zijn. 

Wat is analyse van rijgedrag?

Analyse van rijgedrag is het systematisch vastleggen, interpreteren en beoordelen van gebeurtenissen zoals hard remmen, krachtige acceleratie en contextuele snelheid. Doelen voor fleet managers zijn onder andere het verhogen van verkeersveiligheid, het verbeteren van operationele efficiëntie, het verlagen van brandstof- en onderhoudskosten en het ondersteunen van naleving en ESG-rapportage.

Rijgedraganalyse combineert voertuigdata en omgevingsdata tot een betrouwbaar beeld van hoe voertuigen worden bestuurd in de praktijk. Dit leidt tot een set stuurinstrumenten zoals een eventlog (rem/acceleratie/snelheid), bestuurdersscores, trendrapporten en alerts bij uitzonderingen. Context speelt hierin natuurlijk een centrale rol. Het wegtype, geldende snelheidslimiet, verkeer en weersomstandigheden worden meegewogen zodat bestuurders en ritten eerlijk met elkaar kunnen worden vergeleken. Zo ontstaat een basis voor gerichte coaching, voorspelbaar onderhoud en transparante rapportage.

Welke gegevens worden verzameld en hoe?

Voor een goede analyse van rijgedrag is betrouwbare data onmisbaar. De basis komt uit telematica en de voertuigbus (OBD-II of CAN). Deze leveren kerngegevens zoals snelheid, gaspedaalstand, remstatus, toerental, motorbelasting en foutcodes. Samen zijn ze de datapunten waarop elke analyse rust. Ook geven sensoren zoals versnellingsmeters en gyroscopen inzicht in de krachten die optreden bij remmen, accelereren en bochten. Dit maakt het mogelijk om objectief vast te stellen of een manoeuvre normaal of juist risicovol was.

GPS data en kaartlagen voegen daar een belangrijke dimensie aan toe

Zo worden de positie en route vastgelegd, maar ook hoogteprofielen en de geldende snelheidslimieten. Zo kan snelheid worden beoordeeld in de juiste context. Rijden met 90 km/u is heel anders op een snelweg dan in een woonwijk. Met een tachograaf en driver ID worden gebeurtenissen aan de juiste bestuurder gekoppeld. Denk hierbij aan rijtijden en rusttijden. Optioneel kunnen omgevingsdata, zoals weer, verkeersdrukte, lading en voertuigklasse, worden toegevoegd voor een nog preciezere analyse. Door hoge frequentie logging en slimme eventtriggers worden alleen relevante gebeurtenissen vastgelegd. 

Hoe worden deze gegevens gebruikt?

De verzamelde gegevens worden breed ingezet om o.a. veiligheid, kostenbeheersing én duurzaamheid te ondersteunen. 

• Veiligheid en coaching verbeteren doordat waarschuwingen en post-trip rapporten direct feedback geven. Bestuurdersscorecards maken prestaties inzichtelijk. Ook helpen ze bij training en beloning. 
• Kosten en efficiëntie profiteren van vloeiend rijgedrag. Lager brandstof- of energieverbruik, minder slijtage aan banden en remmen, en beter onderbouwde keuzes in planning en routes. 
• Voor onderhoud leveren rijprofielen en eventdichtheid input voor voorspellende modellen die stilstand voorkomen door tijdige interventies bij remmen, banden of ophanging. Op het vlak van naleving ondersteunen de data een transparant auditspoor, bijvoorbeeld rond snelheid ten opzichte van de limiet en naleving van rij- en rusttijden. 
• Ook duurzaamheid/ESG profiteert. Door CO2-intensiteit te koppelen aan rijstijl, is CO2 aantoonbaar en eenvoudig te rapporteren per rit of klantcontract. Ook draagt rijgedrag bij aan operatie en klant, met betrouwbaardere ETA’s, minder claims en een stabieler serviceniveau.

Best practices voor implementatie

Bij het implementeren van rijgedraganalyse is het belangrijk om te werken met duidelijke en eerlijke parameters. Drempelwaarden moeten afgestemd zijn op het type voertuig, de inzet (bijvoorbeeld stad of snelweg), belading en zelfs het seizoen. Eén uniforme grens leidt vaak tot scheve conclusies. Ook moet er altijd een betrouwbare koppeling zijn tussen voertuig en bestuurder. Alleen zo ontstaat een zuiver beeld van prestaties en gedrag. 

Transparante scorecards, waarin drempels en wegingen helder worden uitgelegd, vergroten de acceptatie. Wanneer bestuurders snappen hoe hun score tot stand komt, zien zij het minder als controle en meer als een instrument voor groei. Effectieve implementatie richt zich dan ook op coaching en positieve feedback, niet alleen op het signaleren van overtredingen.

Veelgemaakte fouten laten zien waar het vaak misgaat

Uniforme drempels voor bestelwagens en zwaar transport doen geen recht aan de verschillen in belasting en dynamiek. Ook worden stadsritten nog te vaak direct vergeleken met snelwegritten, waardoor scores onbetrouwbaar worden. Ritten zonder duidelijke driver ID leiden tot vervuilde datasets en ondermijnen de waarde van scorekaarten. 

Ook heeft het weinig effect om alleen te sanctioneren. Juist complimenten en positieve feedback zorgen voor betrokkenheid en leereffect. En natuurlijk is het riskant om blind te vertrouwen op ruwe events. Sensoren kunnen afwijkingen vertonen en kalibratie is nodig om vals positieven te vermijden. Het missen van een koppeling naar onderhoud is ook een gemiste kans, want trends in rijgedrag kunnen waardevolle input leveren om stilstand te beperken en de werkplaatsplanning te verbeteren.

Rijgedraganalyse sectorspecifiek toepassen

Rijgedraganalyse aan de hand van fleet management software krijgt pas echt waarde als het wordt toegepast binnen de specifieke context van een sector. In de koeriers- en bezorgbranche bijvoorbeeld, is het aantal starts en stops per rit uitzonderlijk hoog. Hier moeten drempelwaarden voor rem- en acceleratiegedrag fijnmaziger worden ingesteld, omdat een deel van de events inherent is aan de werkzaamheden. KPI’s zoals ETA stabiliteit en het vermijden van gemiste aflevermomenten zijn belangrijk en rijgedragdata helpt om patronen te herkennen die punctualiteit beïnvloeden.

In de transport- en logistieksector ligt de nadruk op langeafstandsritten, vaak op snelwegen en met wisselende belading. Brandstofefficiëntie, bandenslijtage en een consistente rijsnelheid zijn hier de belangrijkste stuurvariabelen. Door hotspots op trajecten te analyseren kan beter worden gepland waar chauffeurs te veel verbruiken of waar stilstand optreedt. 

Nutsbedrijven en buitendiensten hebben weer een heel ander profiel

Veel manoeuvres op lage snelheid, vaak rond werkzones of off-road. Hier spelen veiligheid bij krappe bochten, het correct positioneren van voertuigen en zichtbaarheid voor collega’s en omstanders een grotere rol.

Bij personenvervoer gaat het vooral om comfort en voorspelbaarheid. Hard remmen of abrupt accelereren beïnvloedt direct de beleving van passagiers. Daarom krijgen vloeiend rijden en contextuele snelheidsanalyse hier extra gewicht in de wagenpark beheer rapportages. In al deze sectoren geldt dat de stap van analyse naar actie bepalend is. Hotspots en afwijkingen zijn de start, maar pas met concrete interventies zoals coaching, routeaanpassing of technische controles wordt de data tastbaar. Het structureel meten van effecten (bijvoorbeeld minder incidenten, lager brandstofverbruik of hogere klanttevredenheid) maakt duidelijk dat rijgedraganalyse cijfers oplevert én daadwerkelijk de dagelijkse operatie versterkt.