Подача технологического запроса
СИСТЕМА ПРИНЯТИЯ БИЗНЕС-РЕШЕНИЙ ДЛЯ ПАРКА ТЕХНИКИ
р.
р.
Описание
Построенный как облачная платформа интернета вещей (IoT) с модулями сбора и аналитики Больших Данных (Big Data), технология предназначена для анализа поведения транспортных единиц парка, как обычных автомобилей, так и спецтехники, с целью снижения расходов на ремонт и топливо, оптимизации загрузки, исключения хищений ГСМ, простоев и незапланированных отклонений от маршрутов.
Для сбора данных технология может использовать как ранее установленные датчики любых производителей на транспортных средствах и спецтехнике, так и существующие систем мониторинга автопарка. Анализ параметров на основе получаемой информации, внутренний бенчмаркинг, КПЭ и нормативы помогают выявить точки оптимизации и подскажут какие решения стоит принять, чтобы получить экономию на уровне отдельных машин и автопарка.
У технологии простой и наглядный пользовательский интерфейс и организованы уровни доступа. Для дополнительной аналитики по расходам используется интеграция с информационными системами (например, 1С).
Опыт применения технологии
Преимущества
Построенный как облачная платформа интернета вещей (IoT) с модулями сбора и аналитики Больших Данных (Big Data), технология предназначена для анализа поведения транспортных единиц парка, как обычных автомобилей, так и спецтехники, с целью снижения расходов на ремонт и топливо, оптимизации загрузки, исключения хищений ГСМ, простоев и незапланированных отклонений от маршрутов.
Для сбора данных технология может использовать как ранее установленные датчики любых производителей на транспортных средствах и спецтехнике, так и существующие систем мониторинга автопарка. Анализ параметров на основе получаемой информации, внутренний бенчмаркинг, КПЭ и нормативы помогают выявить точки оптимизации и подскажут какие решения стоит принять, чтобы получить экономию на уровне отдельных машин и автопарка.
У технологии простой и наглядный пользовательский интерфейс и организованы уровни доступа. Для дополнительной аналитики по расходам используется интеграция с информационными системами (например, 1С).
Опыт применения технологии
- ПАО «ТрансКонтейнер» (183 автомобиля-контейнеровоза и ричстакера, пилотный проект)
- ОАО РЖД (контроль объема и качества работ, контроль состояния оборудования (predictive maintenance); 61 путевая машина для ремонта ж/д инфраструктуры и снегопоезда)
- Lietuvos Geležinkeliai, Литва (контроль объема и качества работ, путевые машины для ремонта ж/д инфраструктуры)
- Pallasoja Oy and Komsor Oy, Финляндия (контроль объема и качества работ, путевые машины для ремонта ж/д инфраструктуры)
Преимущества
- Использование данных разнообразных источников – датчиков на транспорте, существующих систем мониторинга, внутренних IT-систем, в том числе ERP, внешних информационных источников
- Фокус аналитики на экономических показателях и достижении бизнес-результатов – снижении расходов, повышении отдачи от каждой единицы техники и парка в целом
- Простой и понятный интерфейс не требующий специального обучения
