«МегаФон» в партнерстве с ГК Simetra разработал платформу для управления любыми транспортными потоками при строительстве и обслуживании крупных промышленных предприятий России, сообщили в пресс-службе компании.
Основа решения — сквозная технология прогнозирования, мониторинга и контроля грузов не только на автомобильной и железнодорожной инфраструктуре, но и при речной навигации в масштабах всей страны.
Экономический эффект от запуска решения может превышать 50 млн рублей ежемесячно.
Система уже эффективно работает на строящемся крупном химическом производстве Дальнего Востока, рассказали в «МегаФоне».
Платформа отслеживает местонахождение тысяч единиц транспорта, с использованием видеоаналитики распознает заторы, ДТП внутри предприятия и помогает корректировать маршруты, а также принимать меры по повышению безопасности. Решение помогает предотвратить сверхнормативную нагрузку на технику, ее простой, сбой в логистике персонала и многое другое.
На платформу через мобильное приложение стекаются данные от различных систем управления предприятием. Их анализ позволяет рассчитывать реальный объем нагрузки на каждую единицу техники и оценивать работу подрядчиков. Для оперативной передачи данных в единый логистический центр оператор проложил на территории производственного комплекса десятки километров ВОЛС.
«Мы разработали интеллектуальную систему, способную контролировать транспорт на огромной территории промышленных объектов, подъездных дорогах, железнодорожных путях и водных маршрутах, и управлять логистикой. Сотни операций, которые сотрудники выполняли вручную, переведены в автоматический режим, что повышает оперативность в принятии решений, безопасность на производстве и эффективность процессов. В систему также заложены основы искусственного интеллекта и самообучения, чтобы предлагать оптимальные сценарии при возникновении любых нештатных ситуаций. Платформа может быть адаптирована под решение логистических задач флагманов мировой индустрии», — отмечает директор департамента по национальным проектам «МегаФона» Александр Калошин.
В платформе запрограммирована самообучающаяся динамическая модель, которая на базе данных из различных источников может собирать знания в режиме реального времени и автоматически рассчитывать транспортную ситуацию в будущем на всей дорожной сети. Такой прогноз оптимизирует работу складов предприятия и помогает заблаговременно готовить необходимую технику.
Фото: Freepik