Транспортные потоки на одной платформе

Компании «МегаФон» и ГК SIMETRA разработали платформу для управления любыми транспортными потоками при строительстве и обслуживании крупных промышленных предприятий России. 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.

 

Все логистично 

Автоматизированный комплекс снижает риск срыва поставок, возникновения аварийных ситуаций и потенциально-опасных происшествий при перевозке грузов. Решение позволяет предотвратить сверхнормативную нагрузку на транспорт, его простой, сбой в логистике персонала и многое другое.

Система учитывает большой объем данных от операторов перевозки грузов и операторов телематических данных, а также сведения из системы управления предприятием. В автоматизированную систему через мобильное приложение стекаются данные с мобильных устройств для фиксации грузов, проведения технического осмотра транспорта и дорог, обозначения проблемных участков. За счет анализа полученных данных можно рассчитывать реальный объем работ, выполняемый каждой единицей техники, и оценивать работу подрядчиков.

Система уже эффективно работает на строящемся крупном химическом производстве Дальнего Востока.

С элементами самообучения

«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», – отметил Александр Калошин, директор департамента по национальным проектам «МегаФона».

В платформе запрограммирована самообучающаяся динамическая модель, позволяющая на основании поступающих из различных источников данных, таких как детекторы транспорта, данные телематики, видеопотоки, в режиме реального времени обучаться и автоматически рассчитывать транспортную ситуацию на будущие периоды на всей дорожной сети. Такой прогноз оптимизирует работу складов предприятия и помогает заблаговременно готовить необходимую технику.

Кроме этого, система в реальном времени способна моделировать транспортную ситуацию с учетом всевозможных инфраструктурных ограничений и событий, потенциально влияющих на перевозочный процесс и таким образом оценивать риски и негативные последствия, а также принимать в работу наиболее эффективный сценарий.

Кроме этого, система в реальном времени способна моделировать транспортную ситуацию с учетом всевозможных инфраструктурных ограничений и событий, потенциально влияющих на перевозочный процесс и таким образом оценивать риски и негативные последствия, а также принимать в работу наиболее эффективный сценарий.

На базе RITM

Разработчиком программного обеспечения системы выступила ГК SIMETRA, центр компетенций в области моделирования транспортных потоков и транспортного планирования.

«В основу разработанного решения легла цифровая платформа RITM, обладающая уникальным функционалом по моделированию и управления транспортом. Возможности цифровой платформы RITM и наши компетенции, способствовали решению сложнейшей инженерной задачи – созданию универсального и комплексного решения по интеллектуальному управлению логистикой на промышленных предприятиях», – подчеркнул Дмитрий Петровский, заместитель генерального директора ГК SIMETRA.

 

Следите за нашими новостями в Телеграм-канале Connect


Поделиться:



Следите за нашими новостями в
Телеграм-канале Connect

Спецпроект

Медицинские задачи для ИИ

Подробнее
Спецпроект

Цифровой Росатом

Подробнее


Подпишитесь
на нашу рассылку