Наша цель это разработка CLI-инструмента на Python (PythonOCC) для попарного сравнения двух STEP/BREP-файлов: объём тела, площадь поверхности, количество граней и рёбер, топологическая структура B-rep. Визуализация расхождений будет реализоваться средствами matplotlib с выводом 3D-сравнения.
Программный модуль адаптивного детектирования целей, написанный на языке программирования высокого уровня, предназначенный для встраивания в охранный радарный комплекс обнаружения БПЛА на фоне местных объектов и динамически изменяющейся обстановки.
| задачей является создание специализированного оборудования для контроля выявления дефектов в перьях подошвы рельсов и технологии контроля перьев подошвы рельсов при вводе поискового сигнала с поверхности катания рельса. Контроль перьев подошвы рельс будет производится без предварительной ручной подготовки (очистки) поверхностей перьев. |
Инженеры поддержки тратят время на поиск по инструкциям, тикетам и неформализованному опыту; качество зависит от стажа сотрудника.
Проект направлен на создание прототипа мобильного компактного устройства для измерения силы натяжения тросов. Данная тема актуальна для контроля натяжения тросов в строительстве, автосервисов. Устройство позволит проводить измерения непосредственно на техническом объекте при различных режимах работы в летнее и зимнее время.
Описание проекта TechTrack
Что мы создаём
Мы разрабатываем интеграционный модуль управления корпоративным транспортом — информационную систему, которая связывает существующие источники данных предприятия (1С, телематику, топливные карты, графики ТО, заявки подразделений) в единый слой и помогает эффективно распределять служебные автомобили и водителей. Система не заменяет действующие TMS и учётные решения, а дополняет их: собирает разрозненные сведения, проверяет ограничения, формирует рекомендации по назначению и показывает руководству показатели эффективности автопарка.
Какую проблему решаем
На предприятиях служебный автопарк часто управляется вручную и разрозненно. Заявки принимаются по телефону, почте или в мессенджерах, данные о занятости машин, графиках водителей, топливе и ТО хранятся в разных системах и не согласованы между собой. Диспетчер не может одновременно учесть доступность, вместимость, время и техническую готовность автомобиля, поэтому возникают простои, неполная загрузка, лишний пробег и конфликтующие назначения. ТО выполняется по факту поломки, расход топлива и затраты непрозрачны, а руководство не видит оперативной картины и не может оценить эффективность. В результате предприятие несёт лишние затраты, теряет время сотрудников и неэффективно использует автомобили.
Как работает система
Логика работы построена как замкнутый цикл: проблема → данные → ограничения → расчёт → рекомендация → выполнение → анализ → корректировка.
Сначала система объединяет данные из разных источников в единую модель: заявки, машины, водители, топливо, ТО. Для каждого значения сохраняются источник и время обновления, чтобы диспетчер видел актуальность сведений. Затем алгоритм проверяет ограничения — занятость, вместимость, время, техническую исправность, допуск водителя — и исключает недопустимые варианты. Если подходящей пары «машина — водитель» нет, система предлагает резерв или изменение времени заявки.
Оставшиеся варианты оцениваются по маршруту, загрузке и расчётным затратам. Система формирует рекомендацию: конкретную машину, водителя и маршрут с объяснением причины выбора. Диспетчер подтверждает назначение, водитель получает задание, поездка выполняется. После рейса в систему поступают пробег, время, топливо и расходы — они сравниваются с планом, выявляются отклонения, и результаты влияют на следующие назначения: уточняются приоритеты, доступность, нормативы расхода и график ТО.
Кто пользователи
· Сотрудник — создаёт заявку на автомобиль.
· Руководитель подразделения — согласует заявку и приоритет.
· Диспетчер — распределяет машины и водителей, контролирует выполнение.
· Водитель — получает задание и отчитывается о поездке.
· Механик — ведёт ТО и ремонт.
· Руководитель автопарка — работает с дашбордом и KPI.
· Администратор — управляет справочниками и правами.
Научно-техническая основа
Проект опирается на исследование операций (выбор допустимого назначения при ограниченных ресурсах), модели маршрутизации с временными окнами и вместимостью (OR-Tools), моделирование данных и процессов (ER, BPMN, Use Case), регламентное планирование ТО по пробегу и наработке, план-факт анализ и расчёт KPI. Для учебного прототипа достаточно проверки ограничений и понятного алгоритма ранжирования; более сложные методы оптимизации относятся к последующим этапам.
Что получаем в результате
Учебный результат проекта — концепция системы, ER-, BPMN- и Use Case-модели, алгоритм распределения, набор KPI, прототип интерфейса и дашборда, экономическое обоснование с условиями окупаемости, презентация и рекомендации по внедрению. Подключение к реальным системам предприятия и измерение фактического эффекта относятся к последующему пилоту.
В чём ценность
Проект превращает разрозненные сведения о транспорте в проверяемые рекомендации и замкнутый цикл управления. Предприятие получает прозрачное распределение автомобилей, контроль эксплуатации, обоснованные KPI и основу для снижения простоев, экономии топлива и сокращения ручного труда. Мы не строим систему с нуля, а показываем, как связать уже существующие источники данных в единый управляемый слой.
Техническое решение обеспечит рекуперацию кинетической энергии подвижного состава при торможении, преобразование её в электрическую и накопление с возможностью последующего использования на вспомогательные и тяговые нужды.
Разработка ПО для более полноценного применения ранее разработанной комплексной методики
Вконтакте
0