Клиент обратился к нам с запросом на создание кастомной системы трекинга автопарка для контроля водителей и углубленной аналитики. Название компании мы не раскрываем по условиям NDA.
Запрос клиента предусматривал сбор телематических данных с многочисленных датчиков на борту каждого грузовика. Автоматизированный анализ телематики грузовых автомобилей должен был повысить эффективность транспортных маршрутов, сократить расход топлива и износ техники, а также повысить безопасность перевозок.
Клиент определил для проекта важные ограничения: реализовать систему без дорогостоящей стриминговой инфраструктуры, с использованием общедоступных инструментов. Обработка данных CAN-шины для фур должна была осуществляться в batch-режиме с экспортом в формат таблиц Excel для дальнейшей аналитики. Эти требования следовало учесть на уровне архитектуры и логики продукта.
Мы начали со сбора требований заказчика и анализа существующих мониторинговых решений, чтобы определить оптимальный подход без использования СУБД и потоковой инфраструктуры. После выбора подходящего стека технологий команда приступила к техническому этапу разработки. Проект был организован по методологии Scrum — с четкими спринтами, приоритезацией задач и регулярной обратной связью от клиента.
- Надежная передача больших объемов телематических данных
Телематические устройства грузовиков генерируют значительные объемы данных с высокой частотой (до 10 Гц). Команда должна была реализовать систему, способную обрабатывать эти потоки без промежуточных шлюзов, с минимальными задержками и потерями, сохраняя точность и целостность каждого пакета данных в реальных условиях.
- Построение аналитической системы без использования DBMS
Клиент поставил условие избегать традиционных систем управления базами данных (DBMS) из-за ограничений в инфраструктуре и бюджете, поэтому разработчики не могли опираться на возможности таких решений. Это требовало построения альтернативной бизнес-логики с экспортом данных прямо в формат Excel.
- Обеспечение высокой совместимости
Команда должна была гарантировать, что новая система будет легко интегрироваться с ERP, TMS, WMS и сторонними логистическими платформами. Это должно было превратить ее в универсальный инструмент анализа расхода топлива, оценки поведения водителей и построения маршрутов, который можно адаптировать к любому логистическому сценарию.
- Сбор и стандартизация данных
Телематическая аналитика для автопарка клиента базируется на трекерах Teltonika FMB920 – они установлены на всех грузовиках компании. Это устройство передает данные с GPS, акселерометра и шины CAN, а частота обновления может достигать 10 Гц. Пакеты данных передаются по собственному протоколу Teltonika: мы обеспечили его полную совместимость с системой диспетчеризации грузовиков и автоматическое преобразование пакетов в унифицированный формат JSON на стороне клиента.
- Интеллектуальное моделирование событий на маршруте
Система мониторинга поведения водителей опирается на алгоритмы машинного обучения, оценивающие активность грузовика. Система проводит анализ GPS и акселерометра в транспорте: устанавливает текущие координаты, скорость и ускорение. Так определяются отклонения от маршрута (если он отличается от траектории GPX), время простоя (если скорость = 0 в течение определенного промежутка времени), превышение скорости (по параметрам CAN или путем вычисления координат/времени) и выявление жесткого стиля вождения (с резким ускорением/торможением).
- Сценарии ADAS
В платформе реализованы базовые сценарии ADAS (Advanced Driver Assistance Systems) — систем помощи водителю, которые позволяют минимизировать риски и угрозы на трассе. Система имеет такие сценарии, как Lane Departure (отклонение от полосы движения), Collision Warning (предупреждение о возможном столкновении) и Distance Event (нарушение безопасной дистанции). События ADAS определяются без использования камер или видеоаналитики, лишь на основе данных GPS, CAN и акселерометра.
- Обработка и потоки данных
Работа с данными в системе осуществляется в пакетном режиме: файлы JSON экспортируются в таблицы Excel без использования СУБД. Это позволяет проводить гибкий анализ даже в ограниченных вычислительных средах. Кроме того, мы обеспечили новой платформе бесшовную интеграцию с корпоративными системами клиента с помощью REST API и MQTT-брокера. Эти же инструменты позволяют при необходимости настроить визуализацию телематики и дашборд; синхронизировать продукт внешними системами TMS/WMS/ERP, логистическими биржами, порталами клиентов и т. д.
Новая платформа сенсорных данных для транспорта полностью оправдала ожидания нашего клиента, поскольку обеспечила управляемость его огромного автопарка. Система централизованно объединила и унифицировала данные с сотен трекеров, предотвратив хаос в данных.
Стратегическая ставка клиента на отказ от дорогостоящей инфраструктуры и поддержки DBMS также оправдала себя. Работа через формат flat file в Excel позволила сэкономить существенные средства на поддержке серверов. А кроме того, она упростила доступ к данным для менеджеров – с таблицами могут работать даже люди с минимальными техническими навыками.
При этом кастомная разработка предоставляет весь спектр функционала, который предлагают дорогостоящие платформы и облачные сервисы. В частности:
- система уведомлений об отклонениях от маршрута;
- GPS-отслеживание грузовиков в реальном времени;
- диагностика автомобилей через CAN-шину;
- мониторинг экономии топлива;
- отслеживание нарушений и агрессивного вождения на маршруте;
- ADAS-события, связанные с риском аварий.
Реализация REST API и MQTT сделала продукт гибким и обеспечила ему совместимость с любыми платформами и системами, упростив для клиента такие задачи, как ERP-интеграция телематики для логистики.
Но главное – платформа напрямую повлияла на эффективность и безопасность бизнеса клиента. После внедрения системы количество инцидентов с превышением скорости в компании упало на 20%, расход топлива в целом сократился на 17%. Менеджеры и аналитики получили возможность не только отслеживать текущую ситуацию, но и проводить аналитику на массиве Big Data, оптимизируя маршруты и выявляя фундаментальные проблемы эффективности и дисциплины на дорогах.
Жизненный цикл продукта только начался, сейчас он находится в состоянии MVP. Разработчики уже работают над вторым релизом, который будет включать в себя массу нового функционала, исправлений и оптимизаций.
ваш бизнес!