98%точность учёта

Кейс «Мехколонна №1»: цифровизация парка строительной спецтехники

В проекте оцифровали работу транспорта и спецтехники, блоки контроля выдачи топлива на АЗС и АТЗ, персональные RFID-карты водителей, интеграцию с ERP и BI, а также Telegram-бот. Заказчик — ООО «Мехколонна №1», проект реализован с февраля по октябрь 2024 года; источник — публикация проекта на GlobalCIO.

Около 100 единиц техники  ·  ЮФО  ·  Февраль–октябрь 2024  ·  3 200 человеко-часов

Экран диспетчера «Мехколонны №1»: эффективность работ, активные машины, загрузка и простои техники

Клиент и задача

ООО «Мехколонна №1» — строительная компания с парком около 100 единиц транспорта и спецтехники в Южном федеральном округе.

Цель проекта — полная цифровизация автопарка: повысить операционную эффективность, снизить издержки и сделать управление транспортом и спецтехникой прозрачным. Система должна была в реальном времени показывать работу техники, помогать оптимизировать маршруты, контролировать расход топлива и автоматизировать отчётность.

Руководитель проекта со стороны заказчика — Александр Кратц, руководитель направления цифровизации логистики ООО «Мехколонна №1». Исполнитель — ООО «Первая Мониторинговая Компания» | Waliot.

  • около 100 Единиц транспорта и спецтехники.
  • ЮФО Южный федеральный округ.

Было и стало

Было

  • Документы в Excel
  • Скриншоты чеков
  • Ручные таблицы учёта

Стало

  • Техника и топливо — в реальном времени
  • Заправка сверяется по датчику уровня топлива и по топливной карте
  • BI-дашборды, Telegram-бот и 1С работают как единая среда

Что внедрили

В проект вошли:

  • платформа управления автопарком Waliot
  • навигационные блоки с дополнительными датчиками
  • данные с датчиков и CAN-шины
  • блоки контроля выдачи топлива на АЗС и АТЗ
  • персональные RFID-карты водителей
  • интеграция с ERP-системой через API
  • Telegram-бот с детализацией работы автопарка
  • топливная аналитика на базе машинного обучения для выявления отклонений в работе техники и топливных операциях
  • использование телематических данных в BI-дашбордах и работе отдела бизнес-аналитиков
  • работа сотрудников с системой в том числе через мобильные приложения

Для похожего топливного контура можно посмотреть датчики уровня топлива, контроль расхода топлива и выдачу топлива на своей АЗС.

Как это выглядит у диспетчера

Экран «Эффективность работ»: эффективность, активные машины, загрузка и простои техники
Эффективность работ: загрузка, простои, объём выработки экскаваторов
Экран «Последние заправки» и статистика по АЗС, график расхода дизеля и бензина
Последние заправки и статистика по АЗС
Экран «Отслеживание заправок»: заправка по датчику уровня топлива и по карте, погрешность
Текущая заправка: литры по датчику и по карте, погрешность

Система собирает данные о каждой единице техники — расход топлива, пробег, время простоя, отклонения — и показывает их на одной панели диспетчера. Отклонения от заданных параметров видны сразу.

Как внедряли

Одна из главных сложностей — оснастить технику навигационными блоками и датчиками, хотя она была распределена географически и работала непрерывно.

Одновременно требовалось интегрировать Waliot с внутренними ИТ-системами компании. Это потребовало согласованной работы команд заказчика и исполнителя.

Проект занял период с февраля по октябрь 2024 года; масштаб работ — 3 200 человеко-часов.

  • 3 200 Человеко-часов на проект.
  • Февраль — октябрь 2024 Срок проекта.

Результаты

Источник: публикация проекта на GlobalCIO, № 44885.

Кроме этих показателей, проект автоматизировал мониторинг в реальном времени и сократил затраты времени на выдачу ГСМ и учёт топлива.

Открыть публикацию проекта на GlobalCIO

Отзыв клиента

Александр Кратц

руководитель направления цифровизации логистики

Внедрение Waliot позволило повысить эффективность работы автопарка и сделать контроль топлива прозрачнее. Время на заправку техники сократилось на 37%, потери топлива — на 92%, а точность учёта достигла 98%.

Автоматизация отчётности и мониторинг в реальном времени дали возможность оперативно выявлять отклонения и контролировать использование ресурсов. Следующий этап — развитие прогнозной аналитики для выявления возможных неисправностей и случаев нецелевого использования техники.

Что дальше

В качестве следующего направления рассматриваются прогнозные модели для оценки вероятности неполадок и нецелевого использования техники.

Это продолжает подход проекта: использовать телематические данные не только для фиксации произошедшего, но и для последующей аналитики.

Похожая задача?

Если вам нужен мониторинг спецтехники, контроль топлива спецтехники и цифровизация автопарка строительной компании, обсудим состав решения под вашу технику и процессы. Для отраслевого контекста смотрите страницу мониторинг в строительстве.

Позвоните 8 800 250-90-99 или оставьте заявку на обсуждение проекта.