Важность интеллектуальных систем в геопространственной аналитике растёт с каждым днём. И в расшифровке ГИС слово «географический» уже давно переросло в более широкий термин «геопространственный». Эти системы начинают интегрироваться в более сложные и комплексные продукты, которые помогают компаниям минимизировать риски, повышать надежность и производительность.
Такие изменения связаны с тем, что геопространственная аналитика использует производственные данные, связанные с конкретным местом или географической областью. Более того, информация передается в режиме реального времени, что позволяет изучать большие объемы связанных демографических, топографических и экологических параметров. Все это помогает принимать управленческие решения на основе актуальных данных.
Fortune Business Insights оценило объем мирового рынка геопространственной аналитики за 2023 год в $79,06 млрд США, и, по прогнозам аналитиков, он вырастет с 89,81 млрд в 2024 году до 262,73 млрд к 2032 году. Среди ключевых факторов такого роста выделяют усиливающуюся урбанизацию, технологический прорыв в области интернета вещей (IoT), искусственного интеллекта (AI) и машинного обучения (ML), улучшение каналов связи, а также важность оптимизации цепочек поставок для организаций.
Отметим также тот факт, что геопространственный анализ добавляет к информационной модели пространственный и временной контекст. То есть закономерности в таких вещах, как миграция, климатическая обстановка и дорожное движение, становятся гораздо более очевидными, когда они отображаются в виде математического алгоритма, а не просто являются числами в таблице. Это серьезный инструмент для более точных расчетов расстояний, оценки близости объектов, их местоположения, плотности переменных, изменений во времени, что в свою очередь помогает компаниям снижать риски, оптимизировать ресурсные и временные затраты.
Транспортные компании одни из первых стали использовать методы ГИС-аналитики в своей работе, но требования к логистическим информационным системам продолжают усложняться и масштабироваться.
Однако, несмотря на то что динамические цифровые модели логистики строятся на основе хорошо знакомой концепции цифровых двойников, важную роль в их создании играет сетевой анализ геопространственных данных и интеграция полученной информации в общую аналитическую среду. В сеть объединяется любая система связанных между собой линейных объектов, например, автомобильные и железные дороги, реки, трубопроводы, телефонные линии и линии электропередач. Соответственно, транспортировка грузов и услуг, обмен информацией и передача энергии происходят по этой сети.
Стоит упомянуть и о том, что важнейшую роль в максимальном приближении модели к реальному миру играет анализ ГИС информации, так как цифровые двойники постоянно обновляются вслед за изменением физических прототипов.
Опираясь на спрос, российская компания «Динамические системы» включила в состав программного комплекса Нувола (внесен в Единый реестр программ для ЭВМ и баз данных) для управления логистикой ГИС-аналитику, которая имеет микросервисную событийно-управляемую архитектуру на базе реализуемых в компаниях частных облаков с использованием технологии Kubernetes.
Именно поэтому этот продукт способен обеспечить сетевой анализ такой информации, как:
- геопространственные временные ряды — анализ местоположения транспортных средств;
- состояние управляющих объектов сетевой инфраструктуры: сигнализации, стрелки, светофоры, уклоны, ограничения скорости, электрификация ж/д путей и другая информация, которая необходима для построения возможных маршрутов движения по сети;
- погодные условия;
- выделение паттернов движения для определения геозон производственных процессов (погрузки/выгрузки и т.д.);
- анализ причин отклонений от заданного расписания движения;
- комплексирование телеметрии и геопространственных параметров для ML алгоритмов уточнения местоположения, определения порядка движения составов, расхода топлива, оптимизации режима движения, обеспечения контроля безопасного скоростного режима движения. Оценка загрузки транспортных средств осуществляется за счет телеметрии самого транспортного средства.
Анализ информации в ПК Нувола включает в себя методы геопространственного анализа, комплексной обработки и анализа данных, предиктивной аналитики на основе ML, алгоритмов построения расписаний в условиях большого числа ограничений и прочее. В результате компания получает визуализацию объектов логистической инфраструктуры, представление параметров движения транспортных средств в онлайн режиме и результаты анализа этих данных, а также интерактивное построение аналитических отчетов в геопространственном представлении. Более того, этот продукт в полной мере импортозамещает иностранные аналоги.
Технологии геопространственной аналитики помогают бизнесу снизить затраты, оптимизировать уровни обслуживания и повысить устойчивость логистической сети. Применение данных технологий переводит отрасль на новый уровень безопасности, масштабируемости и надежности. Теперь диспетчеры с высокой точностью отслеживают доставку груза по карте, определяют задержки, мониторят фактические перемещения в режиме реального времени, могут сравнить план-факт и спрогнозировать возможные изменения во всей цепочке поставок. Это является мощным инструментом для своевременного принятия решений на основе актуальных данных.
«Решение задач логистики невозможно без автоматизации контроля и управления всех участвующих бизнес и производственных процессов: от планирования, организации транспортных потоков до анализа результатов деятельности. Важнейшую роль в получении адекватных результатов играет применение, обработка и комплексный анализ геопространственных данных», — комментирует генеральный директор компании «Динамические Системы» Самуэль Левин.
ООО «Динамические Системы» – российская компания – разработчик программных продуктов PhoenixDS и Нувола (внесены в Единый реестр программ для ЭВМ и баз данных), на основе которых реализованы проекты дистанционного риск-ориентированного контроля промышленной безопасности опасных производственных объектов; анализа и моделирования поведения сложных динамических систем; управления производственными процессами; систем управления перевозочным процессом с использованием искусственного интеллекта, оптимизации логистической сети предприятия.