Кейсы

Всего кейсов: 85

Фильтры
Доработка личного кабинета для 800 тысяч клиентов «ЭнергосбыТ Плюс»

Доработка личного кабинета для 800 тысяч клиентов «ЭнергосбыТ Плюс»

Энергосбыт

О проекте: АО «ЭнергосбыТ Плюс» — объединенная энергосбытовая компания Группы «Т Плюс» с филиальной сетью из 14 региональных филиалов на территории Российской Федерации и одно управляемое общество — АО «Коми энергосбытовая компания». Филиалы компании обслуживают в общей сложности 180 тысяч организаций и более 7 миллионов домохозяйств. Одна из главных задач стратегии развития компании — перевод основного клиентопотока в онлайн-каналы. Все процессы должны быть автоматизированы и осуществляться на безбумажной основе. В 2019 году стартовал проект «Личный кабинет клиента» (далее — ЛКК) на сайте и в мобильном приложении, через который можно не только оплачивать и контролировать свои лицевые счета, но и получать оперативную обратную связь. Цели проекта: • Предоставить клиентам компании удобный онлайн-сервис для взаимодействия по всем возникающим вопросам, передачи показаний и оплат. • Снизить объем очного обслуживания клиентов, оптимизировав затраты компании без снижения качества. • Повысить лояльность клиентов за счет повышения прозрачности, обеспечения онлайн-взаимодействия по возникающим вопросам. В 2021 году компания запустила новую версию личного кабинета, чтобы оптимизировать его работу и сделать взаимодействие с клиентами еще более быстрым и удобным. Ключевые изменения в новом ЛКК, которые необходимо было реализовать в первую очередь: Поддержка входа с использованием биометрических технологий (распознавание лица — Face ID, сканирование отпечатка пальца — Touch ID) и пин-кода Возможность оплаты через Google Pay, Apple Pay Единый ЛК физических лиц, юридических лиц и принципалов Отражение всех операций в онлайн-режиме  Прием показаний Оплата счетов Задача: Для чего необходимо было дорабатывать ЛК? Необходимо было внедрить в него самые современные, доступные на тот момент технологии для оптимизации его работы, а также предоставить пользователям новые инструменты для взаимодействия с АО «ЭнергосбыТ Плюс». Реализация: Реализация проекта состояла из трех этапов: Разработка и внедрение личного кабинета физических лиц Разработка и внедрение личного кабинета юридических лиц Разработка и внедрение личного кабинета принципалов Для ЛК физлиц и юрлиц параллельно разрабатывалось мобильное приложение. Работа с базами данных (БД) Предыдущая версия личного кабинета клиента работала за счет ежедневного копирования БД биллинговой системы и обратной синхронизации данных. Новый ЛКК работает через интеграционную шину данных в онлайн-режиме. Он не хранит никаких данных к своей БД. Такая архитектура создает дополнительные гарантии надежности и безопасности инфраструктуры и интегрированных с ЛКК систем. При этом она позволяет в онлайн-режиме отображать результаты всех операций клиента: передача показаний, оплата и т. д. Кроме того, в предыдущей версии ЛКК были отдельные экземпляры БД для каждого филиала, так как везде имелись свои нюансы в логике работы. Задачей внедрения нового ЛКК было унифицировать логику по всем филиалам. Globus подключилась к проекту в июле-2021 и начала выполнять работы по развитию ЛКК в мобильной и веб-версиях в формате доработок текущих сервисов. Мы помогли АО «ЭнергосбыТ Плюс» реализовать ряд важных функций. Вот лишь некоторые из них. Личный кабинет для заключения договоров с физлицами До внедрения данной функции для подписания договоров клиентам приходилось приезжать в офисы АО «ЭнергосбыТ Плюс». Перед командой Globus стояла задача сделать процесс заключения договоров в онлайне максимально удобным и быстрым для пользователей. Была разработана удобная форма, включающая четыре шага. В финале происходит подписание договора с помощью ЭЦП. Важный этап — идентификация пользователя и проверка заполняемых данных, чтобы исключить возможность ошибки и мошенничества. Оплата через Систему быстрых платежей (СБП) С учетом особенностей существующей ИТ-инфраструктуры АО «ЭнергосбыТ Плюс» задача была сложной и объемной. С точки зрения пользователя все происходит следующим образом: он получает сгенерированный системой QR-код, через свой онлайн-банк проводит платеж — и готово. Дальше — дело техники. Все платежи уходят в интеграционную шину АО «ЭнергосбыТ Плюс». Оплата проходит по внутреннему каналу, фиксируется зачисление платежа. Основная часть работ была выполнена на бэкенде. Доработка функции создания обращения АО «ЭнергосбыТ Плюс» необходимо было доработать существующую функцию создания сообщения, чтобы систематизировать поступающую информацию, максимально автоматизировать процесс взаимодействия с клиентами и улучшить пользовательский опыт. Раньше процесс состоял из трех шагов: создать обращение, выбрать тему и причину обращения, заполнить текст. После доработки появилось большое количество автоматически заполняемых полей с данными, которые подгружаются из личного кабинета и позволяют лучше сортировать и обрабатывать информацию, распределять по соответствующим отделам и тем самым ускорить процесс получения ответа. Интеграция мобильного приложения с платформой Naumen Интеграция в мобильное приложение данного сервиса дает возможность обрабатывать запросы клиентов оператором или ботом, не переходя на веб-версию мобильного приложения. Раньше можно было или направить обращение, или перейти в браузер и воспользоваться чат-сервисом в веб-версии. В целом благодаря работам на бэкенде удалось увеличить скорость обработки запросов и повысить отказоустойчивость системы на 30%. Результат: Личный кабинет клиента позволяет из единой системы обслуживать клиентов: физических лиц, юридических лиц и принципалов. Обмен данных системы ЛКК с биллинговыми системами «ЭнергосбыТ Плюс» происходит в онлайн-режиме через интеграционную шину — сам личный кабинет никаких данных не хранит. Интерфейс системы сделан максимально удобным и интуитивно понятным для пользователей. При этом, постоянно получая обратную связь в отзывах и обращениях, она учитывается в обновлениях — интерфейс и функциональность системы постоянно совершенствуются и становятся более понятными и удобными. Доступная функциональность на 30.06.2022 Контроль состояния лицевого счета Оплата счета без комиссии Передача показаний Просмотр квитанции, начислений, оплат за текущий и предыдущие периоды Оформление подписки на электронную квитанцию Подключение автоплатежа Создание обращения Переход в онлайн-чат Отображение плановых и аварийных работ на тепловых сетях Возможность добавить лицевой счет иного региона/филиала Система внедрена для использования внешними клиентами в 15 регионах РФ — около 5 млн человек, более 100 тыс. юрлиц Результаты работы нового ЛК: Показатель удовлетворенности WEB — 89% Источник: https://globus-ltd.ru/projects/dorabotka-lichnogo-kabineta-dlya-800-tysyach-klientov-energosbyt-plyus

Оптимизация цифровой инфраструктуры производственных и технологических процессов НЛМК

Оптимизация цифровой инфраструктуры производственных и технологических процессов НЛМК

НЛМК

О проекте: Группа НЛМК — международный производитель высококачественной стальной продукции. Благодаря самообеспеченности в основных сырьевых материалах и высокой технологической оснащенности НЛМК входит в число самых эффективных и прибыльных производителей стали в мире. Цель сотрудничества Globus и Группы НЛМК — участие в разработке проектов и создании ИТ-решений для оптимизации цифровой инфраструктуры производственных и технологических процессов. В чем состоит роль нашей компании: усиление текущей команды, быстрый набор участников под новые проекты и направления, оперативная замена участников команды (при необходимости). Задача: Перед разработчиками стоит широкий спектр задач, включая следующие: Обеспечение функционирования технологических и бизнес-процессов согласно требованиям компании и развитие этих процессов в соответствии с лучшими практиками и тенденциями. Разработка Систем управления производством (MES), в т.ч. на базе существующей платформы Промышленного интернета вещей (IIoT), основанной на современном технологическом стеке. Участие в разработке микросервисных архитектурных решений. Интеграция компонентов с внешними системами и расширение функционала существующих систем. Реализация: В команду Группы НЛМК интегрированы наши высококвалифицированные средние (middle+) и старшие (senior) разработчики с экспертными знаниями по отладке и профилированию, в т.ч. многопоточных приложений, пониманием принципов оптимизации клиентского кода, асинхронного программирования и применения паттернов проектирования и интеграции. Работа происходит в формате аутстаффинга, что позволяет максимально плотно и эффективно взаимодействовать с командами заказчика и оперативно достигать поставленных целей. Источник: https://globus-ltd.ru/projects/optimizatsiya-tsifrovoy-infrastruktury-proizvodstvennyh-i-tehnologicheskih-protsessov-nlmk

G-Hunt: Система для автоматизации подбора персонала.

G-Hunt: Система для автоматизации подбора персонала.

Globus

О проекте: G-Hunt — это современная система для автоматизации подбора персонала (HR-система), разработанная компанией Globus . Продукт предназначен для автоматизации и оптимизации всех этапов подбора персонала. G-Hunt покрывает полный цикл рекрутинга — от регистрации заявки до закрытия вакансии и аналитики эффективности — и позволяет компаниям централизованно управлять вакансиями, кандидатами, заказчиками и рекрутерами. Система ориентирована как на рекрутинговые агентства, так и на отделы управления персоналом внутренних заказчиков, обеспечивая прозрачность процессов и гибкость в управлении ресурсами. Задача: В какой-то момент мы поняли, что наш подход к подбору персонала нуждается в апгрейде. Рекрутеры тратили много времени на рутину, информация по кандидатам и вакансиям хранилась в разных местах, а отслеживать эффективность подбора было непросто. Нам хотелось сделать процесс проще, быстрее и прозрачнее для всех: от рекрутеров до руководителей. Мы решили создать свою собственную HR-систему, которая: Объединит все задачи по подбору в одном месте Поможет отслеживать, что происходит с каждой вакансией и кандидатом Даст доступ к удобной аналитике, чтобы видеть реальные результаты Так появилась идея  G-Hunt — системы, которую мы сделали прежде всего для себя, а теперь готовы делиться с другими. Реализация: Специалисты  Globus разработали гибкую и масштабируемую HR-систему, основанную на глубокой аналитике и опыте в автоматизации бизнес-процессов. Основные модули G-Hunt включают: Управление подразделениями — разграничение прав доступа и настройка иерархий для рекрутеров, директоров по персоналу и руководителей Работа с заказчиками и проектами — централизованное хранилище информации о клиентах и проектах с гибкой настройкой доступа Заявки и вакансии — автоматизированная система создания и обработки заявок на подбор персонала с возможностью быстрого перевода в вакансию Кандидаты — полноценная база с карточками, историей взаимодействий и текущими статусами по каждому кандидату Личный кабинет рекрутера — настройка этапов подбора, управление полями карточек кандидатов и доступ к индивидуальной аналитике Аналитика — детальные отчеты по эффективности рекрутеров, статусам вакансий, скорости закрытия и другим ключевым метрикам Все данные доступны онлайн в защищенной среде, с возможностью экспорта отчетов и фильтрации по нужным параметрам. Результат: После внедрения  G-Hunt мы пол` Тарифы Стоимость является ориентировочной и зависит от согласованных сторонами условий с учетом технических или иных особенностей. G-Hunt является программным обеспечением, правообладателем которого является ООО «ГЛОБУС-ИТ». Предоставление прав на указанное ПО производится на усмотрение правообладателя в соответствии с условиями заключенного лицензионного договора. Ссылки на документы по HR-системе «G-Hunt»: Руководство пользователя по работе с системой G-Hunt Описание функциональных характеристик ПО «G-Hunt»

«Умный магазин» без продавцов и кассиров

«Умный магазин» без продавцов и кассиров

X5 Retail Group

О проекте: Вдохновившись опытом компании Amazon, которая внедрила более 20 магазинов без продавцов и касс по всей Америке, в Globus обратился крупный ритейлер с задачей разработать аналогичный проект для установки его в российских городах. У данных высокотехнологичных магазинов масса преимуществ. По данным Форбс , обычные розничные магазины тратят на зарплаты продавцов, кассиров и иного обслуживающего персонала 6–10% общей выручки. Отсутствие сотрудников позволяет сэкономить эти деньги. И при этом, по некоторым данным, в среднем прибыль «умного магазина» на 50% выше, чем у традиционного. Магазин без продавцов можно разместить в любой географической точке страны. Главное, чтобы там был мобильный интернет и электричество. В том числе на различных фестивалях, опен-эйрах и других мероприятиях под открытым небом. Кроме того, это серьезная имиджевая история: развитие высокотехнологичных проектов выделяет компанию среди конкурентов и привлекает внимание платежеспособной категории граждан и продвинутой молодежи. Задача: У магазинов без касс довольно много преимуществ и для покупателей: Отсутствие очередей и, как следствие, экономия времени. По словам заказчика проекта, среднее время покупки в магазине нового формата занимает всего 3,5 минуты, а самая быстрая — около тридцати секунд. Шаговая доступность в самых отдаленных местах. Отсутствие эмоционального взаимодействия с кассирами и предотвращение возможных конфликтов по вине человеческого фактора.  Глобус в данном проекте выступал как генеральный подрядчик, то есть наша команда отвечала полностью за реализацию проекта под ключ, начиная от выбора отделочных материалов для торгового павильона и заканчивая установкой высокотехнологичного оборудования и внедрения системы «умный дом». Реализация: Реализация проекта проходила в несколько этапов: Проектирование. В рамках первого этапа мы плотно общались с заказчиком, чтобы получить максимум необходимой для разработки информации. По итогам было написано техническое задание, описаны архитектурные решения, варианты интеграции с ИТ-инфраструктурой ритейлера. Поэтапная разработка в соответствии с техническим заданием и утвержденным календарным планом. Тестовая эксплуатация пилотного магазина. Сдача проекта заказчику Результат: Магазин был выполнен и смонтирован в установленные договором сроки: Изготовлен торговый павильон площадью 20 кв. м. Ассортимент товаров в нем — 250 наименований. Были разработаны два кроссплатформенных мобильных приложения на React Native (для покупателей и для обслуживающего персонала). Разработана административная панель. Сделана интеграция с системой SAP, откуда берется номенклатура наименований и товарные остатки. Магазин нового формата работает по принципу «умный дом»: на основе архитектуры Интернета вещей (IoT) действует система датчиков, они в автоматизированном режиме контролируют вход, выход, нахождение на объекте, регулируют температурный режим, вентиляцию, освещение, определяют задымление и обеспечивают физическую безопасность. Видеокамеры фиксируют все пространство торгового павильона: это позволяет контролировать число товаров — купленных или только снятых с полки — с помощью нейросети. Система позволяет фиксировать количество товаров, которые взял или положил обратно покупатель. Анализ проводится в режиме реального времени по всем посетителям одновременно, результаты сопоставляются с корзиной в мобильном приложении. Как же все выглядит в обычной жизни С точки зрения покупателя Покупатель подходит к двери магазина и сканирует QR-код, скачивает мобильное приложение, авторизуется и нажимает в нем кнопку «Открыть». Посетитель берет с полки товары, сканирует их код, они тут же отражаются в его мобильном приложении. Выбрав нужные товары, покупатель нажимает кнопку «Оплатить». В приложении можно привязать карту, чтобы не вводить ее данные каждый раз. В финале на почту покупателю приходит электронный чек. При нажатии кнопки «Открыть» двери деблокируются, и человек покидает помещение магазина. С точки зрения продавца Для работы магазинов нового формата нужно как минимум два человека: оператор и обслуживающий торговую точку сотрудник. Оператор следит за всем происходящим в режиме реального времени. Именно к нему поступает оперативная информация обо всем происходящем в магазине, в том числе о внештатных ситуациях — например, о взломе торговой точки, о возможном воровстве (то есть несоответствии товаров в чеке и в руках покупателя при выходе), а также о необходимости совершить уборку в магазине или пополнить ассортимент товара на полках. В экстренной ситуации взлома или воровства именно оператор принимает решение, как отреагировать. Оператор также сообщает обслуживающему персоналу, что необходимо сделать. В МП сотрудников появляется чек-лист со списком задач, которые следует решить (например, прибраться). Когда поручение выполнено, сотрудник ставит отметку об этом в МП. Кроме того, обслуживающий персонал в плановом порядке обходит торговые точки, чтобы выполнить уборку и восполнить ассортимент на полках. Первая точка была открыта в Подмосковье. В дальнейшем ритейлер продолжил разработку данного проекта, который трансформировался в сеть магазинов без продавцов и касс. Источник: https://globus-ltd.ru/projects/umnyy-magazin-bez-prodavtsov-i-kassirov

Мобильное приложение — конструктор чек-листов

Мобильное приложение — конструктор чек-листов

Globus

О проекте: Конструктор чек-листов — это инструмент, который позволяет создавать структурированные списки задач, процессов, проверок или инструкций. Проект разработан командой Globus. Применение конструктора чек-листов будет полезным в различных направлениях: Контроль качества. Конструктор чек-листов используется для создания списка контрольных точек в процессе производства, проверки качества продукта или услуги, а также для управления инспекционным контролем. Управление проектами.  Чек-листы помогут упорядочить и контролировать процессы в проекте, включая оценку проекта, планирование, выполнение задач, управление ресурсами, контроль бюджета, своевременную доставку и т. д. Контроль безопасности . Проверка рабочего места на наличие рисков и выполнения техники безопасности, проведение дорожных проверок и т. д.  Обслуживание клиентов. Конструктор чек-листов можно использовать для создания списка задач, которые нужно выполнить в процессе обслуживания клиентов. Это может быть проверка оформления заказа, обработка запросов на возврат, обработка жалоб и т. д. Повышение производительности. Чек-листы используются для улучшения процессов и повышения эффективности бизнеса путем описания и систематизации действий, которые необходимо выполнять для достижения определенных целей. Контроль документации.  Конструктор чек-листов помогает в организации процесса сбора документов, которые необходимо предоставить в различных ситуациях — например, при прохождении аудита или при обращении в суд. Задача: Перед нами стояла задача создать максимально простое и удобное в использовании приложение. В нем не должно быть ничего лишнего, только нужный и полезный функционал. Реализация: Конструкторы чек-листов предоставляют ряд полезных функций для удобства использования и повышения эффективности работы: Автоматическая генерация чек-листов на основе заданных параметров.  Конструкторы чек-листов могут создавать новые списки задач на основе заданных параметров, таких как тип задач, срок выполнения, приоритет и т. д. Это может значительно сэкономить время и упростить процесс создания списка задач. Умные подсказки. Умные шаблоны могут предоставлять подсказки и рекомендации по заполнению задач, основанные на опыте и лучших практиках. Например, они могут рекомендовать способы оптимизации времени, улучшения качества работы или улучшения результатов. Шаблоны задач. Конструктор чек-листов предоставит шаблоны для различных типов задач. Это упростит процесс создания списка задач и повысить его эффективность. Одновременная работа нескольких пользователей. Конструктор чек-листов предоставляет возможность совместной работы и редактирования списков задач несколькими пользователями. Это может быть полезно для командной работы над проектами. Аналитика и отчеты. Конструктор чек-листов может собирать аналитику и отчетность, позволяющие отслеживать выполнение задач, оценивать производительность и оптимизировать процессы работы. Результат: Мобильное приложение обладает простым и интуитивно понятным интерфейсом с минималистичным дизайном, в котором продуманы все детали и шаги пользователя. Использование конструктора чек-листов на мобильных устройствах позволяет работать над задачами в любом месте и в любое время. Для его использования не требуются специальные навыки и дополнительное программное обеспечение (ПО). Кроме того, приложение может быть кастомизировано и дополнено необходимыми для конкретной компании функциями, а также оформлено в соответствии с фирменным стилем заказчика. Кому подойдет программа: Транспортные и логистические компании. Компании на рынке товаров повседневного спроса (FMCG), ритейл. Строительные компании. Промышленные предприятия. Юридические компании, адвокатские конторы. Аудиторские компании. Источник: https://globus-ltd.ru/projects/mobile-application-checklist-constructor

Удобная платформа для организации работы проектных команд

Удобная платформа для организации работы проектных команд

Globus

О проекте: Команда Globus уже сейчас составляет несколько сотен человек. Над одним проектом могут работать до нескольких десятков сотрудников. Как координировать и контролировать работу такого количества специалистов, четко и оперативно отчитываться перед заказчиками? Мы сторонники системного и технологичного подхода ко всему, в том числе и к построению рабочих процессов. Именно поэтому была создана G Reports — платформа для организации работы проектной команды. Задача: Сталкивались ли вы с тем, что отвлекали сотрудников от работы, чтобы узнать, что происходит с проектом, а также: не могли наглядно видеть всю картину по проектам и сотрудникам компании; вам не было понятно, когда и куда уходит часть денег; не могли объективно оценить загруженность команды; не могли быстро среагировать на непредсказуемые изменения. Эти и другие организационные моменты помогает решить G Reports. Для чего нужен сервис: Оптимизировать работу команды и сократить время на выполнение задач, чтобы увеличить прибыльность бизнеса. Организовать эффективную работу. Анализировать ошибки и фиксировать успех. Вовремя понять, что что-то идет не так. С чем еще поможет G Reports: Сдача проектов и запуск продуктов. Быстрый анализ текущих процессов. Правильная оценка ресурсов. Прогнозирование простоев команды. Соблюдение сроков без крайних мер. Экономика и скорость расходования средств проекта (burn rate). Сдача проектов и запуск продуктов. Выгрузки по проекту или сотруднику. Избегание выгорания сотрудников. Реализация: Трекинг проектов зачастую ведется в разных сервисах (Jira, Redmine, Bitrix24 и др.). Задача разработчиков Globus была собрать все данные в одном месте, визуализировать их и вывести на экран на простые и понятные дашборды. В итоге G Reports может быть интегрирована со следующими сервисами: AmoCRM Redmine Bitrix24 РИПРО от Globus (аналог Trello) Jira Gitlab ClickUp и др. С частью сервисов интеграция идет через API, из других данные подгружаются напрямую, поскольку это обеспечивает оперативность и надежность подключения. При необходимости отчеты можно выгрузить в Excel, если этого требует формат взаимодействия с заказчиком. Меню содержит не только набор отчетов, но и фильтров (по периоду, по проекту, по сотрудникам). Есть также возможность на основании собранных данных формировать рейтинги сотрудников по выбранным параметрам. Кроме того, можно подключать к системе различные Telegram-боты для взаимодействия с сотрудниками и своевременного оповещения их, например, о статусе проекта, дедлайнах и каких-либо изменениях в нем. Интеграция с голосовым ассистентом Система эксплуатируется в Globus уже несколько лет. И в какой-то момент возник запрос от клиентов на возможность подключения к ней голосовых ассистентов, которые быстро и понятно расскажут о статусе проекта и выдадут иные необходимые детали. Таким образом будет существенно сэкономлено время на поиск информации в системе. Первым был интегрирован в систему голосовой помощник от Яндекса Алиса. Использовать ее можно на любом устройстве, поддерживающем эту технологию (колонка, телефон, часы). Результат: Все просто и в одном сервисе: На дашборде все ключевые моменты, требующие внимания. Сам забирает данные, обрабатывает их и строит наглядные модели. Ролевая модель 1. Руководитель проекта Управляет ресурсами проекта, планирует задачи и риски, готовит отчетность клиенту: статус проекта; экономика проекта; просмотр ставок; выгрузки часов работы; календарь загрузки. 2. Коммерческий директор Курирует работу менеджеров, состояние и выполнение плана по всем проектам: экономика компании; определение ставок; платежный контроль. 3. Руководитель проектного офиса Курирует работу менеджеров, состояние и выполнение плана по всем проектам: проекты в работе; статусы проектов; выгрузка часов работы; календарь загрузки; экономика проектов; просмотр ставок. 4. Менеджерам отдела продаж доступна информация по проектам, которые они ведут: статусы проектов; выгрузка часов работы; календарь загрузки; экономика проектов; просмотр ставок. Голосовой помощник – «Привет, Алиса, когда у нас дедлайн?» Как Алиса помогает вести проекты? Пользователь устанавливает мобильное приложение Яндекса, в нем запускает Алису, дает ей голосовой запрос. Алиса переходит к авторизации, после чего отвечает на вопросы по проектам в Globus. В процесс взаимодействия G Reports и голосового помощника можно заложить любую логику, связанную с проектами, давать любую информацию, как то: Состояние проекта.  Сколько задач закрыто, сколько в работе, сколько в тестировании. Сколько бюджета и часов потрачено за определенный период. Сколько разработчиков вышло на проект. Общеэкономические показатели. В ближайшее время команда Globus планирует внедрить в G Reports голосовые помощники Сбера семейства «Салют» (Сбер, Афина и Джой). Возможна также интеграция и с другими аналогичными сервисами (по запросу заказчиков). Источник: https://globus-ltd.ru/projects/udobnaya-platforma-dlya-organizatsii-raboty-proektnyh-komand

Мобильный контроль качества: интеллектуальная система распознавания кодов для РЕХАУ

Мобильный контроль качества: интеллектуальная система распознавания кодов для РЕХАУ

РЕХАУ

О проекте: Компания Globus разработала уникальное решение для автоматической проверки маркировки товаров, использующих  различные типы кодов (QR-коды, штрих-коды и DataMatrix-коды) . Проект был реализован для компании  РЕХАУ  в рамках мобильного приложения « РЕХАУ Про Качество» – мобильного решения для контроля качества продукции. В процессе разработки было необходимо заменить стороннюю библиотеку, использовавшуюся для распознавания кодов, на собственное решение с использованием Машинного обучения (Machine Learning, ML), чтобы избежать потенциальных рисков отключения сторонних сервисов. Задача: Основной задачей проекта было создание мобильного приложения, которое обеспечивало бы проверку продукции с помощью сканирования кодов, их идентификацию и проверку на оригинальность. В связи с угрозой отключения сторонней библиотеки в России было решено разработать собственную модель машинного обучения для распознавания кодов и гарантировать независимость от внешних сервисов. Процесс разработки был разделен на несколько ключевых этапов: Разработка мобильного приложения для сканирования и обработки кодов Создание библиотеки для распознавания кодов на изделиях с использованием методов машинного обучения Миграция на собственное решение Реализация: Для выполнения задачи была разработана собственная  модель машинного обучения , которая была интегрирована в мобильное приложение, разработанное с использованием Flutter. Основные компоненты решения: Модуль предобработки изображений (ImagePreprocessor): отвечает за подготовку изображений перед распознаванием DataMatrix-кодов. Включает функции бинаризации, коррекции контраста, а также геометрических преобразований. Модуль обеспечивает точную подготовку изображения для последующего распознавания путем устранения шумов, повышения контрастности и корректного выравнивания кода Модуль детекции и классификации DataMatrix (DataMatrixDetector): использует модели машинного обучения для обнаружения и классификации DataMatrix-кодов на изображении. Основан на нескольких моделях: - Детектор YOLO Nas для локализации кодов - Сегментационная модель на основе DeepLabV3 для создания маски кода - Классификационная модель для определения ориентации кода - Фильтрующая модель для оценки качества изображения Классификация осуществляется с помощью сверточных нейронных сетей, включая архитектуры ResNet18 и MobileNetV3, с применением transfer learning для повышения точности распознавания Модуль построения границ и улучшения качества изображения (EdgeEnhancementModule): применяет специализированные алгоритмы для улучшения качества реконструкции и оптимизации границ символов DataMatrix. Включает функции для рисования шаблонов границ (draw_full_image_border_pattern), добавления белых границ (add_white_border) и создания структурированных рамок с чередующимися черными и белыми участками. Это позволяет значительно улучшить качество распознавания даже при наличии повреждений в коде Модуль реконструкции и декодирования (DataMatrixDecoder): на основе результатов предыдущих этапов восстанавливает и декодирует DataMatrix-код. Использует многопоточную обработку для параллельного применения различных методов сегментации и ориентаций изображения, что существенно повышает вероятность успешного декодирования. Для декодирования использует библиотеку pylibdmtx, а также имеет поддержку распознавания штрих-кодов и QR-кодов через pyzbar. Модуль эффективно извлекает данные даже из поврежденных или нечетко прочитанных кодов. Система работает по принципу конвейера, где каждый модуль выполняет свою специализированную задачу, передавая результаты следующему модулю. Особенностью реализации является применение множества альтернативных подходов к обработке изображения, что обеспечивает высокую устойчивость к различным условиям съемки, повреждениям кода и искажениям. Результат: Проект был успешно завершен с учетом всех требований заказчика. Разработанное решение полностью заменило ранее использовавшуюся библиотеку, исключив возможные риски, связанные с отключением сторонних сервисов, и обеспечив полную независимость. Результаты проекта : Разработка собственного решения для распознавания и декодирования кодов, использующего передовые технологии машинного обучения и компьютерного зрения Повышение гибкости и производительности благодаря использованию сервисной архитектуры и контейнеризации на базе Docker Разработка эффективной и надежной системы, обеспечивающей точность распознавания кодов, даже в условиях нестабильных изображений или поврежденных кодов Система способна обрабатывать большое количество изображений одновременно, что значительно ускоряет процесс контроля качества Проект продемонстрировал успешное использование импортозамещения и создание инновационного решения, которое обеспечит долгосрочную стабильность и развитие системы для компании РЕХАУ. Источник: https://globus-ltd.ru/projects/mobilnyy-kontrol-kachestva-intellektualnaya-sistema-raspoznavaniya-kodov-dlya-rehau

«Промышленный интеллект», или как мы создали нейросеть для контроля качества продукции машиностроительного завода

«Промышленный интеллект», или как мы создали нейросеть для контроля качества продукции машиностроительного завода

СберБанк

О проекте: Активное развитие информационных технологий запустило важный для бизнеса процесс – оптимизацию. Выполнение задач, которые раньше занимали несколько часов и делались специалистами вручную, теперь занимает всего несколько минут благодаря современному программному обеспечению. И если мы видим положительный результат такой автоматизации в небольших компаниях, представьте каковы его масштабы в рамках крупных производств. Да, зачастую промышленные предприятия с трудом соглашаются на внедрение новых технологий, а переходы с одной модели работы на другую требуют значительных ресурсов. Но и выгоды от автоматизации производственных процессов переоценить сложно: Повышается качество и надежность изделий за счет высокой точности оборудования Увеличивается производительность: объемы производства растут, временные затраты сокращаются Уменьшаются операционные расходы Значительно сокращается время на подготовку технической документации, отчетности и аналитики Повышается конкурентоспособность компании за счет улучшения качества выпускаемой продукции, возможности быстро адаптировать производство к меняющимся требованиям и масштабировать его при необходимости Именно эти причины подтолкнули нашего клиента, крупный машиностроительный завод, к реализации проекта по автоматизации контроля качества сварных соединений (швов) на рамах тележек. Главная цель проекта – создание и внедрение универсальной роботизированной измерительной ячейки (РИЯ), которая самостоятельно контролирует качество сварки шва, исключая человеческий фактор, обнаруживает различные дефекты, готовит техническую документацию (паспорт) по каждому выпущенному изделию, а также собирает и хранит данные о возможных несоответствиях изделий установленным нормам. Задача: Заказчик решил заменить текущую технологию, где проверку качества и соответствия изделия технической документации осуществлял человек (контролер), и подобрал для этого оптимальную модель – 3D-сканер с лазерным трекером. Данная технология измерения позволяет получить цифровой 3D-двойник готового изделия, контролировать его геометрические параметры, наличие приварных элементов и правильность их размещения. Проектной команде Globus предстояло: осуществить автоматизацию процессов контроля качества, исключить человеческий фактор и обеспечить надежность и точность контроля; разработать ПО, которое сможет определять наличие дефектов сварного шва и их координаты, а также формировать электронные паспорта изделий с информацией о геометрических параметрах и дефектах сварных соединений; сделать реверс-инженеринг (так как манипулятор поставлялся уже с встроенным ПО) и разработать систему автоматического формирования отчетности по выявленным нарушениям качества изделия с привязкой к конкретному чертежу; интегрировать созданные веб-решения в информационную систему управления компании. Реализация: В рамках проекта была создана специализированная программа для разметки данных с использованием C# .Net и интерфейсом WinForms с подробной инструкцией по разметке данных. В качестве основы использовались около 12 000 фотографий, предоставленных РИЯ. В процессе команда столкнулась с отсутствием достаточного количество данных, в связи с чем приходилось специально браковать изделия в рамках рабочего процесса и фиксировать случаи брака, накапливая необходимый «опыт». Программа для обучения нейронных сетей создавалась на языке программирования Python 3.6 с использованием библиотек и инструментов TensorFlow 2, OpenCV и tensorboard. Нейронные сети разрабатывались вручную и предназначались для определения дефектов сварных соединений. Одной из сложностей, с которой столкнулась команда на данном этапе, стала необходимость создания сбалансированных и непересекающихся наборов данных (mini-batch). Программа анализа данных на РИЯ была построена на языке программирования C# .Net с использованием TensorFlow .Net. А для обмена данными использовался протокол OPC через OPC UA SDK. В итоге командой Globus было разработано комплексное программное обеспечение, которое обнаруживает дефекты сварного шва и автоматически определяет координаты этого дефекта, делает его фотографии и формирует отчет в режиме реального времени, а также веб-решение по формированию отчетов, интегрированное во внутреннюю информационную систему компании. Результат: Подводя итоги, мы можем уверенно сказать, что автоматизация процесса обнаружения и фиксации дефектов сварных соединений дала устойчивый положительный результат: количество брака на производстве снизилось на 10%; проект полностью окупил себя, а экономический эффект от внедрения РИЯ превышает 16 млн рублей/год;  улучшено качество и надежность выпускаемых изделий за счет 100% исключения человеческого фактора; оптимизированы производственные процессы по подготовке технической отчетности – вся информация об изделиях и случаях брака передается в режиме реального времени, формируя единую базу данных. Проект демонстрирует успешное внедрение искусственного интеллекта в производственный процесс крупного промышленного предприятия, что дает возможность масштабировать данную практику, экспериментировать с построением различных моделей на основе нейронных сетей и реализовывать их в других компаниях. Источник: https://globus-ltd.ru/projects/promyshlennyy-intellekt-ili-kak-my-sozdali-neyroset-dlya-kontrolya-kachestva-produktsii-mashinostroitelnogo-zavoda-

Расширение и доработка функционала маркетплейса в приложении «Почта России»

Расширение и доработка функционала маркетплейса в приложении «Почта России»

Почта России

О проекте: Маркетплейс Почты России — это товарная витрина одноименного мобильного приложения, совместный проект Почты России и платформы электронной коммерции goods.ru (сейчас Мегамаркет). Витрина обладает полным функционалом товарного маркетплейса, объединяет основные преимущества покупки через интернет — большой ассортимент товаров (более 2 млн наименований) и широкую географию доставки. Оформленные заказы можно получить в отделениях Почты России и с помощью курьерской доставки по адресу. Число активных пользователей мобильного приложения «Почта России», по данным компании, уже сейчас составляет 3,6 млн человек в неделю. Маркетплейс в приложении «Почта России» был запущен в сентябре 2020 года. Его запустили как Минимально жизнеспособный продукт (MVP), чтобы развивать дальше, уже опираясь в том числе и на опыт взаимодействия с покупателем. Именно за этим команда национальной почтовой службы обратилась в Globus. Задача: Главная цель доработки мобильного приложения (МП) — повышение качества обслуживания покупателей за счет автоматизации процессов на основе новых и уже работающих сервисов. Среди направлений работы можно выделить два основных: проработка возможностей сервиса маркетплейса для совершения покупок через МП; реализация сбора и анализа данных о пользовательском поведении для дальнейшего совершенствования функциональности сервиса. Реализация: Уже сейчас пользователям доступны следующие нововведения: Появился экран личного кабинета маркетплейса. Это дает возможность покупателю изменить настройки пользователя, посмотреть историю своих заказов, избранные товары и другую личную информацию. В рамках проекта сделана интеграция с трекингом отслеживания посылок. Теперь в каждом заказе можно посмотреть трек-номера и тут же в приложении отследить статус доставки. Поддержка диплинков (deep links) — это возможность по ссылке перейти извне сразу к конкретному товару или подборке. Это очень удобный инструмент маркетолога.   Доработан раздел «Мои отзывы», и теперь у покупателей появилась возможность увидеть все свои отзывы на одном экране внутри личного кабинета и управлять ими.  Проведено переключение на собственный эквайринг.  Завершена интеграция с рекомендательным сервисом и бонусной системой.  Сделана настройка адресов доставки — это возможность настроить несколько адресов и выбирать удобный для пользователя (до этого было ограничение в один адрес), а также сделана интеграция с ГИС ПА для управления адресами. Обработка данных и аналитика их (сбор метрик с приложения) с помощью следующих технологий: - Экспорт  данных из внешних систем аналитики и настройка интеграции для переноса данных в проект DataCloud Почты России.  - Интеграция технологии трекинга и анализа пользовательского поведения для автоматизации продвижения и оценки эффективности каналов продаж товаров. Результат: Все внесенные доработки приведут к улучшению сервиса и подбору более оптимальных предложений для каждого покупателя. Источник: https://globus-ltd.ru/projects/rasshirenie-i-dorabotka-funktsionala-marketpleysa-v-prilozhenii-pochta-rossii

Контекст 1: ИИ-ассистент для управления проектами

Globus

О проекте: Управление проектами – это всегда сложный и многозадачный процесс, который требует высокой координации и точности в каждом шаге. Учитывая, что объем данных и информации в процессе работы увеличивается, становится очевидной необходимость решений, которые смогут автоматизировать и оптимизировать эти процессы. Чтобы помочь ИТ-командам работать с максимальной эффективностью, специалисты Globus разработали инновационную систему  «Контекст» . Это интеллектуальный ИИ-ассистент, который помогает оптимизировать процессы ведения проектов, снизить количество ошибок и повысить общую скорость работы. Задача: В любом проекте постоянно появляются новые задачи, документация, код, информация поступает из разных каналов и требует координации. Важно, чтобы каждый участник команды был в курсе последних изменений и имел доступ к актуальной информации. Проблемы, с которыми часто сталкиваются команды: Разные представления участников о текущем состоянии проекта. Большие объемы данных, включая задачи из JIRA, документы из Confluence и обсуждения в других системах. Риски ошибок из-за человеческого фактора в процессе передачи информации. Неоптимальное распределение задач и замедленная работа команды из-за недостаточной координации. Целью разработки «Контекста» было создание единого ИИ-ассистента, который поможет команде в реальном времени получать актуальные данные, оптимизировать рабочие процессы и снизить вероятность ошибок. Реализация: Система «Контекст» использует искусственный интеллект и машинное обучение для интеграции с основными инструментами разработки, такими как  JIRA ,  Confluence и  Git , чтобы обеспечить команду актуальной и согласованной информацией. Работая как единый ИИ-ассистент, она упрощает ключевые процессы: Автоматизация рабочих мест – каждый участник проекта получает доступ к удобному веб-интерфейсу, который интегрирован с чат-ботом, использующим большие языковые модели для общения и получения актуальной информации. Интеграция с основными инструментами разработки – «Контекст» автоматически анализирует задачи, документацию и код, предоставляя точные рекомендации и инструкции для каждого участника команды. Интеллектуальная помощь в постановке задач – система автоматически генерирует задачи с подробными пошаговыми инструкциями, включая проверку кода, подготовку тестов и фиксацию изменений. Генерирует технические задания, тесты, документацию, предлагает и генерирует фрагменты кода на языках Python, Java, JavaScript и других, выполняет статическую валидацию кода на соответствие стандартам (например, PEP8, Google Style Guide), проверяет на наличие уязвимостей и дублирования. Подготовка данных для тестирования – система помогает готовить данные для тестирования, что ускоряет процесс подготовки к тестированию и релизам. Автоматически генерирует unit- и интеграционные тесты, выполняет анализ кода на дублирование, сложность и потенциальные уязвимости. Ответы на вопросы и помощь в процессе работы – на основе анализа контекста, система автоматически генерирует вопросы, которые могут возникнуть у участников команды при выполнении задач. Результат: После внедрения системы «Контекст» Globus удалось существенно повысить эффективность работы команды. Результаты пилотных проектов показали впечатляющие улучшения: Время постановки задач сократилось на 25%. Количество  итераций по задачам снизилось на 30%. Нагрузка на руководителей проектов уменьшилась на 15-20%. Время, затрачиваемое на коммуникацию внутри команды , сократилось на 30%. Время на написание и проверку модульных тестов (unit-тестов) снизилось на 40%. Время на рефакторинг за счет автоматических предложений по улучшению кода уменьшилось на 35%. Эти результаты позволяют команде работать быстрее, снижая количество ошибок и увеличивая общую продуктивность. Более того, благодаря умному анализу данных и интеграции с существующими инструментами разработки, «Контекст» обеспечивает прозрачность процессов и помогает избежать недоразумений, которые часто возникают в крупных проектах. Тарифы Стоимость является ориентировочной и зависит от согласованных сторонами условий с учетом технических или иных особенностей. Стоимость внедрения решения: от 5 000 000 руб. Стоимость 6 месяцев использования: 450 000 руб. Система «Контекст» является программным обеспечением, правообладателем которого является ООО «ГЛОБУС-ИТ». Предоставление прав на указанное ПО производится на усмотрение правообладателя в соответствии с условиями заключенного лицензионного договора. Система «Контекст» включена в реестр российского программного обеспечения. Реестровая запись №31673 от 30.12.2025. Ссылки на документы по системе «Контекст»: Руководство пользователя (инструкция по эксплуатации, описание функций) Описание функциональных характеристик ПО (задачи, функции, назначение ПО и т.д.) Источник: https://globus-ltd.ru/projects/kontekst-iiassistent-dlya-upravleniya-proektami

От «ручного» управления к автоматизации: как осуществить переход крупной промышленной компании на 1С:ERP

От «ручного» управления к автоматизации: как осуществить переход крупной промышленной компании на 1С:ERP

ГК Миррико

О проекте: Автоматизация – это ключевой фактор для успешного развития любого бизнеса. Рост масштабов компании и уход от «ручного управления» стали предпосылками для автоматизации процессов планирования и управления поставками химических компонентов для бурения нефтяных скважин в сервисе буровых растворов ГК «Миррико». На протяжении 25 лет компания смело берется за внедрение эффективных решений в свою деятельность. ГК «Миррико» поставляет химические реагенты через систему региональных складов. Весь процесс планирования и документооборот ведется в Системе управления ресурсами предприятия (ERP) Navision. Формирование потребности в том или ином ресурсе происходит «снизу», от складов скважин до региональных складов. Но процессы по разным источникам данных не интегрированы и не отражаются в какой-либо информационной системе. Подготовка данных для планирования и логистический документооборот ведутся в электронных таблицах (Excel), а обмен данными – по электронной почте, телефону или в мессенджерах. Отсутствие единой системы затрудняет контроль бизнес-процессов – всей цепочки поставки и связанных документов от заявки до списания на скважине или возврата компонентов, а также прогнозирования потребности. Задача: Основная задача проекта – создать автоматизированную систему планирования и управления цепочками поставок, интегрированную с действующей ERP Navision, в которой будут собраны все данные и отражены все операции от расчета плановой потребности до складских операций на месторождениях по списанию и/или возврату товарно-материальных ценностей (ТМЦ). Кроме того, система должна быть удобной и простой для работы полевого персонала в условиях плохой связи или ее отсутствия. Проектной команде Globus предстояло: на начальном этапе интегрировать 1С:ERP с базой данных НСИ, опубликованной на веб-сервисе, для передачи данных по номенклатуре ТМЦ разработать модуль на 1С:УТ (складской учет, формирование суточного рапорта, внутренней документации, заявок на снабжение) разработать центральный модуль, который отвечает за диспетчирование заявок, расчет плановой потребности, складские движения на региональных складах, и интегрировать его с учетными системами операторов складов интегрировать новую 1С:ERP с действующей системой Navision в части передачи данных по товародвижению на региональном складе разработать модуль для управления заявками на перевозку ТМЦ и организации поставок ТМЦ на скважины разработать модуль по прогнозированию потребности в ТМЦ и интегрировать его с действующей системой Реализация: Перед началом работ проектная команда Globus провела глубинные интервью с руководителями и ответственными сотрудниками компании, чтобы отследить и описать существующие цепочки обмена информацией, механизмы управления бизнес-процессами компании и проблемы, которые необходимо решить с помощью новой системы. Для решения поставленных задач была выбрана система 1С:ERP, которая органично закрывает потребности компании, удобна для ввода, учета, контроля и расчета большого объема данных. Действующая ERP-система Navision остается и будет также использоваться для части бизнес-процессов. Основной пул работ проектной команды Globus был связан именно с интеграцией с Navision и настраиванием бесперебойного процесса обмена информацией с другими базами данных, существующими вне системы. Чтобы уйти от формата электронных таблиц, накопленные данные из них переносились в 1С:ERP. Все действующие процессы теперь создаются средствами новой системы, которая производит корректные расчеты и автоматически формирует необходимую отчетность. И хотя процесс интеграции протекал планомерно, команда ежедневно сталкивалась с рядом сложностей, связанных с учетом потребностей всех заинтересованных в работе с приложением лиц. Ежедневно разработчики обрабатывали большой объем данных, модернизировали их, убирали излишнюю информацию и приводили в соответствие с нуждами компании. Отдельный упор шел и на работу с интерфейсом новой системы: программа должна быть интуитивно понятна и удобна как для руководителя того или иного подразделения, так и для рядового инженера. Результат: По завершении перехода компании на систему 1С:ERP весь документооборот, планирование, логистика и складской учет автоматизированы и размещены в едином контуре (системе).  Это позволяет повысить оперативность и точность выполнения задач, обеспечить быстрый и точный анализ информации, оптимизировать использование ресурсов, сократить финансовые риски и издержки и повысить надежность бизнес-процессов. Источник: https://globus-ltd.ru/projects/ot-ruchnogo-upravleniya-k-avtomatizatsii-kak-osushhestvit-perehod-krupnoy-promyshlennoy-kompanii-na-1serp

Внутрикорпоративное мобильное приложение

Внутрикорпоративное мобильное приложение

Ростелеком

О проекте: ПАО «Ростелеком» крупнейший медиахолдинг ИТ-индустрии и рынка телекоммуникаций России. Компания занимает лидирующие позиции во многих отраслях цифровых услуг: от предоставления сервисов провайдера интернета и цифрового телевидения и сервисов «умного дома» для пользователей и их семей, до реализации программ и проектов государственного уровня. И, конечно же, такая компания не может существовать без сотрудников, которых должно объединять не только общее место работы. Задача: Разработать мультиплатформенное внутрикорпоративное мобильное приложение для ПАО «Ростелеком». Социальную сеть для сотрудников, которая позволит делиться новостями и фотографиями с корпоративных и прочих мероприятий компании. Реализация: При разработке мы руководствовались гибкой методологией управления проектами (Agile-методология). Уже после первого спринта был готов билд с готовым функционалом (Минимально жизнеспособный продукт, MVP). По итогам второго спринта мобильное приложение было отдано в тестирование, по результатам которого мы получили обратную связь о необходимости создания веб-версии для публикации новостей. Третий спринт стал финальным. В эксплуатацию был передан готовый продукт. Результат: Простой и удобный интерфейс Возможность делиться новостями Просмотр новостей своего региона или в целом по компании Мы создали мультиплатформенное приложение, которое позволяет сотрудникам в 13 регионах делиться с коллегами новостями и фотографиями с корпоративных и прочих мероприятий компании. В приложении сотрудники могут смотреть как новости своего региона, так и общие события по всем подразделениям. Навигация делает возможным просмотр новостей каждого из 13 регионов или всех свежих публикаций одновременно. Источник: https://globus-ltd.ru/projects/rostelekom

Приложение для ABBYY Business Card Reader

Приложение для ABBYY Business Card Reader

ABBYY

О проекте: Мобильное приложение для ABBYY Business Card Reader. Задача: Перед нашей командой стояла задача от заказчика — проверить гипотезу об удобстве использования сервиса по работе с визитными карточками на веб-платформе. Предполагалось, что такое веб-приложение будет отличным дополнением к уже существующей мобильной версии приложения ABBYY Business Card Reader (ABBYY BCR). Реализация: Для проверки гипотезы мы разработали минимально жизнеспособный продукт (minimum viable product, MVP) с минимальным функционалом и протестировали его на пользователях, чтобы понять, насколько веб-версия окажется удобной для обработки данных на визитках и сможет ли она приносить дополнительную прибыль заказчику. Мы разработали веб-сервис, в котором визитки, оцифрованные с помощью приложения ABBYY BCR и синхронизированные с облаком ABBYY, отображаются в личном кабинете на сайте, что позволяет совершать ряд действий на компьютере удобнее, чем на мобильном устройстве. Мы уделили особое внимание безопасности данных, чтобы у пользователей сформировался высокий уровень доверия и лояльности к продукту и компании в целом. Безопасность обеспечивает защищенное соединение и шифрование. В процессе тестирования сервис показал себя как инструмент, который значительно экономит время и повышает производительность пользователей. Веб-версия стала отличным дополнением к мобильному приложению. Оказалось, что просматривать и редактировать данные на визитных карточках, группировать и отфильтровывать контакты намного удобнее на экране ноутбука или компьютера. В результате мы доработали задуманный функционал сервиса и создали удобный интерфейс, чтобы пользователь еще быстрее достигал свои цели внутри сайта. Результат: Мы доработали задуманный функционал сервиса и создали удобный интерфейс, чтобы пользователь еще быстрее достигал свои цели внутри сайта. Сейчас с помощью современных технологий и удобного интерфейса веб-приложение помогает: быстро найти нужный контакт посмотреть данные на лицевой и обратной стороне каждой визитки и — отредактировать их отфильтровать контакты по дате добавления или алфавиту переместить в нужную группу сохранить в заметках свежую информацию отправить письмо или изучить веб-сайт партнера. Источник: https://globus-ltd.ru/projects/abbyy-

Как за 4 месяца заменить SAP Commerce Cloud

Как за 4 месяца заменить SAP Commerce Cloud

ООО "Мултон Партнерс"

О проекте: У многих компаний, которые годами внедряли SAP, а потом так же тщательно отлаживали его работу, в 2023-м возникли серьезные трудности — SAP ушёл из России. Стало очевидно, что нужны решения, которые смогут заменить его продукты. Именно с такой задачей и пришёл в Globus один из клиентов. Задача была непростая: запустить проект за 4 месяца. Задача: На момент обращения (конец марта 2023 года) у заказчика на базе SAP Commerce Cloud был создан портал. Многие клиенты компании осуществляли закупки с его помощью, процесс был отработан и формализован. Этот портал был интегрирован с основной учетной системой компании (SAP) и дополнительной учетной системой по остаткам и ценам, откуда он получал данные и отдавал заказы на обработку. При этом SAP объявил о прекращении поддержки облачных решений российских компаний SAP Commerce Cloud, и заказчик понимал, что в конце сентября этот канал продаж отключат, поэтому срок запуска был жесткий и фиксированный. В то же время заказчик переходил на новый бренд и менял айдентику, а значит, параллельно разработке необходимо было создавать и абсолютно новый дизайн интерфейса (UX/UI). Дополнительно было решено создать мобильное приложение. Для этого потребовалось подключить к проекту команду мобильной разработки, которой удалось создать приложение менее, чем за полтора месяца. Реализация: Заказчиком был объявлен тендер на замещение существующего продукта с последующим обозначенным направлением развития на несколько лет вперёд. У заказчика имелось краткое техническое задание с описанием пользовательского функционала и интерфейсов. Таким образом, с одной стороны, задача звучала достаточно понятно: повторить существующий функционал. С другой стороны, дело осложнялось тем, что пользовательские сценарии не содержали алгоритмов работы модулей, отсутствовала техническая документация по обмену с SAP, команда SAP находилась в другой стране и была англоязычной, структура и архитектура данных были запутанными. Условия тендера также были достаточно жесткими: к реализации проекта необходимо было привлечь команду с большим опытом интеграционных проектов и аутсорс-разработки и масштабируемой командой фронтэнд- и мобайл-разработки. Команды Globus и «Компо Софт» обладали значительным преимуществом за счет четко выстроенных внутренних процессов и опыта работы в B2B сегменте, а также работы с Системой для централизованного управления большими массивами данных о товарах (PIM) и Системой управления цифровыми активами (DAM). «Компо Софт» предоставила проверенную платформу Compo B2B портал , на которой проект можно было запустить быстрее, чем при разработке с нуля. После подведения итогов тендера заказчик отметил, что во многом выбор в пользу Globus и «Компо Софт» был продиктован нашим пониманием оптовых процессов, бизнес-сущностей и типов данных, готовностью к командной работе, показанными на этапе пресейла. В связи с масштабом и сжатыми сроками обе стороны выделили проектные команды на фуллтайм. Со стороны Заказчика: Владелец продукта Менеджер проекта Несколько человек, отвечающих за подготовку и верификацию предоставляемых данных и тестирование  Со стороны подрядчика: Технический директор (работа по взаимодействию с ИТ-командами на стороне заказчика на английском языке, координация с внутренними ИТ-командами и валидация архитектурных и технических решений на всем протяжении проекта) Четыре бэкэнд-разработчика Аналитик Менеджер проекта и аккаунт-менеджер UX/UI-специалист Фронтэнд-разработчик Две команды мобильной разработки под iOS и Android Для ускорения реализации параллельно велись следующие работы: разработка интерфейсов с учетом референсов действующего проекта, наших UX/UI-рекомендаций и требований обновленного брендбука подготовка более подробного/детализированного технического задания описание существующей архитектуры данных и ее адаптация под платформу разработки подготовка документации по доступным методам API SAP, пробные подключения и получения данных. Процесс осложнялся отсутствием в API некоторых функций и необходимостью их дополнительного разбора Проведена комплексная автоматизация обмена с SAP по ключевым бизнес-сущностям с использованием CPI-шины данных. Налажено взаимодействие с англоязычной командой SAP (получение документации по существующим методам, доработка методов при необходимости, совместное тестирование). Результат: Спустя 4 месяца проект был запущен с учетом всех функциональных требований заказчика. Команда Globus совместно с «Компо Софт» успешно заменила SAP Commerce Cloud на свою платформу. Проект решил ключевую задачу импортозамещения – с уходом SAP Commerce Cloud заказчик рисковал остаться без интернет-магазина в высокий сезон продаж. Платформа, разработанная Globus совместно с «Компо Софт», позволила сохранить непрерывные поставки продукции дистрибьюторам и другим покупателям. На этапе Минимально жизнеспособного продукта (MVP) команда также добавила важные функции, которых не было в старом продукте. В итоге заказчик получил рабочую площадку, на которой клиенты могут просматривать товары, совершать закупки и контролировать доставки. Решение Compo позволило снять нагрузку с колл-центра, менеджеров по продажам, маркетингового отдела и бухгалтерии. На платформу перешли более 30 000 пользователей, при этом все пользователи оценили высокую скорость загрузки и удобство взаимодействия. Еще одним преимуществом стала скорость реагирования команды Globus и «Компо Софт» на доработки: если раньше внесения минимальных изменений приходилось ждать месяцами, то сейчас адаптировать продукт возможно в течение нескольких дней. Функциональность Регистрация клиентов и торговых точек. По расписанию из SAP выгружается полный актуальный список торговых точек, с которыми работает заказчик. Регистрация пользователя портала возможна двумя способами: - из административной части портала путем загрузки файла XLS заданной структуры; - после авторизации на портале под аккаунтом торгового представителя. Торговый представитель — это выездной сотрудник и отдельная роль, в MVP версии он может только создавать новых пользователей, в перспективе — помогать делать заказы. Каталог. На текущий момент каталог уже содержит около 500 товаров с большим количеством атрибутов, а в дальнейшем заказчик планирует расширять товарный контент и его характеристики. При этом встроенный PIM позволяет в любой момент дополнить набор этих атрибутов, добавив новые поля и пользовательские фильтры. Сущность регионов (территорий продаж). В бизнесе заказчика используется термин «территория продаж». Каждая торговая точка привязывается к определенной территории, что определяет, какая именно из торговых организаций с ним работает, наличие на каких складах он видит. Промомеханики. На MVP версии командой Globus было реализовано две промомеханики: - скидка в процентах на выделенный ассортимент (простое промо); - скидка при наборе в корзине различных комбинаций товаров (сложное промо). Акционные товары подсвечиваются в каталоге, а также пользователю выводятся проактивные предложения добрать комплект, если акционный товар лежит в корзине, но в недостаточном количестве. Планы на будущее Технологические особенности платформы Compo позволяют масштабировать функционал и делать необходимые надстройки. Сделать это быстро помогают собственные решения: многопоточная шина Compo ESB решение для управления справочной информацией   Compo MDM автоматическая выгрузка товаров и цен на маркетплейсы и сторонние витрины   Compo MPL На текущий момент на оценке и в проработке у Globus более 120 задач, реализация которых позволит заказчику получить идеально кастомизированный продукт, который не только будет отвечать всем бизнес-задачам и современным реалиям, но и станет фундаментом для дальнейшего развития. Источник: https://globus-ltd.ru/projects/kak-za-4-mesyatsa-zamenit-sap-commerce-cloud

Цифровая витрина РЕХАУ: как Globus внедрил кастомную систему Compo PIM

Цифровая витрина РЕХАУ: как Globus внедрил кастомную систему Compo PIM

РЕХАУ

О проекте: Компания Globus внедрила систему управления товарными данными Compo PIM в ИТ-контур заказчика – производственной компании РЕХАУ. Новый цифровой инструмент стал центральной точкой хранения и управления атрибутивной информацией о продукции, обеспечив единую, согласованную и актуальную базу данных для нескольких бизнес-направлений. Задача: РЕХАУ требовалась централизованная система управления товарными данными, интегрированная с существующими цифровыми решениями. Основные цели проекта: Обеспечить единый источник для товарных атрибутов (артикул, цена, материал, цвет и др.). Разграничить доступ к данным по дивизионам. Интегрировать систему управления данными о товарах (PIM) с системой контроля качества мобильного приложения. Адаптировать систему под внутренние бизнес-процессы РЕХАУ за счет кастомизаций. Обеспечить гибкое развитие системы на основе бэклога и приоритетов заказчика. Реализация: Внедрение cистемы Compo PIM проходило в несколько этапов: Мультидивизионная архитектура: для каждого из дивизионов РЕХАУ – оконного (WS) и инженерного (BS) – были разработаны отдельные личные кабинеты с учетом специфики их бизнес-процессов. Интеграция с системой контроля качества: реализована двусторонняя связка между Compo и мобильным приложением контроля качества. Актуальные данные о товаре из PIM автоматически передаются на витрину мобильной версии. Кастомизация: внесены модификации в интерфейс и бизнес-логику системы – от специфических шаблонов карточек товаров до особых сценариев валидации и импорта данных. Итерационное развитие: реализована система доработок на основе согласованного с заказчиком бэклога. Работа ведётся по принципу гибкой расстановки приоритетов (в соответствии с методологией Agile). Результат: В системе Compo PIM уже работают два ключевых дивизиона РЕХАУ. Сотрудники получили удобные личные кабинеты, адаптированные под задачи конкретных подразделений. Обеспечена прозрачность и единообразие данных по всей цепочке: от ввода информации до ее отображения в мобильной витрине. Интеграция с мобильной системой контроля качества ускорила цикл обновления и проверки информации – новые данные о товаре попадают в приложение в автоматическом режиме. Гибкая архитектура и кастомизируемость позволяют масштабировать решение и реагировать на изменения бизнес-требований без простоев. Источник: https://globus-ltd.ru/projects/tsifrovaya-vitrina-rehau-kak-globus-vnedril-kastomnuyu-pimsistemu-compo

Compo Search

Compo Search

X5 только лого для Compo MDM

О проекте: Elasticsearch ― современное решение по управлению контентом, которое позволяет быстро в режиме реального времени хранить, искать и анализировать большие объемы данных. Оно помогает посетителям сайта быстро найти то, что их интересует. Задача: Поиск товаров. Возможность найти товар через поисковую строку или фильтр в каталоге; Ранжирование. Результаты поиска выводятся по степени релевантности запросу; Хранение данных. Закладки, логи, контактные данные всегда под рукой. Реализация: Полнотекстовый поиск по фразам Поддерживает модификаторы: «+» (плюс) — слово должно присутствовать — и «−» (минус) — слово должно отсутствовать. По умолчанию результаты будут отсортированы в соответствии с релевантностью текста к запросу. Поисковые фильтры В любом языке есть стоп-слова — вспомогательные слова, которые не несут большой смысловой нагрузки (например, союзы и предлоги). Elasticsearch упрощает и конкретизирует поисковую фразу до корней значимых слов, исключает стоп-слова. Пользователь получает более релевантные результаты. Подсветка результатов Пользователи любят, когда искомые слова подсвечиваются в результатах поиска. Это особенно важно, когда они ищут среди тысяч товаров, каждый из которых имеет своё описание. Размытый поиск Если пользователь совершит опечатку, Elasticsearch всё равно выдаст ему то, что он искал, — в отличие от MySQL, который бы в данной ситуации отобразил 0 товаров. Автозаполнение Автозаполнение помогает пользователю найти желаемое быстрее, даже если он ввёл в поиск сочетание слов с ошибкой. Результат: Быстро работающий сайт с возможностью оперативного обновления данных по товарам, ценам, скидкам, остаткам и акциям; Полнотекстовой поиск с учетом морфологии языка, словоформ, контролем опечаток; Наличие связанных фасетных фильтров, что обеспечивает ранжированием результатов по релевантности. Услуги оказываются дочерней компанией ООО «КОМПО СОФТ». Источник: https://globus-ltd.ru/projects/compo-search

Интеграция мобильного приложения кикшеринга с банками

Интеграция мобильного приложения кикшеринга с банками

Globus

О проекте: Компания ООО «Шеринговые технологии» — российский сервис кикшеринга, самый крупный в России по размеру парка и географии присутствия. На конец сезона 2022 парк сервиса насчитывает более 80 тысяч электросамокатов. Сервис уже запустился более чем в 100 городах и территориях. Арендовать самокаты можно в приложениях для iOS или Android. Задача: Помимо России партнёры сервиса работают с использованием платформы компании в других странах. Компания обратилась в Globus с задачей по интеграции мобильного приложения кикшеринга с платежными системами сразу нескольких банков для пополнения баланса пользователей. Цель интеграции — предоставить пользователям возможность оплачивать услуги наиболее удобным и привычным для них способом. Многие из этих банков имеют собственные супераппы с миллионами активных пользователей, часть из которых может не иметь действующей пластиковой карты для привязки, но активно пользоваться банковскими сервисами внутри приложений. Интеграция с несколькими банками позволила существенно расширить охват аудитории и упростить процесс оплаты для разных категорий пользователей. Команде Globus необходимо было обеспечить безопасный, точный и оперативный обмен данными между приложением кикшеринга и банковскими системами на платформах iOS и Android. Реализация: Механизм взаимодействия выстроен следующим образом: Пополнение баланса через банковские супераппы. Пользователь производит оплату внутри банковского приложения, средства зачисляются на счет приложения кикшеринга в виде бонусов и пользователь получает всплывающее уведомление (push-уведомление) по факту зачисления. В системе транзакций появляется запись о пополнении счета. Внутри приложения сервиса при выборе способа оплаты (привязке карты), помимо возможности привязать карту, появляется кнопка «Пополнить баланс через банк». При нажатии открывается соответствующее банковское приложение, и, если пользователь авторизован, он сразу переходит на экран пополнения, вводит необходимые данные и производит оплату. После завершения транзакции пользователь возвращается в приложение и получает push-уведомление о пополнении баланса. Отправка уведомлений происходит через notification.api. Работы на бэкэнде Основной процесс взаимодействия между банками и приложением сосредоточен на уровне бэкэнда: управление оплатами, уведомление клиентов и т. д. Наша команда разработала интеграционное API, которое позволило обеспечить совместимость с системами нескольких банков, органично встроив его в действующую бэкэнд-инфраструктуру заказчика. Реализация выполнена в виде отдельного микросервиса, осуществляющего обмен данными между приложением кикшеринга и банковскими системами. Так как большой объем информации требовалось переводить на иностранные языки, команда использовала сервис Localazy — инструмент для быстрого и эффективного перевода интерфейсов приложений. Результат: Благодаря проведённой работе пользователи теперь могут оплачивать услуги кикшеринга как через банковские супераппы, так и внутри самого приложения. Это сделало использование сервиса удобнее, а процесс оплаты — проще и быстрее. Источник: https://globus-ltd.ru/projects/integratsiya-mobilnogo-prilozheniya-kiksheringa-s-bankami

ГК «Самолет»: разработка решений для единой цифровой платформы управления девелоперским циклом

ГК «Самолет»: разработка решений для единой цифровой платформы управления девелоперским циклом

ГК «Самолет»

О проекте: Группа «Самолет» — самая быстрорастущая публичная компания в России по итогам 2021 года и одна из крупнейших федеральных корпораций в сфере технологий в области недвижимости (PropTech) и девелопмента. Группа входит в число системообразующих организаций российской экономики, в топ-2 компаний по объемам текущего строительства в России. Компания стремится стать инновационным лидером в отрасли, поэтому она не только ищет и внедряет наиболее эффективные цифровые решения, но и самостоятельно создает ключевые из них. Большинство продуктов компания разрабатывает за счет внутренних ресурсов c привлечением внешних специалистов по модели аутстаффинга. ГК «Самолет» активно внедряет технологии, которые позволяют цифровизировать строительную площадку, создавая ИТ-продукты, облегчающие как работу внутри компании, так и взаимодействие с партнерами и клиентами. ИТ-команда «Самолета» первой в отрасли внедрила единую цифровую платформу 10D для управления всем девелоперским циклом. Эта система планирования и контроля является единым источником полной и актуальной информации, распределения задач и анализа хода реализации всех проектов девелопера. На платформе собрана вся проектная информация: документация, события со сроками исполнения, ответственными лицами и объемами задач, информация о проектных командах. Система собирает аналитику по каждому проекту с детализацией до отдельного события или участника проекта. Единая система информации позволяет спланировать весь девелоперский процесс — от приобретения площадки до выдачи ключей новоселам — и вести проект в соответствии с этим планом, информируя об изменениях в ходе строительства всех заинтересованных лиц. Система 10D может управлять неограниченным количеством проектов онлайн из любой точки мира, позволяя всем проектным командам работать слаженно и видеть результаты друг друга. Большинство ИТ‑продуктов ГК «Самолет» разрабатываются штатными специалистами компании (in-house) с привлечением внешних разработчиков по модели аутстаффинга. В команду интегрированы специалисты Globus, которые участвовали в работе над модулями, контролирующими качество производимых работ на всех этапах строительства: S.Control и S.Home. S.Control: модуль контроля качества строительства — блок контроля технадзора и контроль выполнения гарантийных обязательств перед жильцами. S.Home: модуль сквозного контроля передачи квартир и инженерных сетей от застройщика до клиента. Задача: Рассмотрим, какие задачи были поставлены перед разработчиками Globus по каждому модулю. Задачи в рамках модуля S.Control: Автоматизация процесса назначения и согласования встреч ремонтных бригад по заявкам на устранение дефектов при сдаче объектов строительства. Снижение нагрузки и потерь по коммуникациям в цепочке «клиент — руководитель — рембригада». Задачи в рамках модуля S.Home: Для принятия решений о готовности дома к передаче клиентам руководителям требовалась глубокая аналитика по качеству проверки квартир и инженерных сетей внутренней службой. Создание этих отчетов требовало от сотрудников ручного сбора данных по разным модулям системы, что занимало до 3 часов работы ежедневно. Реализация: В рамках модуля S.Control: Разработан календарь встреч для ремонтных бригад и их руководителей, а также реализована интеграция модуля в приложения для управления процессом. Для удобства календарь также встроен в следующие мобильные приложения для iOS и Android: S.Control — для руководителей рембригад;   S.Partner —  для исполнителей (работников).  В рамках модуля S.Home: Автоматизировали процесс создания внутренних отчетов для анализа: сроков и динамики сдачи квартир; загрузки сотрудников службы внутренней приемки; расчетных показателей темпа прироста передачи квартир. Результат: В рамках модуля S.Control: Благодаря календарю оптимизирован процесс устранения дефектов на объекте. Теперь он выглядит так: Руководитель рембригад: получает заявку на проведение ремонтных работ; определяет тип работ и назначает нужную бригаду (свою или подрядчика) на данный объект; через ЕКЦ (Единый контактный центр) согласует дату и время выхода на квартиру для устранения дефекта; добавляет встречу в календарь;  отслеживает статус выполнения задачи и общую загрузку бригад.  Исполнители (ремонтники компании или подрядчика) видят в своем календаре назначенную встречу в формате: дата; время; адрес; тип работ. Календарь позволяет: увеличить уровень удовлетворенности клиентов в рамках гарантийного обслуживания (NPS); снизить сроки устранения дефектов; оптимизировать загруженность ремонтных бригад; минимизировать негативных коммуникаций с клиентами.  У клиента получается система «единого окна», ему не требуется согласовывать с каждой бригадой время встречи. Руководитель рембригады может в любой момент получить отчет о том, какие работы и когда запланированы по данному объекту, какая бригада выполняет эти задачи, кому можно поручить следующие входящие заявки. У каждого сотрудника ремонтной бригады теперь есть понятная картинка, в какие квартиры и когда он идет устранять дефекты. Кроме организации рабочего времени это позволяет ему посчитать свою выработку в день/месяц. Кроме того, календарь дает возможность назначать встречи по нескольким типам ремонтных работ, которые могут проводиться разными бригадами одновременно. Что также снижает время, потраченное клиентом, и оптимизирует загрузку рембригад. В рамках модуля S.Home Перенос функционала на веб-версию модуля позволяет быстро генерировать ежедневные отчеты, освобождая сотрудников от монотонной работы по сбору и переносу данных и минимизируя риски ошибок при ручном вводе. Источник: https://globus-ltd.ru/projects/gk-samolet-razrabotka-resheniy-dlya-edinoy-tsifrovoy-platformy-upravleniya-developerskim-tsiklom

Автоматизация бизнес-планирования: идеальный прогноз для производства

Автоматизация бизнес-планирования: идеальный прогноз для производства

X5 Retail Group

О проекте: Для планирования производства предприниматели все чаще стали обращаться к автоматизации процессов. Прогнозы, основанные на алгоритмах, помогают оптимизировать производство компаниям любого уровня: и малому, и крупному бизнесу. Теперь производители могут более точно запланировать закупки сырья, объемы производства и сбыта и спрогнозировать выручку в определенный период. С запросом о создании системы прогнозирования производства и продаж в Globus обратилась торгово-производственная компания с сетью магазинов одежды и собственной швейной фабрикой. У компании-заказчика больше 100 магазинов по всей России, в их ассортименте – около 60 моделей мужской одежды, а собственное швейное производство изготавливает ежегодно более 160 000 изделий. Чтобы оптимизировать объемы производства и продаж, заказчику необходим сервис для автоматизации процессов планирования на год вперед. В нем должны быть учтены известный спрос, текущие и страховые запасы, график поступления товара, а также дополнительная специфика поведения ассортимента компании. Основываясь на этой информации, сервис должен составить детальный план производства продукции на год вперед в разрезе каждой товарной единицы (SKU). Задача: Перед командой Globus стояла задача создать сервис, благодаря которому заказчик сможет: Повысить точность планирования за счет учета и формализации всех ключевых параметров и особенностей ассортимента Минимизировать ресурсы, затрачиваемые на планирование, и одновременно повысить качество принимаемых решений за счет автоматизации механизма расчета Создать дополнительную аналитику по работе с ассортиментом. С учетом специфики ассортимента компании для расчета и последующего анализа плана будет выполнена дополнительная категоризация продукции на основе разделения клиентов на сегменты, основываясь на данных об их покупках (RFM-анализ), и категоризации товаров по их вкладу в общий объем продаж (ABC-анализ). Частью разработанного сервиса является блок «Стратегическое прогнозирование», который формирует прогноз спроса и прогноз продаж. Прогноз спроса помогает определить, сколько и каких товаров нужно произвести или заказать, в какой пропорции распределить между магазинами, а также минимизирует количество излишков в конце сезона и упущенную выгоду от недопоставок. Прогноз продаж подсказывает, сколько товаров возможно продать при текущих остатках и загрузке складов. Реализация: Бизнес-процесс планирования производства в компании представляет собой ежегодную процедуру, цель которой — составить оптимальный план заказа на производство на следующий финансовый год. Для его автоматизации команде необходимо было учесть основные этапы процесса планирования: Обновление данных по прогнозу спроса Расчет уровня страховых запасов Актуализация неснижаемых запасов Актуализация текущих запасов Актуализация информации о поступлении товаров Классификация ассортимента Расчет индивидуальных корректировок Расчет плана производства В основе разработанного компанией Globus решения лежат три автономных модуля: Модуль формирования необходимой детализации товаров. Он предназначен для трансформации учетной детализации в детализацию с уникальными product_id, что позволяет производить более глубокий анализ товарной матрицы, а также выполнять все необходимые процедуры планирования Модуль категоризации товаров, расчет и присвоение RFM-, ABC-меток товаров. Он используется для автоматической категоризации ассортимента товаров на основе анализа фактических продаж за предыдущие периоды. Также модуль поможет компании выявить, структурировать товарную матрицу и дифференцировать работу с разными категориями товаров Модуль расчета плана производства. Фактический расчет объемов продукции необходимых для заказа на производство на следующий бизнес год Качество результата напрямую зависело от количества данных о продажах. Ведь при недостаточном объеме выборки качество прогнозирования могло заметно упасть. Это привело бы к необходимости сокращения характеристик или укрупнению выборки по средствам прогноза не для одного магазина, а для группы магазинов. Первым этапом работы над проектом стала детализация товаров, определение параметров, которые необходимо проанализировать для последующего прогнозирования продаж. Затем настала очередь RFM-анализа. Это методика, используемая для классификации клиентов или товаров на основе трех параметров: давности последней продажи (Recency), частоты (Frequency) и общей суммы продаж (Monetary). На основе данных о продажах модуль должен автоматически определить все параметры и автоматически разделить ассортимент. Для расчетов команде также понадобился ABC-анализ, позволяющий оценить товары по их вкладу в общий объем продаж. Этот модуль способен обрабатывать динамику фактических продаж за предыдущий год для каждого товара, а затем автоматически категоризировать их по трем видам ABC анализа: ABC-анализ по объемам продаж в штуках ABC-анализ по сумме продаж ABC-анализ по суммовой маржинальности Все эти данные были использованы для создания модуля формирования плана производства, который позволит оптимизировать затраты, избежать излишков, но при этом изготовить достаточное количество товаров, чтобы магазины сети не столкнулись с недопоставками. Результат: Разработка Globus по прогнозированию помогла автоматизировать процесс планирования производства: благодаря точному анализу исторических данных за последние пять лет компания сможет заранее рассчитать пиковые сезоны, повысить маржинальность и оптимизировать продажи во всей сети магазинов. В совместных планах Globus и заказчика – разработка еще трех блоков для полной автоматизации управления товарными запасами. Источник: https://globus-ltd.ru/projects/avtomatizatsiya-biznesplanirovaniya-idealnyy-prognoz-dlya-proizvodstva