Автоматизированная система грузоопераций
Проект направлен на автоматизацию грузоопераций в порту, обеспечивая эффективное взаимодействие между погрузочными автомобилями и кранами.
Наша команда
- Гафт ВладимирНаставник проекта
- Лернер ВладиславПрограммист, МL инженер, инженер
- Бажанов РоманИнженер, 3Д - моделлер
Проблематика
- Низкая скорость обработки грузов – устаревшие технологии и ручное управление приводят к задержкам в порту.
- Зависимость от зарубежных решений – импортные системы не всегда подходят для местных условий и требуют адаптации.
- Неэффективное использование ресурсов – отсутствие единой координации снижает производительность и увеличивает затраты.
- Дефицит отечественных решений – нехватка современных локальных технологий мешает развитию отрасли.
Наш проект направлен на устранение вышеуказанных проблем путем внедрения автоматизированной системы управления погрузочно-разгрузочными работами в порту.
Актуальность проекта
Рост грузоперевозок и повышение требований к оперативности и точности портовых операций подчеркивают актуальность нашего проекта. Существующие ручные методы управления погрузочно-разгрузочными работами уже не справляются с новыми вызовами логистических цепей, что снижает общую эффективность инфраструктуры.
Автоматизация взаимодействия между погрузочными автомобилями и кранами оптимизирует процессы, сокращает расходы и создает прочную основу для дальнейшей модернизации портовых операций.
Автоматизация взаимодействия между погрузочными автомобилями и кранами оптимизирует процессы, сокращает расходы и создает прочную основу для дальнейшей модернизации портовых операций.
Аналоги
На рынке автоматизированных систем управления погрузочно-разгрузочными операциями в портах существует ряд решений, таких как TRANSPOSOFT, предлагающая комплексное управление погрузкой и разгрузкой с современными модулями. Несмотря на богатый функционал, эти системы требуют значительных инвестиций, сложны в интеграции с существующими платформами и часто не адаптируются к локальным условиям.
Многие разработки характеризуются узкой специализацией и зависят от конкретных платформ, что затрудняет гибкую адаптацию и увеличивает риск сбоев, подчеркивая необходимость создания интегрированных и гибких решений для оптимизации портовых операций.
Многие разработки характеризуются узкой специализацией и зависят от конкретных платформ, что затрудняет гибкую адаптацию и увеличивает риск сбоев, подчеркивая необходимость создания интегрированных и гибких решений для оптимизации портовых операций.
Цели проекта
- Создать отечественную систему автоматизации портовой логистики для снижения зависимости от зарубежных решений.
- Повысить эффективность грузоперевозок за счет автоматизации маршрутов и снижения ручного труда.
- Уменьшить логистические издержки за счет оптимизации работы грузовых платформ.
- Обеспечить масштабируемость системы для применения в разных портах России.
- Внедрить предиктивную аналитику для прогнозирования и предотвращения задержек.
Целевая аудитория нашего проекта — специалисты, непосредственно связанные с управлением портовой инфраструктурой: руководители, операционные менеджеры, логисты, инженеры и IT-эксперты, которым требуется повышение скорости обработки грузов и улучшение координации между погрузочными автомобилями и кранами.
Стейкхолдерами нашего проекта являются операторы портов, государственные регуляторы, инвестиционные фонды и технологические компании, вовлечённые в разработку автоматизированных решений.
Потенциальными заказчиками выступают крупные и средние порты, транспортно-логистические компании и разработчики интегрированных систем управления грузоперевозками, что способствует созданию инновационного продукта для повышения конкурентоспособности отрасли.
Стейкхолдерами нашего проекта являются операторы портов, государственные регуляторы, инвестиционные фонды и технологические компании, вовлечённые в разработку автоматизированных решений.
Потенциальными заказчиками выступают крупные и средние порты, транспортно-логистические компании и разработчики интегрированных систем управления грузоперевозками, что способствует созданию инновационного продукта для повышения конкурентоспособности отрасли.
Экономика проекта
Стоимость прототипа
Комплектующие | Цена, руб | Количество | Стоимость |
Веб-камера | 1000 | 2 | 2000 |
18 650 | 100 | 2 | 200 |
Источник питания Raspberry4 A | 2000 | 1 | 2000 |
Raspberry Pi 4 | 10 000 | 1 | 10 000 |
Raspberry Pi 3 model B+ | 7000 | 1 | 7000 |
Мотор с редуктором | 300 | 4 | 1200 |
L298n | 244 | 2 | 488 |
Профиль 2020 V-паз | 400 | 4 | 1600 |
Электромагнит P25/20, 12 В, 5 кг | 450 | 1 | 450 |
Реле | 400 | 1 | 400 |
PLA пластик | 1000 | 1 | 1000 |
ИТОГО: 26 338 | |||
Этапы проекта
Анализ требований и проектирование системы – 01.04.25 – 05.04.25
Разработка прототипа WiFi-платформ + интерфейса оператора – 06.04.25 – 15.04.25
Создание ПО для маршрутизации и интеграция ML – 16.04.25 – 25.04.25
Лабораторное тестирование компонентов – 26.04.25 – 30.04.25
Доработка системы + оптимизация алгоритмов – 01.05.25 – 10.05.25
Комплексное тестирование и подготовка документации – 11.05.25 – 20.05.25
Финальное тестирование системы – 21.05.25 – 01.06.25
Окончательное внедрение ИИ в систему — 07.06.25
Финальное тестирование — 10.06.25
Анализ требований и проектирование системы – 01.04.25 – 05.04.25
Разработка прототипа WiFi-платформ + интерфейса оператора – 06.04.25 – 15.04.25
Создание ПО для маршрутизации и интеграция ML – 16.04.25 – 25.04.25
Лабораторное тестирование компонентов – 26.04.25 – 30.04.25
Доработка системы + оптимизация алгоритмов – 01.05.25 – 10.05.25
Комплексное тестирование и подготовка документации – 11.05.25 – 20.05.25
Финальное тестирование системы – 21.05.25 – 01.06.25
Окончательное внедрение ИИ в систему — 07.06.25
Финальное тестирование — 10.06.25
Значимость проекта для нас
Владислав:
Научился разрабатывать и внедрять ML-алгоритмы для автоматизации логистики порта в систему
Научился создавать систему управления платформами на Python
Научился работать с библиотекой open-cv python
Научился проектировать аппаратную архитектуру IoT-устройств
Роман:
Научился проводить инженерные расчёты и анализ нагрузок
Научился работать с библиотекой open-cv python
Научился разрабатывать 3D-модели компонентов системы в AutoCAD
Получил навыки работы с 3d-принтером
Владислав:
Научился разрабатывать и внедрять ML-алгоритмы для автоматизации логистики порта в систему
Научился создавать систему управления платформами на Python
Научился работать с библиотекой open-cv python
Научился проектировать аппаратную архитектуру IoT-устройств
Роман:
Научился проводить инженерные расчёты и анализ нагрузок
Научился работать с библиотекой open-cv python
Научился разрабатывать 3D-модели компонентов системы в AutoCAD
Получил навыки работы с 3d-принтером
