Аналитика и дашборды 2026

Операционный дашборд для логистики: рейсы, опоздания и затраты по маршрутам

45
Сокращение времени реакции диспетчеров на нештатные ситуации в минутах.
-12
Снижение затрат на топливо в процентном соотношении.
100
Увеличение точности учета расходов на топливо в процентах.
GrafanaPythonPostgreSQL

О проекте

Клиентом является крупная транспортная компания, владеющая парком из 50 машин. Основная сфера — грузоперевозки по России. До внедрения дашборда диспетчеры не имели возможности отслеживать местоположение машин в реальном времени, а руководство не обладало достаточной информацией о статистике опозданий и расходах на топливо, что приводило к потерям и недовольству клиентов.

Задача

Что мы сделали
  • Создать дашборд для мониторинга местоположения автомобилей в реальном времени
  • Автоматизировать учет опозданий по рейсам
  • Собрать данные о расходах топлива и себестоимости маршрутов
  • Обеспечить доступ к аналитике для руководства
Что было до нас
  • Отсутствие визуализации местоположения машин — диспетчеры не могли эффективно управлять маршрутами
  • Недостаток информации о временных задержках — руководство не знало, какие рейсы опаздывают
  • Невозможность анализа расходов на топливо — не удавалось оптимизировать затраты
  • Ручной учет и отсутствие автоматизации — высокая вероятность ошибок при сборе данных

Решение

Разработка дашборда на основе Grafana, который интегрирован с GPS-трекерами для отображения местоположения машин в реальном времени.

Создание системы уведомлений о задержках, которая автоматически отправляет сообщения диспетчерам при превышении установленного времени прибытия.

Интеграция системы с учетом расходов на топливо, где данные собираются с помощью API заправочных станций.

Разработка отчета по маршрутам, который включает в себя анализ времени в пути и затрат на топливо.

Обучение сотрудников работе с новым инструментом для максимальной эффективности его использования.

До
После
Диспетчеры не знали, где находятся машины, и теряли время на выяснение обстоятельств.
В реальном времени отслеживается местоположение всех 50 машин, что сократило время реакции диспетчеров на 45 минут в день.
Руководство не имело представления о статистике опозданий, что мешало анализировать качество услуг.
Теперь руководство получает регулярные отчеты, что снизило количество опозданий на 18%.
Расходы на топливо учитывались вручную с ошибками, что влияло на финансовые результаты.
Автоматизированный учет економии по расходам на топливо позволил сократить затраты на 12%.

Результаты

Увеличение точности учета расходов на топливо на 100%.
Снижение среднего времени опозданий на 18%.
Сокращение времени на сбор данных на 60%.


Нужен похожий проект?

Расскажите о задаче — оценим и предложим решение бесплатно.

Обсудить проект