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Innowise hat ein interaktives Dashboard für eine Busflottenmanagement-Software entwickelt, das die Überwachung des Busflottenbetriebs verbessert und die Genauigkeit von Busfahrplänen, Fahrgastzahlen und Servicezuverlässigkeit erhöht.
Unser Kunde ist ein bekanntes Busunternehmen, das vor allem in Schweden eine bedeutende Rolle im öffentlichen Nahverkehr spielt. Das Unternehmen ist für sein breites Spektrum an Verkehrsdienstleistungen bekannt, darunter öffentlicher Nahverkehr, Schülerverkehr, kommerzielle Linien und Abrufdienste.
Detaillierte Information über den Kunden kann aufgrund der Bestimmungen des NDA nicht veröffentlicht werden.
Die frühere Software des Kunden für das Flottenmanagement, die hauptsächlich auf die Verwaltung von Busflotten ausgerichtet war, wies erhebliche Einschränkungen auf. Die Herausforderungen waren mehrdimensional und hatten ihren Ursprung in einem Dashboard, das die wichtigsten Betriebskennzahlen und die Ressourcenzuweisung nicht genau verfolgen und melden konnte. Diese Unzulänglichkeiten wurden in mehreren Bereichen immer deutlicher:
Angesichts dieser vielschichtigen Herausforderungen bat der Kunde uns um eine Überarbeitung seines Dashboard-Systems. Ziel war es, eine Lösung zu entwickeln, die nicht nur diese spezifischen Probleme behebt, sondern auch die Gesamtfunktionalität und Benutzerfreundlichkeit der Busflottenmanagement-Software verbessert.
Unser Team entwickelte ein interaktives Dashboard, das die Daten von IoT-Sensoren nutzt, die in eine Azure-SQL-Datenbank integriert wurden. Diese Kombination wurde aufgrund ihrer Echtzeit-Datenverarbeitungsfunktionen und ihrer Fähigkeit, große Datensätze ohne Leistungseinbußen zu verarbeiten, ausgewählt. Das Dashboard lieferte Live-Updates zu Busstandorten, Ankunftszeiten und Fahrgastzahlen. Zu den wichtigsten Funktionen gehören:
In unserem Bestreben, die Datengenauigkeit zu maximieren, haben wir fortschrittliche Algorithmen und Analysen in die GPS-Tracking-Software für die Busflotte integriert. Wir nutzten Python und seine Bibliotheken, Pandas und NumPy, um komplexe Datensätze zu bearbeiten und zu verarbeiten. Im Folgenden erhalten Sie einen detaillierten Einblick in die spezifischen Funktionen und ihre Auswirkungen auf den Logistikbetrieb:
Prädiktive Analytik
Datenrekonstruktion und erweiterte Verfolgung
Unser verbessertes Dashboard-System für die Busflottenmanagement-Software wurde mit spezifischen Benutzerrollen entwickelt, um den unterschiedlichen Interaktionsniveaus und betrieblichen Anforderungen gerecht zu werden:
Rolle des Betrachters
Rolle des Administrators
Backend
Python, Flask, Pandas
Datenbanken
Azure SQL
Plattformen
Microsoft Azure, Power BI
Betriebssysteme
Windows-Server, Linux
Web-Server
Apache, Nginx
Integrationen
Azure IoT Hub
Serverüberwachung
Prometheus, Grafana
Unser Projekt zur Entwicklung des Bus-Dashboard-Systems für eine Busflottenmanagement-Software durchlief eine Reihe sorgfältig geplanter Phasen, um sicherzustellen, dass jeder Aspekt der Lösung auf die Bedürfnisse des Kunden abgestimmt war:
1
Projektmanager
1
Full-Stack-Entwickler
1
Datenanalyst
1
BI-Entwickler
1
QA-Ingenieur
Insgesamt trugen diese Verbesserungen im Busflottenmanagementsystem zu einem effizienteren, pünktlicheren und zuverlässigeren Service bei, was dem Ziel des Kunden entsprach, die betriebliche Leistung und die Kundenzufriedenheit zu verbessern.
2x
95%
Sobald wir Ihre Anfrage erhalten und bearbeitet haben, werden wir uns mit Ihnen in Verbindung setzen, um Ihre Projektanforderungen zu besprechen und eine NDA (Vertraulichkeitserklärung) für die Vertraulichkeit der Informationen zu unterzeichnen.
Nach der Prüfung der Anforderungen erstellen unsere Analysten und Entwickler einen Projektvorschlag, der Arbeitsumfang, Teamgröße, Zeit- und Kostenschätzung enthält.
Wir vereinbaren einen Termin mit Ihnen, um das Angebot zu besprechen und eine Vereinbarung mit Ihnen zu treffen.
Wir unterzeichnen einen Vertrag und beginnen umgehend mit der Arbeit an Ihrem Projekt.
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