🧠Магистрантка АГТУ разработала интеллектуальную систему для оптимизации выездных работ — 24 июля 2026 г. в 05:38:13.109
🧠Магистрантка АГТУ разработала интеллектуальную систему для оптимизации выездных работ Проект выполнен в рамках магистерской диссертации и посвящён разработке интеллектуальной системы для автоматического планирования выездных работ. ✅Выпускница магистратуры направления «Информатика и вычислительная техника» профиля «Искусственный интеллект в автоматизации проектирования» Анастасия Самарская разработала интеллектуальную информационную систему составления расписания работ мобильных сотрудников, выполняющих задачи вне офиса: ремонт, монтаж, техническое обслуживание оборудования, инспекции и т. п. Проект выполнен по заказу компании «Мобильные сервисы» в рамках магистерской диссертации. ⭐️Интеллектуальный модуль помогает диспетчеру быстро составить оптимальное расписание для мобильных сотрудников. Он подсказывает, каких специалистов, куда и в каком порядке лучше отправить, чтобы заявки были выполнены вовремя, а сотрудники тратили меньше времени на дорогу. «Диспетчер, составляющий расписание, тонет в количестве заявок. Так, при сотнях заказов количество возможных вариантов становится настолько большим, что вручную их невозможно просчитать: кто свободен, кто ближе, кто обладает нужной компетенцией, запасом материалов, инструментом, не нарушится ли график, кто успеет до дедлайна. При этом в реальной работе план постоянно меняется: появляются срочные заявки или сотрудники задерживаются. Поэтому требуется инструмент, который может при необходимости быстро построить план и пересчитать его. Большинство подобных решений создаются под конкретную сферу деятельности, например отдельно для курьерской доставки или сервисного обслуживания оборудования. Мы предложили универсальный подход, который можно адаптировать под разные отрасли. При этом ядро системы останется одним, достаточно только настроить его под особенности конкретной компании», — отмечает Анастасия. 👍Сначала система получает входные данные: список заявок, мобильных сотрудников, графики, местоположение, компетенции и др. Затем она рассчитывает и оценивает текущую ситуацию: где срочные заявки, где перегруз сотрудников, каких компетенций не хватает, какие районы создают лишние переезды. 🤓Алгоритм строит расписание, и на выходе диспетчер получает не только сам график работ, но и объясняющие решение показатели. Это необходимо, чтобы диспетчер видел не просто готовый план, а причины, по которым система приняла те или иные решения. А если появляется срочная заявка, расписание перестраивается. 📚По словам научного руководителя проекта — кандидата технических наук доцента кафедры «Автоматизированные системы обработки информации и управления» Александра Васильевича Морозова, сегодня такие разработки особенно востребованы: «Современные компании ежедневно работают с большим количеством выездных заявок. При их распределении необходимо учитывать множество факторов, поэтому автоматизация этого процесса позволяет значительно сократить время планирования и повысить эффективность работы мобильных служб. Предложенный подход можно применять в разных сферах», — отмечает Александр Васильевич. 🔹Сейчас проект проходит этап опытной эксплуатации и тестирования на реальных данных. Система уже адаптирована для нескольких направлений: нефтегазовой отрасли, ритейла, телекоммуникаций и курьерских служб. В дальнейшем её можно использовать и в других сферах, где необходимо эффективно распределять выездные работы. «Система может составлять расписание для задач малой сложности (до 100 заявок) менее чем за шесть секунд, средней сложности (до 500 заявок) за 30,8 секунды, большой сложности (более 1000 заявок за раз) за 74,3 секунды. Это допустимо для режима дооптимизации, но для "боевого" использования требуется ускорение. В данный момент мы над этим работаем», — рассказывает Анастасия.