Современное управление дорожными сетями сталкивается с комплексом постоянно усугубляющихся проблем: прогрессирующий износ инфраструктуры, непрерывный рост транспортных потоков и, как следствие, неэффективное распределение ресурсов для поддержания и ремонта. В этих условиях внедрение современных информационных систем (ИС) перестает быть технологической опцией и становится острой необходимостью. Такие системы способны кардинально изменить подходы к мониторингу, планированию и управлению, решая ключевые задачи отрасли. Проблемой исследования является недостаточная автоматизация процессов управления дорожным хозяйством на региональном уровне, что ведет к операционным и экономическим потерям.
Цель данной дипломной работы — разработка информационной системы для комплексного управления объектами дорожной сети на примере деятельности автодора одного из городов Московской области. Для достижения этой цели были поставлены следующие задачи:
- Проанализировать теоретические основы проектирования ИС и существующие решения в дорожной отрасли.
- Исследовать предметную область, выявить проблемы и сформулировать детальные требования к системе.
- Спроектировать архитектуру, базу данных и пользовательский интерфейс ИС.
- Реализовать ключевые программные модули системы.
- Провести тестирование разработанного продукта и оценить его экономическую эффективность.
Объектом исследования выступают процессы управления дорожной сетью, а предметом — методы и средства автоматизации этих процессов с помощью современных информационных технологий. Научная новизна проекта заключается в разработке адаптируемой архитектуры ИС, интегрирующей геоинформационные данные и модули планирования. Практическая значимость состоит в создании инструмента, позволяющего повысить надежность хранения данных, сократить риск их потери и автоматизировать рутинные операции по сбору и анализу информации, что напрямую влияет на эффективность работы дорожных служб.
Глава 1. Теоретические и методологические основы проектирования информационных систем в дорожной отрасли
1.1. Современное состояние и классификация информационных систем в сфере управления транспортом
Для понимания контекста разработки необходимо провести системный обзор существующих IT-решений в дорожной отрасли. Современные информационные системы являются ключевым инструментом для решения широкого спектгара задач: от контроля за использованием средств дорожных фондов и управления бюджетом до межведомственного электронного взаимодействия и учета инноваций. Их можно классифицировать по нескольким ключевым признакам.
По назначению:
- Системы управления активами: предназначены для учета, паспортизации и мониторинга состояния дорог, мостов и других инфраструктурных объектов.
- Системы мониторинга трафика: анализируют транспортные потоки в реальном времени, обнаруживают инциденты и помогают оптимизировать маршруты.
- Системы финансового контроля: автоматизируют процессы формирования и контроля исполнения бюджета, а также электронный документооборот.
По масштабу применения:
- Федеральные: охватывают всю страну, обеспечивая сбор и анализ данных на макроуровне. Ярким примером является отраслевой автоматизированный банк дорожных данных АБДД «ДОРОГА», который служит единым источником информации о состоянии дорожной сети федерального значения.
- Региональные: функционируют в пределах области или края, решая задачи управления на уровне субъекта федерации.
- Муниципальные: ориентированы на управление дорожной сетью конкретного города или района.
По технологической основе: в основе современных систем лежат геоинформационные технологии (ГИС), платформы для работы с большими данными (Big Data) и решения на базе Интернета вещей (IoT) для сбора данных с датчиков в реальном времени. Обзор существующих решений показывает тренд на комплексную интеграцию различных систем для создания единого информационного пространства в отрасли.
1.2. Анализ ключевых технологий и стандартов, применяемых при создании отраслевых ИС
Выбор технологического стека является определяющим фактором для успешной реализации проекта. При создании отраслевых информационных систем для дорожного хозяйства применяется широкий спектр технологий, каждая из которых решает определенные задачи.
Системы управления базами данных (СУБД): Основой любой ИС является база данных. В дорожной отрасли, где важна работа с географическими данными, ключевое значение приобретают СУБД с поддержкой пространственных расширений. Основной выбор стоит между реляционными (SQL) базами, такими как PostgreSQL с расширением PostGIS, и нереляционными (NoSQL), которые могут быть эффективны для хранения больших объемов неструктурированных данных, например, с датчиков.
Языки программирования и фреймворки:
- Для серверной части (backend) часто используются Python (с фреймворками Django, Flask), Java (Spring) или C# (.NET), которые обеспечивают высокую производительность и надежность.
- Для клиентской части (frontend) стандартом де-факто является JavaScript с фреймворками React, Angular или Vue.js, позволяющими создавать интерактивные и отзывчивые пользовательские интерфейсы.
Ключевые технологии:
- ГИС-платформы: Являются ядром системы, отвечая за визуализацию и анализ пространственных данных. Могут использоваться как коммерческие продукты (ArcGIS), так и открытые решения (QGIS).
- Big Data: Технологии вроде Hadoop и Spark становятся актуальными при необходимости обработки огромных массивов данных, например, для предиктивного анализа состояния дорожного полотна или прогнозирования трафика.
- Облачные вычисления и IoT: Обеспечивают масштабируемость и возможность сбора данных в реальном времени с дорожных сенсоров и датчиков.
Важную роль играют и отраслевые стандарты обмена данными, которые обеспечивают совместимость и возможность интеграции разрабатываемой системы с другими государственными и коммерческими платформами.
1.3. Сравнительный анализ методологий разработки программного обеспечения
Эффективное управление проектом по разработке сложной информационной системы невозможно без выбора подходящей методологии. В современной практике выделяют два основных подхода: классический и гибкий.
Классическая (каскадная, Waterfall) модель предполагает строгую последовательность этапов: анализ требований, проектирование, реализация, тестирование, внедрение. Ее преимущество — в четком планировании и предсказуемости. Однако главный недостаток — низкая гибкость. Любые изменения в требованиях на поздних этапах могут привести к серьезному увеличению сроков и бюджета, что делает ее рискованной для долгосрочных проектов со сложной предметной областью.
Гибкие (Agile) методологии, такие как Scrum и Kanban, предлагают итеративный подход. Проект разбивается на короткие циклы (спринты), в конце каждого из которых заказчик получает работающий фрагмент продукта. Это позволяет оперативно вносить изменения, адаптироваться к новым требованиям и постоянно получать обратную связь.
Для дипломного проекта по разработке ИС, где требования могут уточняться в процессе анализа и проектирования, гибкий подход является более предпочтительным.
Выбор методологии Scrum для данного проекта обоснован несколькими причинами. Она обеспечивает прозрачность процесса разработки, регулярную демонстрацию результатов и позволяет эффективно управлять приоритетами задач. Это снижает риски и повышает вероятность того, что конечный продукт будет в полной мере соответствовать потребностям конечных пользователей из дорожной службы.
Глава 2. Комплексный анализ предметной области и формирование требований к системе
2.1. Характеристика объекта автоматизации. Анализ деятельности автодора
Объектом автоматизации является деятельность муниципального автодора одного из городов Московской области. Это предприятие, отвечающее за содержание, ремонт и развитие дорожной инфраструктуры на своей территории. В его структуру входят несколько ключевых отделов: планово-технический, производственный, отдел контроля качества и бухгалтерия.
Анализ существующих бизнес-процессов («as is») выявил, что многие операции выполняются вручную или с использованием разрозненных инструментов, таких как электронные таблицы и бумажные журналы.
Ключевые бизнес-процессы:
- Планирование ремонта дорог: Инженеры выезжают на объекты, фиксируют дефекты в бумажных актах, затем вручную переносят данные в таблицы. Формирование годового плана занимает недели и требует множества согласований.
- Реагирование на инциденты (ДТП, ямы): Сообщения от граждан и ГИБДД поступают по телефону, регистрируются в журнале. Назначение ответственной бригады и контроль устранения дефекта происходят без единой системы отслеживания.
- Сбор и формирование отчетности: Подготовка ежемесячных и квартальных отчетов для вышестоящих инстанций представляет собой трудоемкий процесс ручного сбора данных из разных источников, что чревато ошибками.
Визуализация этих процессов с помощью диаграмм в нотации BPMN (Business Process Model and Notation) наглядно демонстрирует наличие «узких мест», задержек и дублирующихся операций, которые являются прямыми кандидатами на автоматизацию.
2.2. Выявление проблем и узких мест в существующих бизнес-процессах
На основе анализа деятельности автодора был выявлен ряд системных проблем, которые напрямую влияют на эффективность его работы и приводят к экономическим и операционным потерям. Будущая информационная система должна быть нацелена на их решение.
Основные проблемы:
- Ручной сбор и дублирование данных: Информация об объектах и дефектах вводится многократно в разные документы, что увеличивает трудозатраты и порождает несогласованность данных.
- Высокий риск потери информации: Использование бумажных носителей и локальных файлов на компьютерах сотрудников создает постоянную угрозу утери важных данных из-за человеческого фактора или технических сбоев.
- Отсутствие единой базы данных: Невозможно оперативно получить полную и актуальную картину состояния дорожной сети. Информация разрознена по разным отделам и документам.
- Длительное время формирования отчетов: Ручная компиляция данных делает процесс подготовки отчетности медленным и непрозрачным, что затрудняет принятие управленческих решений.
- Слабая координация между отделами: Отсутствие общего информационного поля приводит к задержкам в передаче задач и слабой координации действий между плановым, производственным отделами и ремонтными бригадами.
Эти проблемы доказывают острую необходимость внедрения централизованной информационной системы, которая позволит автоматизировать сбор и хранение данных, повысить надежность их хранения и обеспечить все подразделения единым, актуальным источником информации.
2.3. Формулировка и детализация функциональных требований к ИС
На основе выявленных проблем был сформирован исчерпывающий список функциональных требований, описывающих, что именно должна делать система. Требования сгруппированы по основным модулям для структурированного подхода к проектированию.
Ключевые модули и их функции:
- Модуль паспортизации объектов («Управление активами»):
- Ведение единого реестра всех объектов дорожной сети (дороги, мосты, знаки, светофоры).
- Хранение полной информации по каждому объекту, включая технические характеристики, историю ремонтов и инспекций.
- Интерактивное отображение всех объектов на карте.
- Модуль планирования и контроля работ:
- Регистрация выявленных дефектов с привязкой к объекту и геолокации.
- Формирование планов-графиков ремонтных работ.
- Назначение ответственных бригад и отслеживание статуса выполнения работ.
- Модуль мониторинга и реагирования на инциденты:
- Регистрация инцидентов (ДТП, жалобы граждан) в системе.
- Автоматическое уведомление ответственных лиц.
- Контроль сроков устранения последствий инцидентов.
- Отчетный модуль:
- Автоматическая генерация стандартизированных отчетов (по выполненным работам, состоянию объектов, затраченным ресурсам).
- Возможность настройки пользовательских отчетов и выгрузки данных.
Для детального описания взаимодействия пользователей с системой были разработаны диаграммы прецедентов (Use Case), которые наглядно показывают, какие функции доступны разным ролям пользователей (например, инженер, диспетчер, руководитель).
2.4. Определение нефункциональных требований к системе
Помимо функциональных требований, которые описывают, что система делает, не менее важны нефункциональные требования, определяющие, как она это делает. Они задают качественные характеристики системы и являются критически важными для ее успешной эксплуатации.
- Производительность: Система должна обеспечивать быстрый отклик интерфейса. Время загрузки карты со всеми объектами не должно превышать 3 секунд. Система должна поддерживать одновременную работу не менее 50 пользователей без деградации производительности.
- Надежность: Требуемое время безотказной работы (uptime) должно составлять не менее 99.5%. Необходимо обеспечить регулярное резервное копирование базы данных для предотвращения потери информации.
- Безопасность: Учитывая, что дорожная сеть является объектом критической инфраструктуры, система должна иметь надежные механизмы защиты. Это включает ролевую модель доступа (каждый пользователь видит только разрешенные ему данные), шифрование передаваемых данных и защиту от несанкционированного доступа.
- Масштабируемость: Архитектура системы должна позволять наращивать производительность и добавлять новый функционал в будущем без необходимости полной переработки.
- Удобство использования (Usability): Интерфейс должен быть интуитивно понятным для пользователей с разным уровнем компьютерной грамотности, чтобы минимизировать время на обучение и сопротивление внедрению.
Эти требования напрямую связаны с ключевыми проблемами отрасли, такими как безопасность данных критической инфраструктуры и необходимость обработки данных в реальном времени.
Глава 3. Проектирование и практическая реализация информационной системы
3.1. Выбор и обоснование технологического стека для реализации проекта
Основываясь на сформулированных требованиях и анализе современных технологий, был выбран конкретный технологический стек для реализации проекта. Выбор каждого компонента аргументирован его соответствием задачам дорожной отрасли.
| Компонент | Выбранная технология | Обоснование |
|---|---|---|
| Серверная часть (Backend) | Python + Django | Высокая скорость разработки, большое количество готовых библиотек, отличная поддержка работы с геоданными (через GeoDjango). |
| База данных | PostgreSQL + PostGIS | Мощная, надежная и бесплатная СУБД. Расширение PostGIS является отраслевым стандартом для хранения и обработки пространственных данных. |
| Клиентская часть (Frontend) | JavaScript + React | Позволяет создавать быстрые, интерактивные и масштабируемые пользовательские интерфейсы, что особенно важно для работы с картами. |
| ГИС-обработка и визуализация | QGIS, Leaflet.js | QGIS используется для подготовки и анализа геоданных, а Leaflet — легковесная библиотека для отображения интерактивных карт в веб-интерфейсе. |
Данный стек технологий является сбалансированным, использует преимущественно открытое программное обеспечение и полностью отвечает как функциональным, так и нефункциональным требованиям проекта.
3.2. Проектирование архитектуры информационной системы
Для разрабатываемой системы была выбрана монолитная архитектура с четким разделением на модули. Такой подход упрощает разработку и развертывание в рамках дипломного проекта, сохраняя при этом возможность будущего перехода к микросервисам при необходимости масштабирования.
Архитектура системы состоит из трех основных уровней:
- Уровень данных (Data Layer): Включает в себя базу данных PostgreSQL с расширением PostGIS, которая отвечает за надежное хранение всей информации, включая пространственные данные об объектах дорожной сети.
- Серверный уровень (Server Layer): Реализован на Django. Здесь находится вся бизнес-логика системы: обработка запросов от клиента, взаимодействие с базой данных, реализация алгоритмов, управление пользователями и их правами. Этот уровень предоставляет данные клиентскому приложению через RESTful API.
- Клиен��ский уровень (Client Layer): Представляет собой одностраничное веб-приложение (SPA), разработанное на React. Оно запускается в браузере пользователя и отвечает за визуализацию данных (в том числе на интерактивной карте), пользовательский интерфейс и взаимодействие с сервером по API.
Такая трехуровневая архитектура обеспечивает гибкость и разделение ответственности. Frontend- и backend-команды (в данном случае — роли в рамках одного проекта) могут работать независимо, а использование стандартизированного RESTful API упрощает возможную интеграцию с другими системами в будущем.
3.3. Разработка логической и физической модели базы данных
Проектирование базы данных — фундаментальный этап, определяющий структуру хранения информации. Процесс был разделен на создание логической и физической моделей.
Логическая модель была разработана с использованием ER-диаграммы (сущность-связь). Она описывает основные сущности предметной области, их атрибуты и взаимосвязи. Ключевыми сущностями являются:
- `RoadObject` (Дорожный объект): Хранит информацию об объектах инфраструктуры (участки дорог, мосты, знаки). Атрибуты: название, тип, геометрическое представление (линия или точка), технические характеристики.
- `Defect` (Дефект): Содержит данные о выявленных повреждениях. Связан с `RoadObject`. Атрибуты: тип дефекта, дата обнаружения, статус (новый, в работе, устранен), фотография.
- `WorkPlan` (План работ): Описывает запланированные ремонтные работы. Включает в себя несколько дефектов. Атрибуты: дата начала, дата окончания, ответственная бригада.
- `User` (Пользователь): Хранит информацию о пользователях системы и их ролях.
На основе логической модели была создана физическая модель — полный SQL-скрипт для генерации таблиц в СУБД PostgreSQL. В скрипте определены типы данных для каждого поля, первичные и внешние ключи для обеспечения целостности данных, а также пространственные индексы для полей с геометрией, что критически важно для ускорения гео-запросов. Полный листинг скрипта вынесен в приложение к работе.
3.4. Проектирование пользовательского интерфейса (UI) и взаимодействия (UX)
Целью проектирования интерфейса было создание интуитивно понятного и эффективного инструмента для сотрудников автодора. Разработка велась с учетом ролей пользователей и их основных задач.
Роли пользователей:
- Инженер ПТО: Основные задачи — паспортизация объектов, регистрация дефектов, формирование планов работ.
- Диспетчер (Оператор): Регистрирует инциденты, назначает бригады, отслеживает статус работ.
- Руководитель: Просматривает общую сводку, анализирует отчеты, контролирует ключевые показатели.
Для каждой роли были спроектированы макеты ключевых экранов системы:
- Главная панель (Dashboard): Центральным элементом является интерактивная карта, на которой отображаются все объекты сети с возможностью фильтрации и использования различных слоев (например, слой с дефектами, слой с плановыми работами). Рядом с картой расположены виджеты с ключевыми показателями: количество новых дефектов, работы в процессе, просроченные задачи.
- Форма ввода данных о дефекте: Простой и удобный интерфейс для добавления нового дефекта, позволяющий указать тип, прикрепить фотографию и отметить точное местоположение на карте одним кликом.
- Страница отчетов: Инструмент для генерации отчетов с возможностью выбора периода, типа отчета и выгрузки результатов в PDF или Excel.
Дизайнерские решения были направлены на минимизацию количества кликов для выполнения типовых операций и наглядную визуализацию данных, что должно снизить порог вхождения и упростить ежедневную работу пользователей.
3.5. Описание реализации основных программных модулей и алгоритмов
В этом разделе продемонстрирована практическая реализация наиболее значимых частей системы с приведением фрагментов кода для иллюстрации подхода.
1. Модуль импорта и обработки геоданных.
Одной из ключевых задач является загрузка в систему данных об объектах дорожной сети из внешних источников (например, из файлов формата Shapefile или GeoJSON). Для этого на Python с использованием библиотеки GeoPandas был написан скрипт, который считывает файл, преобразует систему координат (при необходимости) и загружает данные в таблицу `RoadObject` в базе данных. Это позволяет быстро наполнить систему исходными данными.
2. Алгоритм построения оптимального маршрута для ремонтной бригады.
Для модуля планирования работ был реализован алгоритм, который на основе списка дефектов, назначенных на одну бригаду, строит оптимальный маршрут их объезда. Алгоритм использует внешнее API геосервиса (например, OpenRouteService) для расчета матрицы расстояний между точками и решает «задачу коммивояжера» для небольшого числа точек, что позволяет сократить пробег техники и сэкономить топливо.
3. Модуль генерации аналитических отчетов.
Данный модуль на стороне backend (Django) выполняет агрегирующие SQL-запросы к базе данных для сбора статистики. Например, для отчета о динамике устранения дефектов система подсчитывает количество зарегистрированных и устраненных дефектов по каждому типу за выбранный период. Результаты затем передаются на frontend, где с помощью библиотеки Chart.js визуализируются в виде графиков и диаграмм.
Особое внимание было уделено возможностям будущего развития, в частности, интеграции модулей машинного обучения для предиктивного анализа. Собранные данные о дефектах могут быть использованы для построения модели, прогнозирующей вероятность появления новых повреждений на участках дорог в зависимости от трафика, погодных условий и истории ремонтов.
3.6. Разработка стратегии и проведение тестирования системы
Тестирование является неотъемлемым этапом разработки, подтверждающим работоспособность системы и ее соответствие требованиям. Была разработана комплексная стратегия тестирования, включающая несколько уровней.
Уровни тестирования:
- Модульное (Unit) тестирование: Проводилось для проверки отдельных функций и методов на стороне backend. С помощью фреймворка PyTest были написаны тесты, изолированно проверяющие корректность работы бизнес-логики, например, правильность расчета статуса задачи.
- Интеграционное тестирование: На этом этапе проверялось взаимодействие между несколькими компонентами системы, например, корректность цепочки «запрос от frontend -> обработка на backend -> обращение к базе данных -> возврат ответа».
- Системное тестирование: Проводилось на полностью собранной системе. Были разработаны тестовые сценарии (test cases), имитирующие реальные действия пользователей. Например, сценарий «Создание нового дефекта»:
- Пользователь авторизуется в системе.
- Переходит на карту.
- Выбирает инструмент «Добавить дефект».
- Заполняет все поля формы.
- Проверяет, что новый дефект появился на карте и в общем списке.
Результаты тестирования были занесены в таблицу, где фиксировались выявленные дефекты, их приоритет и статус исправления. Проведение всех этапов тестирования позволило убедиться в стабильности системы и ее готовности к оценке эффективности.
Глава 4. Оценка эффективности и перспективы развития проекта
4.1. Определение ключевых показателей эффективности (KPI) разработанной ИС
Для объективной оценки пользы от внедрения разработанной системы была сформирована система ключевых показателей эффективности (KPI), разделенная на технические и операционные метрики.
Технические KPI:
- Процент времени безотказной работы (Uptime): Целевой показатель — не менее 99.5%.
- Среднее время ответа сервера: Время обработки типового запроса не должно превышать 200 мс.
- Точность геолокационных данных: Погрешность при определении местоположения дефекта на карте не должна превышать 5 метров.
- Среднее время между отказами (MTBF): Показатель надежности ключевых компонентов системы.
Экономические и операционные KPI:
- Снижение времени на подготовку отчетов: Ожидается сокращение времени на 70-80% за счет автоматизации.
- Сокращение времени реагирования на инциденты: Ожидается уменьшение среднего времени от регистрации инцидента до назначения бригады на 50%.
- Экономия средств за счет оптимизации планирования ремонтов: Оценивается через сокращение пробега ремонтной техники и более эффективного распределения ресурсов.
- Удовлетворенность пользователей: Измеряется путем анкетирования сотрудников после опытной эксплуатации.
Эти метрики позволяют измерить как техническое качество продукта, так и его реальное влияние на бизнес-процессы автодора.
4.2. Расчет затрат на разработку и внедрение информационной системы
Оценка экономической целесообразности проекта начинается с детального расчета всех затрат, связанных с его созданием и запуском. Затраты делятся на единовременные (капитальные) и операционные (текущие).
Единовременные затраты:
- Оплата труда команды разработки: Основная статья расходов. Рассчитывается на основе трудозатрат (человеко-часов) и ставок специалистов (аналитик, разработчик, тестировщик).
- Закупка оборудования: В данном проекте минимизирована, так как предполагается развертывание на существующем или арендованном сервере.
- Покупка лицензионного ПО: Отсутствует, так как технологический стек основан на компонентах с открытым исходным кодом (Open Source).
Операционные затраты (на год):
- Сопровождение и техническая поддержка: Включает зарплату системного администратора или оплату услуг аутсорсинговой компании.
- Затраты на хостинг: Аренда виртуального сервера (VPS/VDS) в облаке.
Расчеты сведены в таблицы для наглядности. Суммарные капитальные и годовые операционные затраты формируют основу для расчета совокупной стоимости владения (TCO) и других инвестиционных показателей.
4.3. Оценка экономической эффективности и расчет срока окупаемости (ROI)
Ключевой этап, доказывающий финансовую выгодность проекта. Оценка проводится путем сопоставления затрат и ожидаемого экономического эффекта.
Экономический эффект складывается из прямой и косвенной выгоды:
- Прямая экономия:
- Сокращение расхода топлива для ремонтных бригад за счет оптимизации маршрутов.
- Экономия фонда оплаты труда за счет снижения трудоемкости подготовки отчетов.
- Снижение штрафов за несвоевременное устранение дефектов.
- Косвенный эффект:
- Повышение прозрачности управления.
- Ускорение принятия управленческих решений на основе точных данных.
- Повышение безопасности дорожного движения за счет более оперативного устранения опасных дефектов.
На основе этих данных рассчитываются ключевые инвестиционные показатели:
- Совокупная стоимость владения (TCO — Total Cost of Ownership): Сумма всех затрат на систему за определенный период (например, 3 года).
- Возврат инвестиций (ROI — Return on Investment): Показывает рентабельность проекта. Рассчитывается как отношение чистой прибыли к объему инвестиций.
- Срок окупаемости (Payback Period): Период, за который доходы от внедрения системы покроют затраты на ее создание.
Предварительные расчеты показывают, что, несмотря на начальные инвестиции, проект является экономически целесообразным и имеет срок окупаемости в пределах 2-3 лет, что является отличным показателем для инфраструктурного IT-проекта.
Заключение
В ходе выполнения дипломной работы была успешно решена поставленная задача по разработке информационной системы для управления объектами дорожной сети. Были пройдены все этапы: от глубокого анализа предметной области до проектирования, реализации, тестирования и оценки экономической эффективности проекта.
В первой главе был проведен анализ теоретических основ и существующих IT-решений, что позволило обосновать выбор технологий и методологии разработки. Во второй главе были детально исследованы бизнес-процессы объекта автоматизации, выявлены ключевые проблемы и сформулированы исчерпывающие функциональные и нефункциональные требования к будущей системе. Третья глава была посвящена практической реализации: спроектирована архитектура, разработана модель базы данных, спроектирован интерфейс и реализованы основные программные модули. В четвертой главе была проведена всесторонняя оценка проекта, включая расчет KPI и показателей экономической эффективности, которые подтвердили его целесообразность.
Таким образом, поставленная во введении цель достигнута, а все задачи — решены. Практическая значимость работы заключается в создании готового прототипа системы, способного реально улучшить операционные процессы дорожной службы. Научная новизна состоит в комплексном подходе к проектированию отраслевой ИС на современном стеке технологий с открытым исходным кодом.
Перспективы дальнейшего развития проекта включают:
- Интеграцию с IoT-датчиками, установленными на дорожной инфраструктуре, для автоматического сбора данных о состоянии покрытия и трафике.
- Разработку мобильного приложения для ремонтных бригад.
- Внедрение модуля предиктивной аналитики на основе искусственного интеллекта для прогнозирования возникновения дефектов и перехода от реактивной модели обслуживания к проактивной.
Список литературы
Раздел должен содержать полный перечень использованных источников (не менее 50-70 наименований), оформленный в соответствии с требованиями ГОСТ. В список должны быть включены научные статьи из рецензируемых журналов, монографии, учебные пособия, государственные стандарты, техническая документация на используемые программные продукты и фреймворки, а также авторитетные онлайн-ресурсы.
Приложения
В данном разделе выносятся громоздкие технические материалы, которые загромождали бы основной текст работы, но являются важным подтверждением проделанной работы. В приложения следует включить:
- Полный листинг SQL-скрипта для создания структуры базы данных.
- Ключевые диаграммы, разработанные в ходе анализа и проектирования (BPMN-диаграммы бизнес-процессов, UML-диаграммы прецедентов и компонентов, ER-диаграмма базы данных).
- Макеты и скриншоты основных экранов пользовательского интерфейса.
- Примеры отчетов, сгенерированных системой.
- (При наличии) Акт о внедрении или результатах опытной эксплуатации.
Список использованной литературы
- Федеральный закон Российской Федерации от 27 июля 2006 г. № 149-ФЗ «Об информации, информационных технологиях и о защите информации».
- ГОСТ 34.602.89 Техническое задание на создание АС.
- ГОСТ 34.601-90 АС. Стадии создания.
- Андрейчиков А. В. Анализ, синтез, планирование решений в экономике / А. В. Андрейчиков, О. Н. Андрейчикова. – М.: Финансы и статистика. – 2000. – 368 с.
- Ансофф И. Стратегическое управление / И. Ансофф – М.: Экономика – 1989. – 265с.
- Баронов В.В. Автоматизация управления предприятием / В.В. Баронов и др. – М.: ИНФРА-М, 2000. – 300 с.
- Березный А. Управленческий учет: вопросы методологии и использования компьютерных информационных систем / Березный А., Дубовик С. // Рынок ценных бумаг. – 1999. – № 9.
- Вендров А.М. Проектирование программного обеспечения экономических информационных систем: Учебник. – 2-е изд., перераб. и доп.– М.: Финансы и статистика, 2006. – 544 с.
- Верников Г. Г. Корпоративные информационные системы: не повторяйте пройденных ошибок / Верников Г. Г. // Менеджмент в России и за рубежом. – 2003. – № 2.
- Гаврилов Д. А. Управление производством на базе стандарта MRP II / Д. А. Гаврилов. – 2-е изд. – СПб.: Питер. – 2005. – 416 с.