Navixy DataHub Bronze: кастомная аналитика автопарка

Большинство команд разработчиков тратят ценные ресурсы на решение проблем интеграции телематических данных: борются с ограничениями API, создают нестабильные скрипты экспорта и испытывают трудности с требованиями по соответствию нормативам. Базовый бронзовый слой Navixy DataHub устраняет эти узкие места. Читайте далее, чтобы изучить возможности, которые платформа телематической аналитики открывает для вашего бизнеса.

Ключевые преимущества

Доступ к сырым телематическим данным через прямые SQL-запросы, устранение узких мест API и ускорение корпоративной аналитики.

Разработка и запуск кастомной аналитики автопарка, адаптированной под уникальные операционные цели и показатели эффективности.

Обеспечение мониторинга датчиков в реальном времени, обнаружения аномалий, предикативного обслуживания и продвинутой геопространственной аналитики.

Превращение телематики в масштабируемый движок для предикативной аналитики корпоративного уровня и более разумного принятия решений.

Корпоративная аналитика автопарков без ограничений

Navixy DataHub предоставляет разработчикам, работающим с корпоративными автопарками, прямой SQL-доступ к потокам телематических данных в реальном времени, историческим наборам данных и гибкому проектированию схем данных для создания пользовательских приложений аналитики автопарков.

Свяжитесь с отделом продаж, чтобы узнать основные преимущества нового подхода к аналитике автопарков, доступного с Navixy DataHub.

Платформа Navixy DataHub устраняет ограничения скорости API и барьеры доступа к данным, позволяя создавать всё — от оперативных дашбордов в реальном времени до сложных многомерных аналитических движков. Благодаря совместимости с PostgreSQL и встроенной поддержке интеграции с популярными BI-инструментами, ML-фреймворками и конвейерами данных, разработчики могут использовать имеющиеся навыки и инструментарий без привязки к поставщику.

Базовая архитектура Private Telematics Lakehouse (PTL) предоставляет четыре ключевых паттерна обработки данных через стандартные SQL-интерфейсы:

потоковый ввод данных для приложений реального времени,
анализ временных рядов для исторической отчетности,
конвейеры инжиниринга признаков для обучения ML-моделей,
межтабличные соединения для контекстной бизнес-аналитики.

Эта архитектура даёт разработчикам гибкость для реализации пользовательской бизнес-логики непосредственно в SQL или извлечения данных для обработки в Python, R или других аналитических средах и BI-инструментах.

Сценарии аналитики автопарка на базе уровня Bronze

Уровень Bronze предоставляет доступ к исходным структурированным данным, которые разработчики могут напрямую запрашивать для таких задач, как:

Мониторинг показаний датчиков в режиме реального времени

DataHub поддерживает прием телематических данных в реальном времени, позволяя интерактивным панелям и операционным дашбордам отображать показания датчиков — GPS, скорость, обороты двигателя, температуру или уровень топлива — с минимальными задержками. Эта потоковая функциональность обеспечивает диспетчерам и менеджерам мгновенную видимость состояния автопарка, что способствует более быстрому устранению неполадок, повышению операционной осведомленности и принятию обоснованных решений.

Выявление аномалий

Выявляйте нарушения, такие как кража топлива, неисправности датчиков или несанкционированное использование техники, с помощью систем обнаружения в реальном времени. DataHub позволяет применять статистические подходы, обеспечивая высокодостоверные оповещения на основе отклонений от исторических норм или установленных поведенческих пороговых значений.

Предиктивное обслуживание

Прогнозируйте отказы компонентов, анализируя закономерности в показаниях температуры, оборотах двигателя, кодах неисправностей и истории поломок. Обучив модели машинного обучения на этих данных, компании могут перейти от реактивного ремонта к проактивному планированию, сокращая аварийные ремонты, повышая время работы транспорта и оптимизируя интервалы обслуживания.

Геопространственная аналитика

Анализируйте данные о перемещениях во времени и пространстве для создания геозон, оптимизации расположения депо или складов и оценки географического охвата услуг. Позиции активов можно сравнивать с местоположениями практически в реальном времени, а телематические данные добавляют контекстную информацию для поддержки более обоснованного принятия решений.

Пользовательские дашборды автопарка в реальном времени: точность, где каждая минута на счету

Бронзовый уровень Navixy DataHub является отправной точкой для более глубокого аналитического анализа, захватывая необработанные, нефильтрованные данные в структурированной, запрашиваемой среде. Он незаменим для создания содержательных дашбордов или приложений и решения неотложных операционных задач через мониторинг в реальном времени и историческую отчетность.

Вы можете извлекать и визуализировать исходные данные как есть, или применять логику для создания новых метрик, KPI и пользовательских статусов. Давайте рассмотрим практические примеры.

Сценарий использования: мониторинг датчиков в реальном времени

На производственном предприятии операторы создали dashboard в Grafana для мониторинга данных датчиков в реальном времени — с фильтрацией по активам, типам датчиков или отдельным датчикам. Это помогло выявлять аномалии на раннем этапе, предотвращать простои и улучшать реагирование на техническое обслуживание.

В dashboard использовались SQL-запросы к сырым данным, например:

select
	o.object_label,
	lcs.sensor_type,
	lcs.device_time,
   lcs.value as last_measurement_value
FROM business_data.latest_calibrated_sensors lcs
LEFT JOIN raw_business_data.objects o ON o.device_id = lcs.device_id
WHERE 1=1
and lcs.sensor_id is not null
ORDER BY lcs.device_time DESC

Сложная настройка не требовалась — только прямой доступ к входным данным и инструмент визуализации, подключенный к DataHub.

Real time status dashboard DataHub

Кейс: дашборд состояния автопарка с пользовательской логикой

В логистике менеджерам автопарков нужны дашборды, которые выходят за рамки стандартных категорий событий. Используя Bronze-слой DataHub, они создали дашборд «статуса движения» на основе пользовательской логики — например, минимальных пороговых значений скорости и времени простоя. Вот упрощенная версия используемого запроса:

WITH tracking_data_core AS (
  SELECT * FROM raw_telematics_data.tracking_data_core tdc
  WHERE tdc.device_time >= NOW() - INTERVAL '15 minutes'
    AND tdc.event_id IN 
(2, 802, 803, 804, 811)
  ORDER BY tdc.device_time, tdc.device_id DESC
)
SELECT DISTINCT ON (tdc.device_id)
  tdc.device_id,
  tdc.event_id,  tdc.platform_time,
  tdc.speed / 100 AS speed,
  tdc.latitude / 1e7 AS latitude,
  tdc.longitude / 1e7 AS longitude,
  tdc.altitude / 1e7 AS altitude,
  tdc.device_time,
  CASE 
    WHEN tdc.speed / 100 > 2 
      AND EXTRACT(EPOCH FROM (NOW() - tdc.device_time)) / 60 < 3 
      THEN 'moving'
    WHEN EXTRACT(EPOCH FROM (NOW() - tdc.device_time)) / 60 < 3 
      THEN 'stopped'
    ELSE 'parked'
  END AS moving_status,
  CASE 
    WHEN EXTRACT(EPOCH FROM (NOW() - tdc.device_time)) / 60 <= 1 THEN 'active'
    WHEN EXTRACT(EPOCH FROM (NOW() - tdc.device_time)) / 60 <= 3 THEN 'idle'
    ELSE 'offline'
  END AS connection_status,
  to_char(tdc.device_time, 'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS') as last_connect_formatted
FROM tracking_data_core AS tdc
ORDER BY tdc.device_id, tdc.device_time DESC

Преимущество данной модели заключается в ее адаптивности. Например, помимо стандартных статусов, пользователи могут определить собственные пользовательские статусы, такие как статус «простой» — активируемый только когда транспортное средство находится в пределах геозоны склада и датчик двери активен. Логика полностью настраивается через SQL, предоставляя операционным командам прямое управление мониторингом и отчетностью по автопарку. Или вы можете использовать Python для создания приложения с собственной панелью управления или отчетом, как показано на экране ниже.

Панель управления статусами объектов через DataHub

Такой подход обеспечивает менеджерам контроль в режиме реального времени и свободу развития логики без вмешательства поставщика или зависимости от предопределенных шаблонов.

Используйте DataHub как шлюз к продвинутой аналитике автопарка

Уровень DataHub Bronze представляет собой надежную отправную точку для получения реального понимания ваших операций. Как только эта основа создана, компании могут выйти за рамки обнаружения на основе правил и разрабатывать более сложные модели.

На этом уровне вы можете:

Применять машинное обучение для выявления подозрительных поездок.
Создавать системы прогностической оценки для предвидения рискованного поведения водителей.
Интегрировать данные экономичного вождения с информацией по техобслуживанию и соответствию требованиям для максимизации эффективности автопарка.

Предоставляя контроль над данными и логикой непосредственно лицам, принимающим решения, Navixy DataHub превращает телематику из статичных дашбордов в мощный механизм аналитики и автоматизации.

Свяжитесь с отделом продаж, чтобы узнать, как использование уровня Navixy DataHub Bronze может поддержать ваши потребности в аналитике и отчетности.