Описание проекта
Контроль автопарка когда машины ежедневно в рейсах, перевозят тонны грузов, и способствуют развитию нашей страны не простая задача. Запчасти, постоянные "новинки" в законодательстве, огромная конкуренция, не хватка кадров, заставляют предпринимателей повышать эффективность работы и снижать издержки. Понятный инструмент всем сотрудникам, который станет не заменимым помощником в решении рутинных задач, связанных с обслуживанием транспортных средств, комплекс мер позволит оцифровать парк транспортных средств, поставить на контроль документы по ТС необходимые для работы, и текущие плановые задачи по обслуживанию, планировщик позволит не пропустить выполнение задач. Сервис позволяет добиваться повышения операционной эффективности предприятия. Онлайн-сервис, позволяет владельцам автопарков сокращать издержки и риски ведения бизнеса в отрасли, позволяющий забыть о бумажных журналах и ексель таблицах. Простой и удобный сервис позволяет контролировать и осуществлять мониторинг сроков окончания документов и разрешительной документации так необходимой для бесперебойной работы коммерческого автопарка. Ставить задачи и контролировать ход работ по обслуживанию ТС Вашего корпоративного автопарка, удобный помощник который не забудет задачи и напомнит ответственным исполнителям в удобной форме. Собственная база знаний по автопарку избавит Вас от длительных поисков информации по ремонту и обслуживанию и сократит временные трудозатраты для вступления в должность новых сотрудников отвечающих за обслуживание ТС.
Применяемые технологии
Технологический стек включает: • Frontend: React + TypeScript; • Backend: Django + Django Rest Framework; • База данных: PostgreSQL; • Виртуальный сервер: VDS. • Интеграция Система будет разделена на несколько функциональных подсистем, среди которых: • Авторизация и аутентификация пользователей: Реализация системы управления пользователями. • Управление контентом: Позволит пользователям добавлять, редактировать и удалять данные. • Поиск и фильтрация: Подсистема для реализации функций поиска и фильтрации данных пользователем. • Аналитика: Реализация системы сбора статистики по документам загруженных в систему пользователем. Система спроектирована с учётом горизонтального масштабирования. При необходимости возможно будет добавление новых экземпляров приложений и баз данных, что увеличит производительность и доступность системы. Протокол обмена данными: Для обмена данными между клиентом и сервером используется протокол HTTPS. Данные будут передаваться в формате JSON, что позволяет легко интегрировать данные с различными клиентскими приложениями и обеспечивает простоту при взаимодействии с API. Система интегрирована с внешними сервисами. Это может включать в себя: • Сервисы для отправки уведомлений пользователю; • Интеграция с платежным сервисом, который принимает оплату, оплата пришла, три варианта подписки, вначале один вариант, биллинг; • Сервисы для подтягивания документов пользователей платформы. В процессе разработки использовались следующие технологии: Django REST Framework для создания серверной части и TypeScript для разработки клиентской части. Django REST Framework предоставил мощные инструменты для создания API, что позволило легко интегрировать фронтенд и бэкенд. TypeScript, в свою очередь, обеспечил статическую типизацию, что увеличило надежность кода и упростило его поддержку. Примеры работы размещены в ПРИЛОЖЕНИЕ А. Основные языки программирования: 1. Python: Основной язык для разработки серверной части на Django. Использованы его возможности для написания представлений (views), маршрутов (urls). 2. TypeScript: Язык, использованный для фронтенд-разработки, который предлагает строгую типизацию и позволяет писать более структурированный и предсказуемый код. Средства автоматизации Для автоматизации различных задач в процессе разработки использовались следующие инструменты: • Visual Studio Code (VS Code): Редактор исходного кода; • Prettier: Инструмент для форматирования и проверки качества кода, что помогло поддерживать единый стиль кодирования и минимизировать ошибки. Компилятор Для работы с TypeScript был использован TypeScript Compiler (tsc), который компилирует код TypeScript в JavaScript. Это позволяет использовать современные возможности JavaScript. Инструменты отладки Отладка в процессе разработки включала использование различных инструментов и подходов: • VS Code Debugger: Инструмент отладки, встроенный в Visual Studio Code, который позволяет ставить точки останова, отслеживать значения переменных и управлять исполнением кода. • VS Code Django-silk для оптимизации sql запросов. База данных В качестве базы данных использовалась PostgreSQL, что обеспечило надежную и производительную работу с данными. Django эффективно взаимодействует с PostgreSQL через ORM (Object-Relational Mapping), предоставляя разработчикам простой и интуитивно понятный интерфейс для работы с базой данных. Для управления миграциями использовалась система миграций Django, которая автоматически отслеживает.
Клиенты
Конечные потребители и оценка доли рынка. На основе проведенных интервью подтверждены основные пользователи сервиса: Малые и средние предприятия в составе которых имеется транспорт коммерческого назначения, и спецтехника, осуществляющий грузоперевозки и экспедиционные услуги не имеющие единой системы управления автопарком или достаточного количества сотрудников которые выполняют контроль за «ТС» в реальном времени. Сотрудники компании в должностные обязанности которых входит контроль за автопарком и имеют возможность самостоятельно приобрести инструмент контроля в связи с доступностью предложения без необходимости внедрения. Частные лица владельцы сдающих в наем «ТС» Профиль клиента в качестве первого последователя: Региональная компания в штате которой не большое количество сотрудников. Задачи у сотрудников как правило включают в себя контроль за всем начиная от найма водителей до списания шин. Руководитель или собственник понимает, что происходит в компании и сам время от времени следит за текущим положением дел и осознает необходимость операционного контроля не смотря на задачи по стратегическому развитию. Понимает, что найти хорошего ответственного сотрудника за небольшие деньги довольно сложно, и цифровые сервисы реально могут помочь с решением рутинных задач как сотрудникам и как инструмент контроля для самого директора. Парк не более 20 ТС Для определения потенциала рынка мы используем данные по категориям сегментов, опираясь не на объем рынка в денежном выражении так как оценить его на данном этапе не представляется возможным. Мы платформа, которая объединяет несколько сегментов потребителей, то оценка может быть не такой очевидной. В нашем случае, как и при расчетах модели юнит-экономики, используется правило, что оценка осуществляется от количества пользователей и единиц техники. Правила расчета по методике по TAM / SAM / SOM мы используем: В качестве исходных предпосылок и промежуточных суждений реальные данные из разных источников. Расчет объема рынка проводится за счет сегментации аудитории по разным параметрам, от более широкой к нашей целевой. Для тех приближений, для которых не найдено статистических данных, мы будем использовать допущения (это наши гипотезы). Ключевым способом сформулировать такие допущения является суждение по аналогии. Будем предполагать, что «меньшие» сегменты распределены равномерно в «больших» сегментах. Используемые данные на основе информационных систем: Юридические лица отплачивающие транспортный налог в сумме не менее 100 000 тыс. С учетом транспорта приобретенного в лизинг Действующие юридические лица по всем сегментам деятельности Год отчетности не старее 2022 года. На примере аналитики компании которые осуществляют грузовые перевозки более 85% малые предприятия поэтому учитываем именно размер платежа. ТАМ - По результатам анализа количество компаний с наличием транспорта на балансе предприятия составляет 274 000 компаний по РФ по всем видам деятельности. SAM - Рассматриваем доступный объем рынка в размере 30% от общего объема. SOM - Целевое значение в виде реально достижимого рассчитываем от объема доступного рынка в размере 5%. Получаем 4110 компаний которые могут являться потенциальными клиентами по разным сегментам рынка, размерам и категориям автопарков. Что составляет 1,5 % от общего объема рынка.
