2022/11/18 11:06:43

Информационные технологии в аэропорту Шереметьево

Статья посвящена созданию и развитию информационных технологий в аэропорту Шереметьево.

Содержание

История

2022: Аэропорт "Шереметьево" представил цифровую экосистему отраслевому сообществу

16 ноября 2022 года международный аэропорт Шереметьево представил отраслевому и экспертному сообществу комплекс разработок в качестве базы для создания национальной цифровой аэропортовой экосистемы.

«
Правительство поставило задачу перед предприятиями критической инфраструктуры, включая авиационный транспорт, провести в кратчайшие сроки импортозамещение в части программного обеспечения. Международный аэропорт Шереметьево возглавил Индустриальный центр компетенций «Аэропорты», поскольку у нас есть разработки, компетенции и опыт. Мы предлагаем решение, которое может быть в целом либо в своих составных частях - модулях применено во всех аэропортах страны,
отметил генеральный директор АО «МАШ» Михаил Василенко.
»

Шереметьево разработал и реализует программное обеспечение с применением методов искусственного интеллекта.

Цифровая экосистема МАШ позволяет в автоматическом режиме управлять аэропортовым производством за счет обработки больших объемов данных. Совокупность этих процессов позволяет значительно оптимизировать затраты и повысить эффективность работы.Банковская цифровизация: ускоренное импортозамещение и переход на инновации. Обзор и рейтинг TAdviser 13.2 т

Цифровая экосистема управления производственными процессами МАШ включает в себя:

  • AODB - Центральная аэропортовая база данных (ЦАБД) «Синхрон» - основной инструмент управления операционной деятельностью аэропорта;
  • система совместного принятия решений с авиакомпаниями (A-CDM);
  • RMS - автоматизированная система управления ресурсами с применением графического интерфейса;
  • цифровой двойник - система долгосрочного и краткосрочного моделирования, анализа и оптимизации деятельности аэропорта с применением методов искусственного интеллекта, в том числе нейросетей];
  • другие перспективные системы, включая управленческую отчетность и коммерческие инструменты для принятия своевременных адекватных решений.

Шереметьево разработало и внедрило систему совместного принятия решений с авиакомпаниями (A-CDM), используя собственную инновационную производственную базу данных «Синхрон».

Точная система прогнозирования позволила разработать цифровой двойник аэропорта Шереметьево, моделирующий работу взлетно-посадочных полос, пассажирских и грузовых терминалов, систем обработки багажа и досмотрового оборудования, персонала и техники. Плюсы системы заключается в постоянном автоматическом переобучении и мгновенной реакции на изменения.

Оперативное реагирование на изменения позволяет Шереметьево минимизировать негативное влияние на экономику аэропорта и сохранять производственные возможности для стабильного обеспечения функционирования в постоянно меняющихся условиях. Цифровая экосистема Шереметьево за счет оптимизации планирования позволяет ежегодно экономить свыше 1 млрд рублей.

Цифровая экосистема Шереметьево дает гибкость реагирования на запросы и потребности авиакомпаний за счет понимания влияния на экономику аэропорта их инициатив и дает возможность предоставлять дополнительные скидки на обслуживание. Это выгодно для всех сторон: аэропорта, авиакомпаний и в конечном итоге для пассажиров.

«
Государство и отраслевой бизнес столкнулись с вызовами и угрозами, которые в ряде случаев ускорили принятие и реализацию решений по цифровизации в транспортной отрасли, импортозамещению решений иностранных разработчиков, дальнейшему обеспечению технологического суверенитета. Хороший пример - переход всех отечественных авиакомпаний на российские системы бронирования. Угроза одностороннего прекращения обслуживания со стороны иностранных провайдеров и, как следствие, сбоя в авиасообщении, стало стимулом к ускоренному переходу - к концу октября 2022 года все российские авиакомпании стали использовать отечественные системы бронирования. Я уверен, что этот масштабный проект может стать примером того, как государство совместно с бизнесом может в кратчайшие сроки решать злободневные проблемы, вставшие перед отраслью,
»

2021

Шереметьево создает цифровую модель аэропорта на основе ИИ и Big Data. Уже получен эффект в 1 млрд рублей

В 2020 году аэропорт Шереметьево сделал значительный шаг вперед во внедрении технологий производственного моделирования, то есть математического описания процессов своей деятельности. Об этом говорится в годовом отчете аэропорта, который был одобрен на 28 июня 2021 года на годовом общем собрании акционеров.

Последовательное математическое моделирование производственных процессов решает задачу формирования единой цифровой модели работы аэропорта, которая в полном объеме появится в среднесрочной перспективе, объясняется в отчете. В 2020 году математическое моделирование охватило, в частности, следующие процессы:

  • обслуживания воздушных судов на перроне (как пассажирских, так и грузовых),
  • обработки багажа в автоматической системе,
  • процедуры обеспечения авиационной безопасности.

При этом, утверждают в Шереметьево, общий эффект от внедрения модели уже превысил 1 миллиард рублей.

Также моделирование позволило снизить количество задержек рейсов, уменьшить очереди для пассажиров, уменьшить объем потерянного багажа и выстроить рабочие смены оптимально с точки зрения баланса интересов сотрудников и потребностей производства.

Единая цифровая модель аэропорта строится таким образом, чтобы в будущем принять на себя многие фундаментальные управленческие задачи (фото - годовой отчет Шереметьево)

По плану в 2021 году в цифровой формат будут переведены такие процессы, как:

  • определение мест стоянок воздушных судов и моделирование загруженности,
  • взлетно-посадочные полосы (то есть, фактически, оптимизация всего движения самолетов по аэродрому),
  • регистрация пассажиров на стойках в терминалах,
  • обслуживание пассажиров с ограниченными возможностями, и другие.

В 2020 году аналитическая команда Шереметьево в сфере математического моделирования в начала применять системы машинного обучения. И теперь факторы выявляются не на основе гипотез аналитиков, а на основе значительных накопленных данных (Big Data), взаимные зависимости между которыми определяют системы искусственного интеллекта. Таким образом удалось повысить точность прогнозирования более чем в 5 раз, сказано в годовом отчете.

Как результат, цифровая модель работы аэропорта в существующих параметрах позволяет делать точные прогнозы производственной деятельности и открывает новые возможности для финансового и управленческого планирования. Уже сейчас результаты моделирования используются в процессах бюджетирования, планирования капитальных затрат, в т.ч. на строительство инфраструктуры, планирования найма и обучения персонала. А с недавних пор с помощью моделирования принимаются решения о привлечении тех или иных авиакомпаний.

В ближайшей перспективе цифровая модель будет в автоматическом режиме оптимизировать расписание рейсов с учётом пропускной способности инфраструктуры, погоды, задержек самолётов в других аэропортах, минимизировать время руления для комфорта пассажиров. Также она будет создавать планы набора, обучения персонала, определять максимально эффективные смены работы, определять потребности и планы закупки техники.

Кроме того, планируются внедрение системы рекомендаций для координации расписания, системы управления и согласования допущений (производственных нормативов) и разработка инструментов для различных подразделений, позволяющих повысить прозрачность принимаемых решений.

«
Единая цифровая модель аэропорта строится таким образом, чтобы в будущем принять на себя такие фундаментальные управленческие задачи, как мониторинг и управление аэродромом, включая визуализацию, управление движением и т.п., автоматизацию обслуживания (багаж, регистрацию, межтерминальный трансфер, паспортный контроль, безопасность и др.), операционное управление аэропортом в реальном времени (согласование решений по подразделениям, взаимодействие с авиакомпаниями и т.п.), управление расходом ресурсов (от топлива и противообледенительной жидкости до коммунальных ресурсов и бюджетов), управление персоналом, а также прогнозирование и перспективное планирование, - поясняется в годовом отчете аэропорта Шереметьево.
»

Внедрение системы распознавания лиц для автоматизации предполетных процедур

В феврале 2021 года стало известно о внедрении биометрического контроля в аэропортах «Домодедово» и «Шереметьево». Новая технология позволит позволит полностью автоматизировать прохождение предполетных процедур. Подробнее здесь.

2020: Как ИИ помогает управлять аэропортом: опыт Шереметьево

Выступая 24 ноября на онлайн-конференции TAdviser Summit 2020, директор дирекции производственного моделирования международного аэропорта Шереметьево Сергей Коняхин рассказал об опыте и планах применения технологий искусственного интеллекта в аэропорту.

Шереметьево является крупнейшим аэропортом России, обладающим самой масштабной терминальной и аэродромной инфраструктурой в стране: 6 пассажирских терминалов общей площадью более 570 тыс. кв. м, три взлетно-посадочные полосы, карго-терминал мощностью 380 тыс. тонн грузов ежегодно, другие объекты.

Директор дирекции производственного моделирования международного аэропорта Шереметьево Сергей Коняхин поделился лучшими практиками использования ИИ в своей компании на TAdviser SummIT

Бесперебойное функционирование всех систем Шереметьево требует точного планирования, диспетчеризации всех процессов, эффективного распределения ресурсов, отметил Сергей Коняхин.

При этом прогнозирование производственной деятельности аэропорта должно формироваться с учетом ряда специфических факторов. В их числе: неоднородность объема пассажиропотока и грузопотока - в течение суток, недели, сезона постоянно меняется потребность в ресурсах и нагрузка на системы аэропорта; масштабы инфраструктуры, распределение нагрузки между терминалами, зонами перрона; необходимость во взаимодействии большого количества служб аэропорта; влияние погодных и сезонных факторов.

Слайд из презентации Сергея Коняхина

С целью решения двух важных задач – снижения производственных рисков и увеличения прибыли – аэропорт Шереметьево разработал и внедрил системы автоматического долгосрочного и краткосрочного планирования персонала и ресурсов. В аэропорту и компаниях, участвующих в обслуживании пассажиров и самолетов, работает более 10 тыс. человек, используются тысячи единиц техники, привел данные представитель Шереметьево. Чтобы снизить риски и увеличить прибыль, аэропорт должен точно знать минимально необходимое количество всех видов персонала и техники в конкретный момент времени в каждой точке.

Слайд из презентации Сергея Коняхина

Зная потребности в персонале по месяцам, система подбирает оптимальное штатное расписание, графики набора персонала, обучения и переобучения. Зная потребности по дням недели, система подберет графики расстановки техники, а по часам – система помогает планировать ранние выезды на работу, обеды и релокации в течение дня.

Для оценки потребностей по каждому промежутку времени требуется учесть множество факторов, говорит Сергей Коняхин. Решением стало использование технологий машинного обучения. Для каждой из прогнозируемых величин были подобраны оптимальные алгоритмы машинного обучения, подготовлены данные, подобраны дополнительные агрегации данных.

«
Если выражаться банковским языком, мы должны не просто ответить на вопрос, вернет человек кредит или нет, а мы должны сказать, в какое отделение, в какое время и какими купюрами он этот кредит будет возвращать, - отметил Сергей Коняхин.
»

Слайд из презентации Сергея Коняхина

В пример реализации этой аналитики Сергей Коняхин привел прогнозирование загрузки самолета. Раньше ее брали равной 80% от компоновки самолета. И отклонения достигали до 40%, что непозволительно для оптимального расчета. А с помощью машинного обучения менее чем за год точность прогнозов повысилась практически в 10 раз, говорит он. И это не предел.

«
Конечно, что-то мы прогнозируем лучше, что-то хуже. Иногда нас очень «подводят» хоккейные команды или оркестры, которые неожиданно портят прогноз по багажу, - отмечает представитель аэропорта Шереметьево.
»

Он также рассказал, с чем столкнулась компания при тестировании систем планирования ресурсов. Оказалось, что рассчитать оптимальное количество ресурсов недостаточно, так как диспетчеры были не готовы управлять таким количеством ресурсов. В итоге случалось, что оборудование находилось в неправильных локациях, ресурсы не распределялись правильно между зонами в пределах дня. Также на тот момент еще не панировались обеды и задержки на работе. Получалось, что мог наступить пик нагрузки, а сотрудников в это время требовалось отпустить на обед.

Слайд из презентации Сергея Коняхина

В итоге на основе систем предсказания были разработаны системы автоматического оперативного планирования ресурсов и персонала с рекомендациями на смену для каждого диспетчера, рассказывает Сергей Коняхин.

По данным аэропорта Шереметьево, результате внедрения систем автоматического долгосрочного и краткосрочного планирования персонала и ресурсов были достигнуты следующие эффекты:

  • проведена калибровка системы планирования на реальных процессах и устранены ее недостатки;
  • реализованы рекомендательные системы для диспетчеров с целью управления ресурсами с учетом будущих событий;
  • произведена существенная оптимизация расходов компании.

Слайд из презентации Сергея Коняхина

Дальнейшими направлениями развития систем искусственного интеллекта является автоматическая диспетчеризация и автоматизация функций административного персонала, а также формирование максимально прозрачной отчетности и подробного факторного анализа для топ-менеджмента компании.

В перспективе использование систем искусственного интеллекта будет способствовать поддержанию высокого качества обслуживания пассажиров, авиакомпаний и пунктуальности выполнения рейсов с учетом долгосрочного роста пассажирских и грузовых перевозок.

2019: Ключевые проекты в сфере цифровизации

В годовом отчете за 2019 год аэропорт Шереметьево отчитался о ключевых проделанных работах в области цифровизации. В документе отмечается, что аэропорт продолжил внедрение и развитие современных информационных технологий, направленных на улучшение бизнес-процессов в аэропорту. Ниже приводятся примеры наиболее знаковых проектов, выполненных в 2019 году.

В сфере пассажирских сервисов

Кабины паспортного контроля в Терминале С были оборудованы устройствами считывания DSM-Frontier (модуль служб паспортного контроля) для контроля доступа пассажиров на основании сканирования электронного посадочного талона. Устройства позволяют считывать информацию с бар-кода посадочного талона на мобильном телефоне и предоставлять контролеру информацию о рейсе, на который зарегистрирован пассажир, без использования распечатанного на бумаге посадочного талона.

Кроме того, предоставление доступа к программному модулю контроля прохождения личного досмотра DSM-Gate на стойках выхода на посадку позволяет агентам по посадке следить за прохождением пассажирами личного досмотра и контролировать отсутствие ограничений при досмотре их багажа, отмечается в годовом отчете.

За счет технологий, в том числе, Шереметьево стремится повысить пропускную способность аэропорта (фото - годовой отчет аэропорта за 2019 год)

Трансферная зона Южного терминального комплекса была оснащена воротами IER710 для автоматизированной проверки посадочных талонов и допуска трансферных пассажиров с прибывающих рейсов в залы ожидания вылета на следующий рейс. Оборудование закуплено и поставлено в Шереметьево в 2019 году. Работы по монтажу начаты в ноябре 2019 года, ввод в эксплуатацию запланирован на лето 2020 года.

Также были установлены новые кластеры мониторов отображения полетной информации для пассажиров, унифицированы решения по отображению полетной информации во всех терминалах аэропорта в целях автоматизации и улучшения информационного обслуживания пассажиров.

А у автовладельцев появилась возможность оплаты парковки в Шереметьево через официальный сайт аэропорта и с помощью мобильного приложения.

Еще в 2019 году был принят в эксплуатацию новый программный комплекс управления контактным центром для обработки входящих телефонных вызовов пассажиров. Он интегрирован с системами внутренней телефонной сети аэропорта. В ходе проекта внутренние информационные сайты, к которым обращаются сотрудники контакт-центра, были внесены во встроенную базу знаний. В Шереметьево утверждают, что итогом проекта стало повышение эффективности контроля работы операторов контакт-центра.


В сфере обработки багажа

В 2019 году в Шереметьево внедрили современную единую систему сверки багажа BRS (Baggage Reconciliation System) для всех терминалов аэропорта. Она позволяет отслеживать статус обработки и досмотра багажа, вести учет его загрузки по всему аэропорту, формировать багажные манифесты и отчеты, выгружать багажную статистику для внешней отчетной системы.

Также была реализована система аналитической отчетности по багажу BagTrack, позволяющая формировать структурированные отчеты по всему зарегистрированному и обработанному в аэропорту багажу за любой период с разбивкой на категории: отправленный, неотправленный, досылочный, несканированный, багаж пассажиров с отмененной перевозкой, а также определять факторы по неотправленному багажу.

Шереметьево является крупнейшим российским аэропортом по объемам пассажирских и грузовых перевозок (фото - годовой отчет аэропорта за 2019 год)

Еще была внедрена единая система обмена багажными сообщениями и полетной информацией для оптимизации архитектуры обмена данными между багажными системами и с хостами регистрации авиакомпаний, сокращения количества интерфейсов с внешними хостами и нагрузки на глобальные сети обмена информацией. Теперь все системы обработки багажа в терминалах и межтерминальных соединениях аэропорта подключены к единому локальному брокеру сообщений для обмена багажными сообщениями и передачи данных по расписанию рейсов.


В сфере повышения эффективности бизнес-процессов

В Шереметьево были разработаны и реализованы принципы совместного принятия решений A-CDM (Airport-Collaborate Decision Making) на основе аэропортовой базы данных «Синхрон», которая интегрирована с ИТ-решениями базовой авиакомпании «Аэрофлот», органов управления воздушным движением и партнеров. За счет использования данных всех производственных ИT-систем она позволяет вести контроль выполнения операций полностью в автоматическом режиме с точностью до 1 минуты, заявляют в Шереметьево.

Система обеспечивает координацию работы различных бизнес-подразделений аэропорта, авиакомпаний, хэндлеров, ОрВД и представителей государственных контролирующих органов. В аэропорту заявляют, что это позволяет повысить пропускную способность, обеспечить пунктуальность рейсов, сократить время ожидания в очереди на вылет воздушного судна для критичных рейсов, оптимизировать использование ресурсов в аэропорту.

Кроме того, были внедрены или существенно улучшены модули автоматизированной системы управления ресурсами (RMS): «Перспективное планирование стоек регистрации», «Управление персоналом и спецтехникой Дирекции обработки багажа», «Управление персоналом по доставке трансферного багажа прилету», «Управление персоналом ООО Шереметьево-Безопасность», «Управление каруселями комплектации багажа» и ряд других.


В сфере обеспечения транспортной безопасности

В 2019 году, по данным Шереметьево, в аэропорту были реализованы следующие инновационные решения:

  • был протестирован программно-аппаратный комплекс по автоматическому обнаружению предметов, запрещенных к проносу в зону транспортной безопасности с помощью нейросетей;
  • в Терминалах В и С установлены камеры видеонаблюдения, которые позволяют в том числе реализовывать розыск в пассажиропотоке;
  • внедрена система централизованного управления, сбора информации и мониторинга состояния работы многозонных арочных металлодетекторов, благодаря которой стало возможно дистанционно управлять настройками оборудования, получать достоверную информацию о загруженности каждого пункта пропуска и, в свою очередь, более эффективно распределять людские ресурсы, задействованные при досмотре;
  • внедрена система радиационного контроля, которой в новом Терминале С оснащены все входные группы. Это решение позволяет проверять радиационную безопасность без неудобств для посетителей, минимизировать человеческий фактор при регистрации, архивировании и обработке данных, генерировать оповещения о тревожных событиях в целях оперативного реагирования и связывать данные радиационного контроля с данными видеонаблюдения;
  • протестирована система мониторинга состояния внимания операторов, способная отмечать уровень бдительности сотрудника. Систему слежения за действиями операторов планируется в будущем интегрировать в досмотровую технику всех терминалов аэропорта.

«
Следует отметить, что значительная часть оборудования и решений в сфере безопасности в аэропорту Шереметьево обеспечивается отечественными разработчиками и производителями, - отмечается в годовом отчете аэропорта за 2019 год. - Это прежде всего касается досмотрового оборудования, систем видеонаблюдения, систем контроля управления доступом, тревожно-вызывной сигнализации, программных решений верхнего уровня, а также систем охраны периметра аэропорта.
»

2015

Создание распределенного ЦОД на базе технологий Cisco и NetApp

В октябре 2015 года компания «АТМ-Груп» сообщила о проекте создания распределенного ЦОД по заказу Международного аэропорта Шереметьево на базе системы FlexPod - совместного решения компаний Cisco и NetApp[1]. На сайте «АТМ-Груп» говорится, что Шереметьево для поддержки функционирования ИТ-систем аэропорта использовал ЦОД, включающий в себя развитую сетевую и серверную инфраструктуры, на основе которой предоставляются производственные и офисные ИТ-сервисы, строящиеся как на специфических аэропортовых приложениях, так и на сервисах на базе ПО SAP, Microsoft, Oracle. При этом, оборудование и приложения были распределены по двум технологическим площадкам разного масштаба.

Для повышения надежности и качества предоставления ИТ-сервисов у АО «МАШ» необходимо было объединить две имеющиеся площадки в единую надежную инфраструктуру хранения и обработки данных. Такая конфигурация позволила бы обеспечить дополнительный уровень защиты данных с использованием репликации и возможность перераспределения нагрузки.

Для реализации задачи, по утверждению «АТМ-Груп», специалисты АО «МАШ» рассматривали оборудование HP, IBM, Hitachi, Cisco и NetApp. Cisco и NetApp приняли решение предоставить единый продукт – FlexPod, который включает в себя серверы Cisco UCS, системы хранения данных NetApp и конвергентное коммутирующее оборудование Cisco, сказано в пресс-релизе компании.

Подробнее о проекте здесь.

Оптимизация затрат на софт Oracle

В апреле 2015 года компания Comparex сообщила о завершении проекта по управлению лицензиями Oracle в аэропорту Шереметьево. Теперь затраты на лицензии Oracle одной из крупнейшей воздушной гавани России рассчитываются максимально точно, исходя из реальных потребностей и оптимального способа приобретения ПО, заявили в Comparex.

Шереметьево использует специализированные системы для автоматизации деятельности компании на базе технологий Oracle. Одна из таких систем - производственная база данных «Синхрон», говорилось в пресс-релизе Comparex[2]. «Синхрон» обеспечивает управление всеми бизнес-процессами в аэропорту, связанными с наземным обслуживанием воздушных судов.

2014: Как устроена ИТ-инфраструктура Шереметьево. Интервью TAdviser с Кириллом Куликовым

Начальник Службы технической инфраструктуры Дирекции по ИТ аэропорта Шереметьево Кирилл Куликов в интервью TAdviser в сентябре 2014 года рассказал о том, как устроена ИТ-инфраструктура одного из крупнейших транспортных узлов России, о текущих и планируемых проектах, а также об ИТ-услугах, которые аэропорт предоставляет сторонним компаниям. Подробнее здесь.

ИТ-паспорт проектов в аэропорту Шереметьево


ПроектИнтеграторПродуктТехнологияГод
Описание проектаБез привлечения консультанта или нет данныхПроекты СКС и беспроводной сетевой инфраструктурыСКС2024
Описание проектаБез привлечения консультанта или нет данных2023
Описание проектаБез привлечения консультанта или нет данныхКомплексные проекты по информационной безопасностиИБ - Антивирусы, ИБ - Антиспам, ИБ - Аутентификация, ИБ - Межсетевые экраны, ИБ - Предотвращения утечек информации2023
Описание проектаЛаборатория виртуальной и дополненной реальности (Лаборатория VR/AR) СбербанкаПроекты Виртуальной реальности2022
Описание проектаUptime InstituteПроекты внешнего аудита ИТ и безопасности (в тч PCI DSS и СУИБ)ИБ - Антивирусы, ИБ - Антиспам, ИБ - Аутентификация, ИБ - Межсетевые экраны, ИБ - Предотвращения утечек информации, ИБ - Резервное копирование и хранение данных, ИБ - Средства шифрования2022
Описание проектаТрансТелеКом (ТТК)Услуги телефонии и связи2022
Описание проектаТрансТелеКом (ТТК)КуРэйт Система квантового распределения ключейИБ - Средства шифрования2021
Описание проектаГазИнтехГазИнТех: Сапсан Автоматическая система паспортного контроля (АСПК)ИБ - Биометрическая идентификация, СКУД - Системы контроля и управления доступом2021
Описание проектаБез привлечения консультанта или нет данныхПроекты ГИСГИС - Геоинформационные системы2021
Описание проектаМегаФонМегаФон Мобильный IDИБ - Аутентификация2021
Описание проектаШереметьево РекламаПроекты Digital SignageАудиовизуальные системы2021
Описание проектаSAP CIS (САП СНГ)SAP Financial Consolidation (FC)Учетные системы2021
Описание проектаСамсунг Электроникс Рус (СЭРК, Samsung)Аудиовизуальные системы (проекты), Проекты построения комплексной ИТ-инфраструктуры, Проекты СКС и беспроводной сетевой инфраструктурыАудиовизуальные системы, ИТ-аутсорсинг, Серверные платформы, СКС2021
Описание проектаNaumen (Наумен консалтинг)Naumen Contact Center (ранее IP call-центр Naumen Phone)Call-центры, IP-телефония, SaaS - Программное обеспечение как услуга2020
Описание проектаSAP CIS (САП СНГ)SAP Work ManagerEAM, Mobile Device Management (MDM)2019
Описание проектаVMware Россия (ВИЭМВАРЕ РУС)VMware vCloud SuiteВиртуализация2018
Описание проектаЛАНИТ-Интеграция, ЛАНТЕРКомплексные проекты создания инженерных систем2017
Описание проектаМСДис (MCDis)BlendingWorlds Digital SignageАудиовизуальные системы2017
Описание проектаТемпесто (Tempesto)Delta Electronics: Amplon R-серияИБП - Источники бесперебойного питания2017
Описание проекта2Test (Алькор-Коммьюникейшин)Комплексные проекты видеонаблюденияСистемы видеонаблюдения2017
Описание проектаITglobal.com (ИТглобалком Рус)Hitachi Virtual Storage Platform (VSP) F seriesСХД, Центры обработки данных - технологии для ЦОД2017
Описание проектаГруппа компаний ЦРТ (Центр речевых технологий)Незабудка II Cиcтeмa ayдиoзaпиcи2016
Описание проектаАстеросАстерос Контакт Авиа, Астерос Бизнес КонтактСКУД - Системы контроля и управления доступом, Call-центры2015
Описание проектаБез привлечения консультанта или нет данных2015
Описание проектаOmnicommOmnicomm OnlineSaaS - Программное обеспечение как услуга, Системы безопасности и контроля автотранспорта, Спутниковая связь и навигация2015
Описание проектаАМТ-Груп (AMT Group), NetApp Россия и СНГ, Cisco Systems Russia (Сиско Системс)FlexPodЦентры обработки данных - технологии для ЦОД2015
Описание проектаWone IT (ранее SoftwareONE Россия, СофтвэрУАН и Awara IT Russia, Авара Ай Ти Солюшенс)Software Asset Management (SAM)ITSM - Системы управления IT-службой2015
Описание проектаМаксима (МаксимаТелеком)MT FREE, Услуги телефонии и связи, Проекты построения комплексной ИТ-инфраструктурыСКС, ИТ-аутсорсинг, Серверные платформы2015
Описание проектаCTI (СиТиАй) Communications. Technology. Innovations.SAP HANA (High Performance Analytic Appliance)СУБД2015
Описание проектаLongest ChanceLongest Chance Hand-to-Hand RFID Baggage Tracking System (HHRBTS)Интернет вещей Internet of Things (IoT)2015
Описание проектаОмникомм-СервисOmnicomm LLS: контроль расхода топлива и мониторинг транспортаTMS - Управление транспортом, Системы безопасности и контроля автотранспорта, Системы управления автохозяйством (FMS), Спутниковая связь и навигация2014
Описание проектаАйДи - Технологии управленияSAP ERPERP2013
Описание проектаАйТиКомплексные проекты создания инженерных систем, АйТи-СКССКС2013
Описание проектаАйТиПроектная интеграция (Управление проектами)Системы управления проектами2013
Описание проектаИнфосистемы ДжетBMC Helix (ранее BMC Remedy ITSM Suite)ITSM - Системы управления IT-службой2013
Описание проектаЭЛВИС-НеоТекРЛС Orwell-RСистемы видеонаблюдения2012
Описание проектаIBS QA Solutions, ИБС АппЛайн (ранее IBS AppLine)Windows AzureCloud Computing, IaaS - Инфраструктура как услуга, PaaS - Platform As A Service - Бизнес-платформа как сервис, ОС, Средства разработки приложений2012
Описание проектаБез привлечения консультанта или нет данныхПроекты систем контроля доступа, основанные на идентификации человека (биометрия)ИБ - Биометрическая идентификация, СКУД - Системы контроля и управления доступом2011
Описание проектаЭЛВИС НПЦ (Электронные вычислительно-информационные системы)Комплексные проекты по технической безопасностиИБ - Биометрическая идентификация, Системы безопасности и контроля автотранспорта, Системы видеонаблюдения2011
Описание проектаBI ExpertMicrosoft Office PerformancePoint Server 2007BI, BPM2011
Описание проектаDeutsche Telekom IT Solutions (ранее T-Systems CIS, Т-Системс СиАйЭс)SAP Real Estate Flexible (SAP RE-FX)ERP2011
Описание проектаСофтаксKaspersky Business Space SecurityИБ - Антивирусы2011
Описание проектаАстеросПроекты построения комплексной ИТ-инфраструктурыИТ-аутсорсинг, Серверные платформы2010
Описание проектаDeutsche Telekom IT Solutions (ранее T-Systems CIS, Т-Системс СиАйЭс)SAP ERPERP2010
Описание проектаШереметьево ХэндлингКомплексные проекты создания инженерных систем---
Описание проектаЭвотэк-Мирай Геномикс (EMG), Российский Фонд Прямых Инвестиций (РФПИ)---
Описание проектаSAP Digital Business Services (DBS)Проекты ИТ-аутсорсингаИТ-аутсорсинг---
Описание проектаГазпромнефть-Аэро---
Описание проектаWone IT (ранее SoftwareONE Россия, СофтвэрУАН и Awara IT Russia, Авара Ай Ти Солюшенс)Microsoft Office, Microsoft Windows, Windows Server 2016Офисные приложения, ОС---
Описание проектаWone IT (ранее SoftwareONE Россия, СофтвэрУАН и Awara IT Russia, Авара Ай Ти Солюшенс)Oracle DatabaseСУБД---
Описание проектаЭЛВИС НПЦ (Электронные вычислительно-информационные системы)---

Примечания