Проект

ПЭК и к «Неофлекс» объявили о запуске «Центра управления перевозками»

Заказчики: Первая Экспедиционная Компания (ПЭК)

Логистика и дистрибуция

Подрядчики: Неофлекс (Neoflex)

Продукт: Apache Kafka

Второй продукт: PostgreSQL СУБД

Третий продукт: Apache Hadoop

Дата проекта: 2018/12 — 2019/05

Технология: СУБД

подрядчики - 275
проекты - 782

системы - 310
вендоры - 149

2019

28 мая 2019 года компания «Неофлекс» сообщила, о завершении проекта для компании «ПЭК». В результате выполненных работ в «ПЭК» запущен Центр управления перевозками (ЦУП), который позволяет управлять логистическими процессами в режиме онлайн.

По информации компании, Центр Управления Перевозками (ЦУП) позволил компании «ПЭК» существенно повысить точность планирования грузоперевозок и установить стандарты качества работы в индустрии сборных грузов.

Центр управления перевозками — ИТ-решение, предназначенное для повышения эффективности планирования и прогнозирования перевозок, а также мониторинга остатков на складах. На май 2019 года ЦУП компании «ПЭК» позволяет в режиме реального времени прогнозировать загрузку 189 складов по всей России на месяц вперед с высокой степенью точности. Департаменты транспортной и складской логистики взаимодействуют в едином информационном поле в рамках сквозного бизнес-процесса.

Каждую секунду ЦУП обрабатывает свыше 500 операций, аккумулируя все сведения, необходимые для построения прогнозов загрузки складов и эффективного управления операционной деятельностью.

В первую очередь это выгодно клиентам нашей компании, которые получают более высокое качество услуг. Также проект открывает возможности для дополнительной оптимизации внутренних бизнес-процессов и всей системы планирования логистики.

Сергей Семененко, исполнительный директор компании «ПЭК»

Технологической основой ЦУП является стек opensource технологий Big Data и Fast Data: микросервисы написаны с использованием Akka Framework, а задачи потоковой обработки данных реализованы с помощью Spark Streaming. Обмен сообщениями между компонентами реализован через топики Apache Kafka. Использование микросервисной архитектуры значительно упростило масштабирование и внедрение доработок. В архитектуре использовано три типа баз данных: оперативные данные хранятся в IMDB, для срочной отчетности используется PostgreSQL, а для хранения исторических данных кластер Hadoop.