You can not select more than 25 topics Topics must start with a letter or number, can include dashes ('-') and can be up to 35 characters long.

141 lines
10 KiB

This file contains ambiguous Unicode characters!

This file contains ambiguous Unicode characters that may be confused with others in your current locale. If your use case is intentional and legitimate, you can safely ignore this warning. Use the Escape button to highlight these characters.

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
<title>Пространственные Системы</title>
<link rel="stylesheet" href="fullpage/fullpage.min.css">
<script src="fullpage/fullpage.js"></script>
<link rel="stylesheet" href="style.css">
</head>
<body>
<div class="container nav-container">
<div id="wrap">
<div id="row">
<div id="logo">
<a id="logo-container" href="/">
Пространственные системы
</a>
</div>
</div>
<div id="navigation">
<a id="navigation-link-active" href="projects.html">Проекты</a>
<a id="navigation-link" href="contacts.html">Контакты</a>
</div>
</div>
</div>
<div class="fullpage">
<div class="section">
<p>Postnet геоинформационная AutoML система для управления и развития сети постаматов Московский постамат
</p>
</div>
<div class="section">
<p>В настоящее время в столице развивается городская сеть постаматов Московский постамат. Постаматы сети
размещают не только в различных объектах инфраструктуры, но и прямо внутри подъездов жилых домов. Сейчас
с помощью постаматов можно получать заказы из интернет-магазинов и маркетплейсов, уже скоро будут
доступны и другие сервисы. Для управления сетью постаматов и ее развития наша команда разработала
систему Postnet. </p>
<figure>
<img src="images/postnet/postnet-interface.png" />
<figcaption>Интерфейс системы</figcaption>
</figure>
</div>
<div class="section">
<p>На основе данных о количестве заказов уже работающих постаматов, более пятидесяти факторов городского
пространства и алгоритмов машинного обучения осуществляется прогноз количества заказов во всех
потенциальных точках размещения постаматов (более 100 тыс. локаций по всему городу).</p>
<p>Раз в сутки наша система получает обновленные данные по количеству заказов со всех постаматов. За счет
внедренного автоматизированного машинного обучения, модель проходит дообучение каждые сутки с учетом
обновленных данных, становясь более точной и оставаясь актуальной с течением времени.</p>
<p>Кроме уже имеющихся в системе точек, можно импортировать в нее свои собственные система в
автоматическом режиме соберет необходимые данные по загруженным точкам, применит модель и выдаст прогноз
по количеству заказов.</p>
</div>
<div class="section">
<figure>
<img src="images/postnet/postnet-location.png" />
<figcaption>Прогнозное месячное количество заказов в локации 257</figcaption>
</figure>
</div>
<div class="section">
<p>При прогнозировании мы используем сложные модели, позволяющие с одной стороны уловить нелинейные
закономерности между величиной количества заказов в постаматах и множеством влияющих на нее факторов, а
с другой интерпретировать эту закономерность понятным для пользователя образом.
</p>
<p>
Так, прогноз количества заказов на каждой локации можно разложить на вклады всех задействованных в
модели факторов и лучше понять, какие именно особенности окружающего пространства оказываются наиболее
значимыми, какие повышают количество заказов, а какие, наоборот, понижают
</p>
</div>
<div class="section">
<figure>
<img src="images/postnet/diagram.png" />
<figcaption>Интерпретация прогноза визуализация вклада различных факторов в прогноз количества заказов
</figcaption>
</figure>
</div>
<div class="section">
<p>В интерфейсе нашей системы из всего множества представленных локаций пользователь может выбрать любые
для симуляции размещения в них новых точек сети. В процессе такой симуляции модель автоматически
пересоберет
все данные и пересчитает прогнозы на всех локациях уже с учетом, что в выбранных появятся новые
постаматы.
</p>
<p>В случае, если в реальности в выбранных локациях установка постаматов не была произведена, в системе
можно
удалить ранее созданные постаматы и все прогнозы снова будут обновлены с учетом последних изменений. При
успешной установке постамата, данная локация начнет накапливать данные по количеству заказов и через
определенное время попадет в обучающую выборку.</p>
</div>
<div class="section">
<figure>
<img src="images/postnet/konkovo.png" />
<figcaption>Жилые дома и ритейл района Коньково, имеющие прогноз месячного количества заказов более 200
</figcaption>
</figure>
</div>
<div class="section">
<p>Система оснащена множеством фильтров, упрощающих задачу поиска локаций для размещения новых постаматов. С
помощью фильтров можно быстро отбирать локации с определенным прогнозным количеством заказов,
расположенных в определенных районах города и в объектах определенной категории (супермаркет, подъезд
жилого дома, библиотека и др.).
</p>
<p>Используя расширенные фильтры, можно отбирать локаций в зависимости от их расположения относительно
объектов инфраструктуры, например, точек других сетей постаматов/ПВЗ или имеющих определенную статистику
по окрестности, например, по количеству квартир.</p>
</div>
<div class="section">
<figure>
<img src="images/postnet/zones.png" />
<figcaption>Локации, расположенные на территориях с низкой конкуренцией, но с большим количеством людей
</figcaption>
</figure>
</div>
<div class="section">
<p>Все это делает разработанную систему инновационным и удобным инструментом для управления и развития сети
постаматов Московский постамат. В целом, такое приложение может быть использовано и для любых других
сетей каких-либо коммерческих или социально-экономических объектов, имеющих определенное количество уже
работающих точек.
</p>
<p>Если вам интересна подобная система, напишите нам.</p>
</div>
</div>
<script>
new fullpage('.fullpage', {
navigation: true,
});
</script>
</body>
</html>