Все продукты 
Счётчики-расходомеры топлива 
Датчики уровня жидкости 
Системы бортового взвешивания 
Датчики телематических параметров 
Бортовые дисплеи 
Модули передачи данных 
Программное обеспечение 
Инструменты и аксессуары Системы ГЛОНАСС-мониторинга предоставляют пользователю большой объем данных, однако принятие решений только по данным системы мониторинга транспорта не всегда целесообразно. Обычно они работают в связке с системами бухгалтерского учета, управления предприятием (1С, SAP, Галактика и др.). Часто необходимо автоматизировать процесс сравнения данных из этих с систем с данными объективного контроля из системы мониторинга.
Для анализа данных существуют так называемые BI-системы (Business Intelligence), позволяющие превратить набор данных из разных источников в наглядные диаграммы и отчеты.
В качестве примера покажем реализацию данной задачи с помощью BI-системы Microsoft PowerBi.
В качестве источников используем следующие данные:
- Данные о заправках, предоставляемые топливными операторами. Они могут быть в разных форматах, например в Excel и csv различной структуры
2. Экспорт данных из системы мониторинга Wialon, в котором определены заправки (установлены датчики уровня топлива).
В данном случае простого сравнения не получится. Система мониторинга предоставляет данные о заправках в привязке к дате и регистрационному номеру автомобиля в то время как с АЗС данные содержат вместо номера автомобиля номер топливной карты. В том случае, если топливные карты жестко привязаны к автомобилям – это не вызовет затруднений. Но такая ситуация является идеальной.
В нашем примере топливные карты передаются между водителями, поэтому для того чтобы определить в какое именно ТС было заправлено топливо по данным АЗС необходимо поднять третий набор данных – путевые листы. В путевых листах указывается номера карт, передаваемые водителю в рейс, а также дата и время начала и окончания путевого листа.
Без какой-либо дополнительной обработки эти данные можно загружать в PowerBI Desktop, где настроить нужные преобразования таблиц данных (первичная очистка данных, преобразования таблиц и матриц, установка связей между таблицами, формулы вычислений и условия).
Результатом проделанной работы в PowerBI являются дешборды. В данном случае – это сравнительная таблица заправок.
Разработанная модель PowerBI умеет обрабатывать ошибки в данных – отсутствие путевых листов, либо информации о заправке.
Теперь все отклонения заправок можно анализировать в разрезе транспортных средств, дат и топливных карт. Возможно провести анализ особенностей отклонений на различных АЗС, либо видеть тенденции изменения точности измерения при переходе на зимнее/летнее топливо.
Важные особенности применения BI-системы Microsoft PowerBI
- Это бесплатно для одного рабочего места оператора (PowerBI Desktop)
- Созданные дешборды публикуются на облаке Microsoft и доступны оператору удаленно через Интернет, а также в мобильном приложении. Для работы необходима регистрация с корпоративного почтового ящика (mail.ru, gmail.com и т.д. – не подойдут). Таким образом, от компании бесплатно может пользоваться только один пользователь.
- Дешборды автоматически пересчитываются при замене исходных файлов. Таким образом, разработка модели PowerBi делается для конкретного случая один раз, после чего при условии неизменности формата исходных файлов данных ей можно пользоваться сколь угодно долго и ежедневно.
Дальнейшее развитие этого примера автоматизации анализа данных по топливу – в следующих статьях.