 |
Компания "Борника" выходит на рынок с первой в России специализированной BI-системой для автохозяйств
Компания «Борника», известная как разработчик системы управления автопредприятием «Автобаза», вышла на рынок с новым продуктов – специализированной BI –системой подготовки и принятия решений для управления АТП. Новое решение получило название «Автобаза-Эксперт», поскольку является аналитическим приложением, предназначенным для руководителей автохозяйств, топ-менеджеров и экономистов. BI –система позволяет из первичных документов – путевых листов, заправочных ведомостей, ремонтных листов, заказ-нарядов получить полную картину хозяйственной деятельности автопредприятия. Например, с помощью многомерного анализа данных OLAP менеджер может сформировать отчеты по ГСМ в различных разрезах - по автомобилям, по водителям, по маркам топлива, по месяцам и годам. Это позволяет своевременно выявить источники перерасхода горючего, которыми могут быть как недобросовестные водители, так и неисправные транспортные средства.
Система показателей эффективности, реализованная в BI-системе «Автобаза-Эксперт» позволяет оценить работу автопредприятия. С помощью технико-эксплуатационных показателей, которыми являются коэффициент технической готовности, коэффициент выхода машин на линию, коэффициент использования грузоподъемности, грузооборот и пр. аналитик может сравнить текущие бизнес-результаты с показателями за прошлые периоды, оценить их динамику.
В настоящее время важным фактором является расчет себестоимости транспортных услуг. «Автоабаза-Эксперт» позволяет получить показатели себестоимости по различным статьям – топливо, зарплата, запчасти и ремонты, амортизации и пр. Презентация новой BI-системы в компаниях, уже внедривших у себя программу «Автобаза», вызвала значительный интерес, поскольку позволяет из данных, хранящихся в информационной базе, получить ценные сведения для планирования дальнейшей деятельности предприятия.
Контакты
Тел. (495) 764-31-44
Сайт www.bornica.ru
Контактное лицо: Дорофеев Алексей
Компания: Борника
Добавлен: 23:00, 17.05.2010
Количество просмотров: 692
| Транспортные документы от Платформы ЭПД можно будет подписать в смартфоне, Платформа ОФД, 17:06, 17.08.2026, Россия602 |
| «Платформа ОФД» присоединилась к соглашению Минцифры России о развитии и внедрении мобильной электронной подписи «Госключ». Сотрудничество направлено на проработку новых сценариев использования сервиса, обмен технологической экспертизой и поддержку интеграции в продукты электронного документооборота. |
| UDV Group: банки столкнутся с ИБ-рисками из-за нейросетей без правил, UDV Group, 17:04, 17.08.2026, Россия593 |
| Российский разработчик решений в области киберустойчивости UDV Group прокомментировал рекомендации Банка России по безопасному использованию искусственного интеллекта финансовыми организациями. По оценке эксперта компании, ИИ постепенно становится для банков не только инструментом автоматизации, но и отдельным объектом управления информационной безопасностью. |
| ActiveCloud запустил в России услугу частного облака, ActiveCloud, 20:34, 16.08.2026, Россия671 |
| Облачный провайдер ActiveCloud запустил в России услугу частного облака для размещения критически важных систем, ресурсоемких приложений и инфраструктуры с повышенными требованиями к безопасности. |
| «НОБИЛИС» ПРЕДСТАВИТ ЦИФРОВУЮ ЭКСПЕРТИЗУ В СФЕРЕ КОРПОРАТИВНОГО ЗДОРОВЬЯ НА ВНОТ-2026, Нобилис ООО, 14:07, 14.08.2026, Россия791 |  |
| ООО «Нобилис», разработчик российской платформы управления корпоративным здоровьем TouchMED, объявляет об участии в ключевом отраслевом событии - XI Всероссийской неделе охраны труда (ВНОТ-2026). В фокусе презентации компании - практические инструменты цифровизации медосмотров, в том числе профилактических и предиктивной аналитики для снижения операционных рисков и повышения эффективности персонала. |
| Nexign: российский бизнес не спешит использовать ИИ для поиска аномалий, Nexign, 14:03, 14.08.2026, Россия134 |  |
| Почти 80% российских компаний уже применяют инструменты мониторинга своей ИТ-инфраструктуры, но лишь каждая шестая использует модели машинного обучения для обнаружения аномалий. Мешают нехватка внутренней экспертизы, низкое качество данных и сложность подсчета окупаемости инвестиций. |
|
|
