Кейсы хакатона Транспорт и Логистика
1. Росатом — Разработка оптимального маршрута передвижения по городу с помощью квантового компьютера
Группа молодых ученых приехала в Москву на конференцию по квантовым вычислениям. Во время перерыва они решили прокатиться на метро и осмотреть достопримечательности города. Время на перерыв ограничено, поэтому, чтобы не опоздать, нужно построить кратчайший маршрут через все достопримечательности в пределах кольцевой линии и вернуться обратно. Используя возможности квантового компьютера, помогите ребятам построить кратчайший маршрут и не опоздать на конференцию.
В рамках решения кейса участникам будет предложена инструкция по взаимодействию с квантовым компьютером и пример аналогичной задачи.
Интервью с кейсодержателем: https://www.youtube.com/watch?v=nlB6dkD3iC8
2. Ростелеком — Разработка мобильного приложения путешественника
Люди, собираясь провести отпуск на море, сталкиваются с необходимостью выбрать оптимальный маршрут путешествия. При этом покупка пакетного тура может не отвечать требованиям, предоставляемым к бюджету перемещения, так как туристические операторы в основном рассчитывают маршрут отдыха на месте пребывания и в качестве перемещения выбирают оптимальный маршрут для себя, а не для потребителя. В итоге приходится прибегать к самостоятельному прокладыванию маршрута.
В рамках решения кейса предлагается разработать мобильное приложение путешественника, которое будет учитывать бюджет путешествия, формат путешествия, состав группы путешественников для планирования оптимального маршрута перемещения до одного из популярных курортов России.
Backend: java, node.js, python (на выбор)
Frontend: Kotlin, Flutter, React Native, Swift (на выбор)
Интервью с кейсодержателем: скоро появится!
3. Шереметьево — Оптимизация расстановки самолетов по местам стоянок
Аэропорт Шереметьево, входящий в топ-10 аэропортов Европы по пассажиропотоку, ежедневно обслуживает до 1200 рейсов. В ближайшем будущем эта цифра будет только расти, что потребует точного и аккуратного планирования ресурсов аэродромной инфраструктуры.
При этом ситуация осложняется тем фактом, что движение судов на перроне определяется большим количеством регулирующих правил (федеральное и международное законодательство, договорные обязательства, технические регламенты и ограничения и пр.). Таким образом, аэропорту требуется решение, позволяющее оптимально использовать действующую инфраструктуру в условиях постоянно меняющихся внешних факторов.
В качестве решения мы ожидаем увидеть алгоритм, реализованный в коде, который на основании предоставленного датасета, расставит самолеты по местам стоянок и рассчитает стоимость обслуживания при данной расстановке.
Интервью с кейсодержателем: https://www.youtube.com/watch?v=SJjQsumg2rQ
4. Traffic control — Проектирование автоматизированной системы управления дорожным движением
Транспортные заторы в городах стали повседневным явлением. С каждым годом их число и продолжительность неуклонно увеличивается. Внедрение автоматизированных систем управления дорожным движением (АСУДД) является технологичным способом повысить эффективность использования улично-дорожной сети и снизить количество транспортных заторов.
В рамках хакатона Транспортные инновации Москвы и Центр организации дорожного движения Москвы предлагают участникам разработать свою АСУДД, последовательно решив подзадачи кейса.
В рамках разработки АСУДД мы предлагаем решить следующие подзадачи кейса:
- разработка алгоритма кэширования локальной программы
- разработка алгоритма синхронизации переключения текущей (рабочей) и применяемой программ
- разработка алгоритма выявления аномалий в работе дорожного контроллера
- разработка алгоритма выявления инцидентов трафика (дорожного движения) по данным различных детекторов транспорта
- разработка алгоритма выстраивания ленты координации рабочих программ дорожного контроллера
Для участников хакатона на время проведения мероприятия будет предоставлен интерактивный HTTP-endpoint (REST-API), эмулирующий работу реальных дорожных контроллеров.
Интервью с кейсодержателем: скоро появится!
5. Accenture — Разработка аналитической системы для работы с производственным планом промышленного предприятия
На крупном металлургическом производственном предприятии была внедрена новая система производственного планирования. Она позволяет планировать производственные операции на всех станках для всех клиентских заказов. В результате точность и детализация планирования были значительно повышены.
Это позволило исполнителям видеть их работу, но менеджмент не видит общей картины работы предприятия — отсутствует удобная панель показателей, например, загрузка промышленного оборудования. А также затруднен анализ причин проблем планирования — сложно понять, почему простаивают производственные мощности.
Существует набор показателей, характеризующих качество планирования: уровень запасов, уровень клиентского сервиса, заполнение квот и др.
В рамках решения кейса необходимо решить несколько подзадач:
- разработать удобную панель визуализации показателей для руководства
- разработать представление производственного плана различного промышленного оборудования
- разработать инструмент для анализа причин проблем производственного планирования
Интервью с кейсодержателем: https://www.youtube.com/watch?v=-9NiL0SxcKc
6. Crowding Coefficients — Аналитика текущих и разработка новых пользовательских сценариев мобильного приложения «Московский транспорт» для пассажиров городского транспорта города Москвы
Транспортные инновации Москвы и Инновационный центр «Безопасный транспорт» предлагают решить задачу новых пользовательских сценариев в мобильном приложении «Московский транспорт». Необходимо разработать новые пользовательские сценарии и экранные формы, реализация которых позволит пассажиру отправить отзывы о корректности отображения информации о загруженности наземного транспорта, станций метро, парковок через Мобильное приложение «Московский транспорт».
В рамках решения кейса участникам предстоит:
- оценить текущий пользовательский сценарий, юзабилити экранных форм функции оценки загруженности наземного транспорта, станций метро, парковок через Мобильное приложение «Московский транспорт»
- выделить точки промежуточной конверсии
- предложить варианты пользовательских сценариев, направленных на оценку загруженности наземного транспорта, станций метро, парковок через Мобильное приложение
- разработать экранные формы для мобильного приложения «Московский транспорт» и спроектировать функции, позволяющие собрать обратную связь о корректности отображения загруженности наземного транспорта, станций метро и парковок
Интервью с кейсодержателем: скоро появится!
7. Уборка дорог — Построение электронной карты с актуальной количественной информацией о выпавших осадках
Уборка дорог в зимнее время зачастую планируется заранее или выполняется в определённом порядке без корректировки по погодным условиям. Это приводит к заторам и пробкам на трассах и городских улицах.
Построение электронной карты с актуальной количественной информацией о выпавших осадках на основе данных открытых интернет-ресурсов (метеорадары и метеорологические станции) поможет в принятии решений о формировании маршрутов уборочной техники.
Участникам хакатона предлагается разработать сервис по маршрутизации уборочной техники, исходя из погодных условий, для оптимизации уборки автомобильных дорог.