October 13, 2021

Кейсы хакатона Транспорт и Логистика

1. Росатом — Разработка оптимального маршрута передвижения по городу с помощью квантового компьютера

Технологический кейс

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

Технологический кейс

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.

Стек для кейса:

Backend: java, node.js, python (на выбор)

Frontend: Kotlin, Flutter, React Native, Swift (на выбор)

Виртуализация: docker

Интервью с кейсодержателем: скоро появится!

3. Шереметьево — Оптимизация расстановки самолетов по местам стоянок

Data-кейс

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

Технологический кейс

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

Технологический кейс

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

Технологический кейс

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.

Интервью с кейсодержателем: скоро появится!