Помогли горнорудной компании оптимизировать логистику

Восточная горнорудная компания добывает уголь открытым способом. Это сложный процесс: надо не только добыть, но и обработать, где-то хранить, а потом доставить по земле или морю. Речь идёт о миллионах тонн угля в год.

У такой большой компании, конечно, есть свой IT-отдел. В East Mining это экспертная команда, которая решает внутренние задачи вроде сетевых вопросов и технического оснащения, помогает бизнес-направлениям с автоматизацией и находит подрядчиков с нужным технологическим стеком для отдельных задач.

К нам они обратились за разработкой сервиса для создания маршрутов на карте.

Проблема — старое решение работает, но нет нужных функций

EastMining добывает уголь открытым методом. То есть никто не лезет в шахту, есть огромная воронка под открытым небом, где пласт угля откапывают и собирают, можно сказать, с поверхности.

Работы проходят постоянно и в разных местах, а значит дороги на разрезе меняются каждый день. По ним перемещаются специальные самосвалы, например, «БелАЗы». Они крупнее обычных самосвалов и могут перевозить в 3–10 раз больше груза, но и расход топлива гораздо выше. Путь такого грузовика должен быть максимально эффективным: без простоев и пробок.

Другая задача — анализ входящих данных. После добавления маршрутов в сервис мониторинга, данные о перемещениях машин собираются с шагом в 1 секунду. Диспетчеры визуализируют движение всех грузовиков и видят потенциальную «пробку», а значит могут перенаправить машину на другой маршрут или спроектировать новую дорогу для разгрузки популярного маршрута. Таким образом можно сберечь топливо и бюджет, а так же существенно повысить пропускную способность и суммарный объем перевещенной горной массы за единицу времени.

Маршрутами сначала управляли в специальной программе для оптимизации транспортной логистики, но в ней не было всех нужных возможностей для диспетчеров и экспертов. Например, она оценивала дорогу как один объект, а её нужно было разделить на мелкие отрезки. Так можно узнать больше о дорогах, как их эффективнее использовать. Команду Evrone пригласили, чтобы перенести бизнес-ценность в новый удобный сервис маршрутизации для логистики.

Решение — новый сервис на основе open-source библиотек

За 3 месяца мы разработали для Восточной горнорудной компании MVP планировщика маршрутов, нового сервиса для отрисовки дорог на угольном разрезе.

Для начала мы пообщались с технической командой клиента и собрали требования. Нужно было сохранить возможность визуализации данных и добавить новые фичи:

• редактирование карты (отрисовка новых дорог и площадок),
• управление списком дорог и полигонов
• версионность,
• разграничение доступа.

Фронтенд

В качестве картографического решения мы нашли свободно распространяемую библиотеку, которая была бы похожа на то, что использовали операторы ранее. К ней добавили JS-библиотеку для редактирования элементов. Теперь интерфейс похож на работу в графическом редакторе: отдельные слои для разных видов сущностей, разные режимы редактирования дорог и площадок. Данные с машин поступают в виде серии точек, которые и образуют путь конкретной машины. Таких точек на карте может быть 10 000 и более.

Бэкенд

Чтобы отрисовать в графическом интерфейсе системы маршрутизации дороги, по которым ездит техника, бэкенд получает данные, обрабатывает координаты и время и передаёт их в нужном виде на фронтенд.

Одной из сложных задач стала обработка данных. Сервер должен не только принимать телеметрию и отправлять её на фронтенд, но и валидировать изменения, пришедшие с фронтенда. Например, оператор нарисовал новую дорогу, бэкенд должен сохранить её как новую версию карты. Мы создали API, которое определяло список изменений на карте дорог и полигонов и выполняло необходимые действия для update/create/delete. Для проверки изменений добавили систему правил взаимодействия сущностей.

RestAPI создано с помощью django-rest — это существенно ускоряет разработку и упрощает поддержку, так как этот инструмент многое умеет из «коробки».

Для документирования API использовали Swagger. Его преимущество в том, что отчасти он автоматизирует этот процесс: когда на бекенде появляется эндпоинт, информация о нем сразу появляется в Swagger. Это удобно для связи с фронтендом и отладки, так как в одном месте полностью увидеть информацию о том, какие «ручки» есть на бекенде.

DevOps

Команда клиента использует Kubernetes и полноценный CI/CD процесс, поэтому на стадии MVP мы подготовили стандартный набор, ориентированный на скоростное развёртывание. На его основе можно написать отдельные пайплайны под новые нужды.

Решили ограничиться простым деплоем на виртуальную машину, чтобы при добавлении новых частей сервиса всё работало быстро: тесты, линтеры, разворачивание контейнера, непосредственной деплой. Весь код хранился в монорепозитории. Чтобы ускорить время сборки, наш DevOps-инженер настроил пайплайны так, чтобы бэкенд и фронтенд собирались отдельно.

Результат и планы

Разработка собственной программы для планирования маршрутов упростила работу отдела логистики. Сервис позволяет ежедневно поддерживать актуальное состояние отвалов и дорог. Приложение загружает данные с бэкенда, отрисовывает карту с дорогами и площадками. Пользователь может оценить текущую ситуацию и использовать редактор, чтобы внести изменения, например, добавить новую дорогу или исправить старую. Для того, чтобы данные хранились в консистентном виде, сервис проверяет новые или изменённые объекты по внутренним правилам и выводит ошибку, если что-то пошло не так.

Пользователь может отменять или возвращать последние изменения, сохранять новую версию карты и просматривать предыдущие варианты. Если с новой картой что-то не так, всегда можно вернуться к любой из ранних версий. С точки зрения администрирования, мы разграничили доступы к разным фичам приложения на роль редактора и пользователя «read-only». Вместе с версионированием карт это большая страховка от случайных ошибок и изменений.

Получившиеся дороги декомпозируются на маленькие отрезки, на основе которых Восточная Горнорудная Компания формирует развёрнутую аналитику. Сервис помогает быстро реагировать на изменение данных и выяснить, как снизить затраты на логистику.

Одно из возможных будущих такого приложения — автоматическое планирование маршрутов и решение задач транспортной логистики. Например, автоотрисовка дорог на основе получаемых данных. Потенциально с этим может справиться ИИ, но для этого предстоит собрать огромное количество успешных кейсов, сделанных руками сегодняшних операторов-людей.

После разработки MVP интерактивной системы маршрутизации, работа над сервисом не остановилось. Заказчик самостоятельно расширяет функционал и перенес сервис в собственную IoT платформу OES, где использует данные сервиса для реализации бизнес задач (контроль состояния дорог, советчик по скорости для водителей самосвалов, оптимизатор для балансировки самосвалов в комплексах).