Кейс · Склад
Разработка системы учета и автоматизации для склада — Логистический центр
Крупная российская компания с федеральной сетью распределительных центров, обслуживающая розничные сети, интернет-магазины и промышленные предприятия. Компания управляет 15+ высокотехнологичными складами в ключевых регионах России, обрабатывая свыше 500 тыс. товарных позиций ежемесячно. Логистическая инфраструктура включает собственный автопарк из 200+ единиц транспорта, обеспечивающий доставку «последней мили» и межскладские перевозки. Клиент стремился устранить ручные процессы, повысить точность учета и ускорить выполнение заказов в условиях роста объемов
- Отрасль
- Склад
- Команда проекта
- 8 человек
- Команда
- 8 специалистов
- Срок
- 8 месяцев
- .NET, React, Flutter
- QA/AQA
- FIRETMS
Особенности реализации
Управление хранением и сортировкой. Система автоматически распределяет товары по зонам склада, учитывая габариты, сроки годности и частоту запросов. Датчики температуры и влажности в режиме реального времени передают данные в платформу, активируя уведомления при отклонениях от норм. Для ускорения сборки заказов внедрены «умные» тележки с голосовыми подсказками и штрих-кодовой идентификацией. Логистика между складами. Алгоритмы балансировки запасов перенаправляют товары между центрами в зависимости от спроса. Транспортные модули рассчитывают оптимальные партии грузов, минимизируя пустые пробеги. Интеграция с GPS-трекерами и ГЛОНАСС позволяет отслеживать перемещение грузов и оперативно корректировать маршруты.
Реализация
Warehouse Core
Ядро системы: учет товаров, интеграция с оборудованием
Smart Routing
Планирование маршрутов транспорта и сотрудников
Inventory AI
Прогнозирование спроса и управление остатками
Mobile Scan
Мобильное сканирование товаров через Flutter-приложение
Climate Control
Мониторинг условий хранения и автоматические отчеты
Supplier Portal
Личный кабинет для поставщиков с отслеживанием приемки
Analytics Hub
Дашборды для анализа KPI и финансовых метрик
Технологии и подходы
Back-end
На основе .Net 6 и микросервисной архитектуры: отдельные модули для логистики, учета и аналитики. Для обработки потоковых данных с датчиков использован Apache Kafka, а для хранения — комбинация PostgreSQL (транзакции) и MongoDB (логи).
Front-end
Интерфейсы администраторов и менеджеров реализованы на React с библиотекой Redux для управления состоянием. Мобильное приложение для сотрудников разработано на Flutter с поддержкой оффлайн-работы и синхронизацией данных.
Аналитика
Стек Python (Pandas, NumPy) и Apache Spark для обработки больших данных. Визуализация — Power BI с дашбордами в реальном времени, включая heat-карты загрузки складов.
Тестирование
Автоматизированные тесты (Selenium, xUnit) покрывают 85% кода. Для нагрузочного тестирования API использован JMeter, для проверки мобильных приложений — Appium.
Результат
Резюме: Система сократила время обработки заказов на 40%, повысила точность инвентаризации до 99.8% и снизила логистические издержки на 25% за счет оптимизации маршрутов. Внедрение ИИ и IoT позволило клиенту стать лидером в отрасли по скорости выполнения поставок.
Команда на проекте
Нужна такая же экспертиза в команде?
Подберём инженеров под ваш стек и задачи — обсудим за день.