Вестник цифровой трансформации

Как сэкономить на топливе: сеть супермаркетов «Верный» контролирует работу автопарка с помощью ГЛОНАСС/GPS

16:53 28.08.2018  |  5374 просмотров



Торговая сеть «Верный» завершила проект внедрения системы мониторинга транспорта Omnicom Online на базе технологий ГЛОНАСС/GPS и датчиков уровня топлива Omnicomm LLS.

Торговой сети необходимо было создать эффективную систему мониторинга транспорта для контроля расходов топлива машин автопарка и обеспечения сохранности качества продуктов во время их транспортировки в магазины. Проект выполнила компания «Омникомм Урал».

Первой площадкой оснащения автопарка системой мониторинга стал филиал сети в Екатеринбурге, где в тестовом режиме было оборудовано несколько автомобилей и были получены результаты мониторинга в течение четырех месяцев. Далее система охватила уже всю сеть магазинов в различных городах России, включая Москву. За последний год в автопарке полностью прекратились сливы топлива: мониторинг позволил сократить топливные издержки компании на 10 %. Решение было интегрировано в программу управления автотранспортом, разработанную специально для сети «Верный», чтобы получаемые данные автоматически отображались в отчетах. Также на базе оборудования Omnicomm теперь контролируется температура в рефрижераторах, что позволяет обеспечить нужный температурный режим для перевозки продуктов питания.

Как прокомментировал Владлен Коржов, начальник транспортного отдела торговой сети «Верный», ранее в компании были скорректированы нормы расхода топлива в меньшую сторону на основании данных навигационного оборудования стороннего производителя. Теперь с помощью новой системы мониторинга автопарка компания получает достоверную информацию не только о расходах топлива, но и о всех перемещениях транспорта оперативно и без сбоев.

Теги: Автоматизация предприятий Логистика GPS ГЛОНАСС


Мы используем cookie, чтобы сделать наш сайт удобнее для вас. Оставаясь на сайте, вы даете свое согласие на использование cookie. Подробнее см. Политику обработки персональных данных