? Диплом «Разработка компонентов BI-проекта для ООО «ЭкоЛогистика»»
Бесплатная консультация по вашей теме: Telegram: @Diplomit Телефон/WhatsApp/MAX: +7 (987) 915-99-32, Email: admin@diplom-it.ru
- Актуальность
- Цель и задачи
- Объект и предмет
- План работы
- Результаты
- Введение (пример)
- Заключение
- Источники
? Актуальность темы
«ЭкоЛогистика» управляет 250 грузовых автомобилей и 8 распределительными центрами. Из-за разрозненных Excel-отчётов время принятия решений по маршрутам достигает 48 часов, что напрямую влияет на SLA клиентов. Внедрение BI-решения (Power BI + Azure Synapse) позволит сократить «окно данных» до 30 минут, снизив пустые пробеги на 18 %.
Бесплатная консультация по вашей теме: Telegram: @Diplomit WhatsApp: +7 (987) 915-99-32 | Телефон: +7 (987) 915-99-32, Email: admin@diplom-it.ru | MAX: +7 (987) 915-99-32
А пошаговое руководство по структуре ВКР ищите в Полном руководстве по написанию ВКР.
? Цель и задачи
Цель: разработать компоненты BI-проекта, повышающие точность прогноза загрузки транспорта до 92 % и сокращающие издержки на логистику на 14 %.
Задачи:
- Собрать бизнес-требования (SCOR KPI, OTIF);
- Подготовить модель данных (звезда) в Azure Synapse;
- Настроить потоковую загрузку через Azure Data Factory;
- Разработать интерактивные дашборды Power BI (DAX, Drill-through);
- Внедрить ML-модель прогноза спроса (Azure ML);
- Оценить экономическую эффективность и риски.
? Объект и предмет исследования
Объект — операционные данные цепочки поставок ООО «ЭкоЛогистика».
Предмет — компоненты BI-системы: хранилище, ETL, дашборды и ML-прогнозы.
? План работы
- Введение
- Роль BI в логистике 4.0
- Анализ текущих процессов «ЭкоЛогистика»
- Проектирование архитектуры BI-решения
- Разработка ETL и ML-моделей
- Тестирование, результаты пилота
- Экономический эффект и риски
- Заключение
- Список источников
Застряли на DAX-формулах? Наши эксперты помогут! Telegram: @Diplomit | +7 (987) 915-99-32
? Ожидаемые результаты
- 7 дашбордов Power BI;
- ML-модель с MAE = 6,8 тонно-километров;
- Сокращение пустых пробегов — 18 %;
- Окупаемость проекта — 11 месяцев.
✍️ Пример введения
Рост e-commerce поставил логистику перед вызовом «доставь-вчера». Для экологичной компании «ЭкоЛогистика» важно не только время, но и минимальный углеродный след. Данные из TMS, ERP и телематики содержат ответы, как сократить CO2, но без BI-инструментов остаются «цифровым шумом». В работе предложена компонентная BI-архитектура, превращающая эти данные в actionable insights.
? Заключение
Диплом доказал, что интегрированная BI-система повышает прозрачность цепочек поставок, снижает издержки и CO2. Цель и все задачи выполнены, результат рекомендован к масштабированию.
? Требования к списку источников
• 34 источника, 40 % — 2024–2025 гг.
Пример:
1. Gartner. Supply-Chain Analytics Magic Quadrant — 2024.
2. Microsoft. Power BI Performance Best Practices — 2025.
3. ISO/IEC 23984:2023 AI risk management.
Полезные материалы для написания
Нужна помощь с ВКР?
Мы соберём для вас дашборды, ML-модель и расчёт экономического эффекта — готовое решение к защите.