Описание
Для учета ремонтов вагонов в «Рэйл Эксперт» использовали дашборды, собранные в Excel. По мере накопления данных такие дашборды начали работать медленнее и периодически зависали – это подтолкнуло компанию искать альтернативу среди специализированных BI-инструментов.
Для перехода на BI-аналитику требовался подрядчик с опытом работы внедрения BI-решений и пониманием специфики железнодорожной отрасли. «Первый Бит» был выбран благодаря успешным проектам по визуализации данных на производственных предприятиях.
Чтобы показать возможности такого решения на практике, команда «Первого Бита» подготовила тестовый стенд на реальных данных заказчика.
Заказчик сформулировал требования к будущей отчетности в виде технического задания. Ключевые показатели, которые нужно было вывести: факт выполнения ремонтов в сутки в разрезе типов ремонта, чтобы показать общую картину по выполненным ремонтам за период, и время нахождения вагонов в ремонте в цеху, чтобы показать реальную картину по средней продолжительности ремонта в аналитике.
Отдельным требованием было корректно загружать и обновлять исторические данные начиная с 2022 года – ежемесячные Excel-файлы объёмом около 20 тысяч строк и 20 столбцов, которые накапливались помесячно.
В ТЗ заказчик также описал конкретные визуализации: общее количество ремонтов за период с фильтрацией по месяцу и году; количество выполненных ремонтов с фильтрацией по депо или по типу ремонта – по возможности двумя связанными диаграммами для одновременной фильтрации по нескольким признакам; и расчетный показатель «общий простой вагона», который определяется сравнением двух значений – простоя в НСП и простоя на станции ремонта, – в отчёт должно попадать большее из двух значений.
На основе этих требований команда «Первого Бита» реализовала дашборд в PIX BI с фильтрами по году, месяцу, диапазону дат, типу ремонта и депо. На дашборде выводятся число ремонтов за месяц и по типам (текущий, деповской, капитальный) с сравнением к предыдущему месяцу, доля ремонтов по депо, таблица со средним простоем в сутках по каждому типу ремонта и динамика показателей по месяцам в разрезе нескольких лет.
