Разработка базы данных для эффективного управления автозаправочными станциями

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Обоснование. Современные автозаправочные станции сталкиваются с рядом проблем, связанных с управлением данными, учетом запасов и обслуживанием клиентов. Традиционные методы учета и управления часто оказываются неэффективными, что приводит к увеличению временных затрат на обработку информации и повышению вероятности ошибок. Отсутствие централизованной системы для хранения и обработки данных затрудняет анализ продаж и управление запасами, что негативно сказывается на общей эффективности работы станции.

Создание базы данных для автозаправочной станции решает эти проблемы, обеспечивая автоматизацию процессов учета, управления запасами и обслуживания клиентов. База данных позволяет централизованно хранить информацию о продажах, клиентах, топливе и финансовых операциях, что значительно упрощает доступ к данным и их обработку.

Цель – разработать инструмент, который обеспечит автоматизацию учета и управления на автозаправочной станции, включая хранение информации о клиентах, топливе и транзакциях, а также поддержку аналитики для принятия обоснованных управленческих решений. Это позволит повысить эффективность работы станции, улучшить качество обслуживания клиентов и снизить вероятность ошибок в учете.

Метод и методология. Для разработки базы данных автозаправочной станции использовался язык программирования Java для создания интерфейса и логики приложения, а также PostgreSQL для хранения и управления данными. Подход основывался на использовании реляционной модели данных, что обеспечивает надежность, целостность и масштабируемость системы.

Результаты. База данных поддерживает хранение информации о клиентах, топливе, продажах и финансовых операциях. Данные централизованно управляются в PostgreSQL, что позволяет легко выполнять операции создания, редактирования и удаления записей. Система также включает функции для анализа данных, что способствует принятию обоснованных управленческих решений. Архитектура базы данных обеспечивает модульность, позволяя добавлять новые функции без значительных изменений в существующем коде.

Область применения. Разработанная база данных может быть использована в управлении автозаправочными станциями, для автоматизации процессов учета и обслуживания клиентов, а также в аналитике для повышения эффективности бизнес-процессов.

Выводы. Созданная база данных значительно упрощает управление данными на автозаправочной станции, снижает вероятность ошибок и повышает общую эффективность работы. Автоматизация процессов учета и обслуживания клиентов позволяет сэкономить время и ресурсы.

Об авторах

Гульнара Альбертовна Гареева

Казанский национальный исследовательский технический университет им. А.Н. Туполева-КАИ

Автор, ответственный за переписку.
Email: gagareeva1977@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-8539-4541
SPIN-код: 3279-8465
Scopus Author ID: 36801593200
ResearcherId: М-1728-2015

кандидат педагогических наук, доцент, заведующий кафедрой информационных систем 

Россия, ул. Академика Королева, 1, г. Набережные Челны, 423814, Российская Федерация

Айгуль Гинатулловна Файзуллина

Казанский федеральный университет Набережночелнинский институт

Email: dlya_pisem_t@mail.ru

старший преподаватель кафедры бизнес-информатики и математических методов в экономике

Россия, проспект Мира, 68/19, г. Набережные Челны 423812, Российская Федерация

Зульфина Шамилевна Аглямова

Казанский инновационный университет им. В.Г. Тимирясова

Email: dlya_pisem_t@mail.ru

кандидат педагогических наук, доцент кафедры высшей математики, моделирования и анализа данных

Россия, пр. Московский, 67, г. Набережные Челны, 423822, Российская Федерация

Юлия Николаевна Бурханова

Казанский инновационный университет им. В.Г. Тимирясова; Набережночелнинский государственный педагогический университет

Email: ulin2703@mail.ru

кандидат педагогических наук, доцент, доцент кафедры высшей математики, моделирования и анализа данных; доцент кафедры математики, физики и методики их обучения

Россия, пр. Московский, 67, г. Набережные Челны, 423822, Российская Федерация; ул. им. Низаметдинова Р.М., 28, г. Набережные Челны, 423806, Российская Федерация

Руслан Витальевич Спеваков

Казанский инновационный университет им. В.Г. Тимирясова

Email: spevakov@mail.ru

кандидат экономических наук, доцент кафедры высшей математики, моделирования и анализа данных

Россия, пр. Московский, 67, г. Набережные Челны, 423822, Российская Федерация

Список литературы

  1. Остроух, А. В., & Суркова, Н. Е. (2019). Проектирование информационных систем. Монография. Санкт-Петербург: Лань. 164 с.
  2. Громов, А. И., Фляйшман, А., & Шмидт, В. (2021). Управление бизнес-процессами: современные методы. Монография (под ред. А. И. Громова). Москва: Издательство Юрайт. 367 с.
  3. Бондаренко, И. С. (2019). Базы данных: создание баз данных в среде SQL Server. Лабораторный практикум. Москва: Изд. Дом НИТУ «МИСиС». 39 с.
  4. Линец, Г. И., & Братченко, Н. Ю. (2021). Базы данных. Учебник. Ставрополь: Изд-во СКФУ. 170 с.
  5. Фиайли, К. (2023). SQL. Руководство для использования с любыми SQL СУБД. Учебное пособие (2-е изд.; пер. с англ. А. В. Хаванова). Москва: ДМК Пресс. 454 с.
  6. Ёсу, М. (2021). Принципы организации распределенных баз данных. Учебник (пер. с англ. А. А. Слинкина). Москва: ДМК Пресс. 672 с.
  7. Харрингтон, Д. (2023). Проектирование объектно-ориентированных баз данных. Практическое руководство (2-е изд.; пер. с англ. А. А. Слинкина). Москва: ДМК Пресс. 273 с.
  8. Льюис, Д. (2023). Ядро Oracle. Внутреннее устройство для администраторов и разработчиков баз данных. Практическое руководство (2-е изд.; пер. с англ. А. Н. Киселева). Москва: ДМК Пресс. 373 с.
  9. Мартишин, С. А., Симонов, В. Л., & Храпченко, М. В. (2024). Базы данных. Практическое применение СУБД SQL и NoSQL типа для проектирования информационных систем. Учебное пособие. Москва: ФОРУМ: ИНФРА-М. 368 с.
  10. Мартишин, С. А., Симонов, В. Л., & Храпченко, М. В. (2022). Базы данных: проектирование и разработка информационных систем с использованием СУБД MySQL и языка Go. Учебное пособие. Москва: ИНФРА-М. 325 с. https://doi.org/10.12737/1830834 EDN: https://elibrary.ru/PNOJTV
  11. Митин, А. И. (2020). Работа с базами данных Microsoft SQL Server: сценарии практических занятий. Учебно-методическое пособие. Москва: Директ-Медиа. 143 с. EDN: https://elibrary.ru/SEKKTY
  12. Amin Al Ka'bi. (2021). Management of energy consumption using programmable logic controllers (PLCs). Proceedings on Engineering Sciences, 3(3), 267–272. https://doi.org/10.24874/pes03.03.003 EDN: https://elibrary.ru/MTGQZK
  13. Walters III, E. G., & Bryla, E. J. (2016). The impact of PLC program architecture on production line efficiency: Case study of a control system rewrite. Machines, 4(2), 13. https://doi.org/10.3390/machines4020013
  14. Martin A. Sehr et al. (2024). Programmable Logic Controllers in the context of Industry 4.0. IEEE Journals & Magazine. Получено с https://ieeexplore.ieee.org/document/9134804
  15. Tiago Cruz et al. (2024). Virtualizing Programmable Logic Controllers: Toward a convergent approach. IEEE Journals & Magazine. Получено с https://ieeexplore.ieee.org/document/7564414

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Гареева Г.А., Файзуллина А.Г., Аглямова З.Ш., Бурханова Ю.Н., Спеваков Р.В., 2025

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».