Безопасность авиационной деятельности авиапредприятий по российским и международным стандартам

BI-отчетность с централизованной веб-панелью мониторинга, поддерживающей автоматическое формирование отчетов по расписанию и экспорт отчетов во все популярные форматы

Системный анализ

Ошибки на этапе постановки задачи самые дорогие. Наши аналитики изучают предметную область, работая вместе с заказчиком, собирают и анализируют требования и готовят технические спецификации.

Технологии

В своей работе мы используем баланс между существующим технологическим стеком заказчика и самыми прогрессивными технологиями. Мы считаем, что цифровая трансформация жизненно важна, но не должна ставиться как самоцель.

Консалтинг

Услуги в области ИТ-консалтинга, включая проектирование архитектуры систем, нагрузочное тестирование, решение проблем с производительностью и поддержка существующих систем.

Поддержка

Мы обеспечиваем всестороннюю поддержку реализованных систем и гарантируем техническое обслуживание после окончания разработки. ПАО «Аэрофлот» и АО «Авиакомпания „Россия“» входят в число наших клиентов в 2022 году.

Проведение НИОКР

Отдел исследований специализируется на применении моделей искусственного интеллекта для разработки искусственных нейронных сетей, обученных на больших наборах данных, и выполняет НИР по разработке и внедрению перспективных комплексных ИТ-решений в сфере обеспечения безопасности авиационной деятельности

2014-2016

НИР на тему «Модуль «База данных по авиационным событиям, выполнению рекомендаций, инспекторским проверкам, служебным сообщениям и оценке рисков в отношении обеспечения безопасности полетов в ПАО «Аэрофлот». Определены требования к модели данных, исследованы алгоритмы и методики прогностической модели рисков. Оптимальные решения реализованы в программном прототипе.

2019-2021

НИР на тему «Возможность разработки модели прогноза частоты авиационных событий в условиях эксплуатации ВС ПАО «Аэрофлот». Исследована возможность применения обучаемых нейронных сетей для построения вероятностных моделей, описывающих частоту возникновения авиационных событий в зависимости от сочетания разнообразных факторов. Для имеющихся массивов динамически пополняемых данных разработана оптимальная математическая модель. Создан экспериментальный образец ПО, реализующий модели прогноза частот авиационных событий, обучаемых на больших массивах разнородных исходных данных по условиям эксплуатации воздушных судов.