Проєкт інформаційної системи для автоматизації управління місцями на майданчиках для паркування
Автор: Шкварла Назарій Андрійович
Кваліфікаційний рівень: магістр
Спеціальність: Управління ІТ проектами
Інститут: Інститут комп'ютерних наук та інформаційних технологій
Форма навчання: денна
Навчальний рік: 2025-2026 н.р.
Мова захисту: українська
Анотація: Сучасна урбанізація та експоненційне зростання рівня автомобілізації створюють критичну проблему управління паркувальними ресурсами у містах. За даними аналітичних досліджень, світовий автопарк наближається до 1,5 мільярда одиниць, що призводить до гострого дефіциту паркувальних місць, особливо в центральних районах міст із високою щільністю населення. Водії витрачають у середньому 15-25 хвилин щодня на пошук паркування, що супроводжується додатковим споживанням палива, збільшенням викидів CO2 та підвищенням рівня стресу [1]. Традиційні методи організації паркування виявляють свою неефективність через відсутність актуальної інформації про зайнятість паркувальних місць. Дослідження показують, що впровадження інтелектуальних систем управління паркуванням у рамках концепції Smart City може зменшити трафік на 20-30% та скоротити викиди шкідливих речовин на 15-25% [2]. Існуючі рішення, як українські (EasyPay, Privat24, Unip), так і міжнародні (ParkWhiz, SpotHero, EasyPark), не забезпечують комплексного функціоналу real-time моніторингу, бронювання та аналітики використання паркувальних ресурсів. Об’єкт дослідження – процеси управління та оптимізації використання паркувальних ресурсів у міській транспортній інфраструктурі. Предмет дослідження – методи та інформаційні технології автоматизації моніторингу зайнятості, бронювання та аналітики паркувальних майданчиків з використанням веб-технологій, мобільних додатків та IoT-систем. Мета дослідження полягає у створенні комплексної інформаційної системи управління паркувальними майданчиками з функціоналом real-time моніторингу зайнятості, бронювання місць та аналітики використання паркувальних ресурсів для підвищення ефективності міської транспортної інфраструктури. У роботі проведено комплексний аналіз існуючих інформаційних систем управління паркуванням, досліджено сучасні технології IoT, хмарних обчислень та штучного інтелекту для створення системи моніторингу паркувальних ресурсів. Аналіз наукових підходів до автоматизації транспортної інфраструктури виявив, що застосування адаптивного управління трафіком та динамічного ціноутворення може збільшити соціальний добробут на 15-40% [3]. Розроблено архітектуру інформаційної системи на основі мікросервісного підходу з RESTful API, що забезпечує масштабованість та незалежність розробки компонентів. Система включає модулі управління користувачами з багатофакторною автентифікацією, модуль пошуку паркувальних місць з геолокацією та фільтрацією, систему бронювання з автоматичними нагадуваннями, адміністративну панель з аналітикою та систему сповіщень. Спроектовано структуру бази даних з використанням реляційної моделі (SQLlite3). Реалізовано серверну частину на Python з Django framework та клієнтську частину з використанням HTML, CSS, JS, Jinja2. Інтегровано картографічні сервіси (Google Maps API) для навігації та візуалізації паркувальних місць. Проведено тестування системи за критеріями продуктивності (час відгуку менше 2 секунд при піковому навантаженні), надійності (доступність 99.5%), безпеки (шифрування AES-256, TLS 1.3) та зручності використання. Наукова новизна роботи полягає у розробці комплексної архітектури системи управління паркувальними ресурсами з real-time моніторингом, удосконаленні методів інтеграції картографічних сервісів із системами управління паркуванням. Практичне значення результатів підтверджується можливістю впровадження системи муніципальними структурами для зменшення транспортних заторів на 15-20%, приватними операторами для збільшення завантаженості паркінгів на 25-35% та кінцевими користувачами для економії часу на 18-23 хвилини на день. Розроблена система демонструє високу ступінь готовності до практичного впровадження та може бути масштабована для використання в містах різного розміру. Застосування технологій хмарних обчислень (AWS, Azure, GCP) забезпечує гнучкість масштабування ресурсів відповідно до навантаження. Результати роботи мають значення для розвитку Smart City інфраструктури в Україні та сприяють європейській інтеграції у сфері екологічної безпеки міст. Ключові слова – інформаційна система, управління паркуванням, Smart City, IoT-технології, real-time моніторинг, мікросервісна архітектура, веб-додаток. Перелік використаних літературних джерел 1. McKinsey & Company. (2023). The future of mobility: How transportation technology and social trends are creating a new business ecosystem. McKinsey Global Institute. 2. European Commission. (2020). Smart Cities and Communities - Lighthouse Projects. Horizon 2020 Programme Report. 3. Zheng, Y., Rajasegarar, S., & Leckie, C. (2015). Parking availability prediction for sensor-enabled car parks in smart cities. Proceedings of IEEE Intelligent Sensors, Sensor Networks and Information Processing, 1-6.