О сервисе Прессе Авторские права Связаться с нами Авторам Рекламодателям Разработчикам. Додо ИС пока что не умеет с высокой точностью считать укомплектованность пиццерий, поэтому мы каждую неделю отслеживаем укомплектованность наших Партнеров.
История архитектуры Dodo IS: путь бэкофиса
При этом сеть сравнивает каждую пиццу с «идеальной» моделью, созданной на основе данных, которые предоставили тайные покупатели и эксперты, профессионально занимающиеся оценкой качества пиццы. Детектор очередей Ivideon Компания Ivideon использовала машинное обучение для создания детектора очереди. Детекторов придумали уже превеликое множество, но все они не лишены недостатков. Люди в очереди не ведут себя как статичные геометрические фигуры. Люди переходят с места на место, нарушая работу внешних датчиков, становятся так, чтобы сливаться с фоном или друг с другом, и мешают камере различить объекты.
Машинное обучение позволило выделить из человека «главное» — голову. А дальше достаточно просто подсчитать количество людей и прислать менеджеру уведомление о возникновении очереди для мгновенной реакции. Менеджер получает уведомление и решает открыть еще одну кассу. Или закрывает кассу, на которой скучает ненагруженный кассир.
Другая важная часть сервиса — статистика. Детектор считает количество людей в очереди, строит графики и диаграммы, характеризующие распределение покупателей по времени. С такими данными проще оптимизировать рабочий график персонала, оценить качество маркетинговой акции или выявить недостатки оформления витрины. Отчеты формируются в формате CSV, данные также доступны в интерфейсе личного кабинета Ivideon.
С данными отчета легко пойти дальше и строить прогнозы на дни и недели вперед. Теперь легко узнать, какие кассы, в какие часы получают максимальную и минимальную нагрузку. Ivideon также обрабатывает данные из касс по чекам. Для этого систему управления очередью нужно дополнить бесплатным модулем интеграции с 1С.
Из интерфейса 1С пользователь получает видеозаписи по любым системным событиям, например печать чека, складские операции приемка, отгрузка , возвраты товара. Оценка вложений Затраты на проект с Dbrain «Додо» в открытых источниках пока не публикует. Даже если считать по максимальным затратам, решение все равно выглядит выгодным — нейросеть есть не просит и не претендует на бесплатную пиццу.
Каждый из этих проектов потребовал значительных изменений системы — на них и были брошены основные силы. Несмотря на это, мы не прекращали совершенствовать и другие элементы «Додо ИС». Учет пятидневного теста Теперь «Додо ИС» умеет вести учет теста — полезная функция для тех пиццерий, которые делают тесто сами, а не снабжаются из центров производства теста. Система помогает отслеживать запасы муки и других ингредиентов и рассчитывать себестоимость основы для пиццы.
Функция уже работает для рецепта теста пятидневной выдержки — именно его обычно используют пиццерии, которые делают тесто сами. В следующем году мы добавим и «восьмидневное» тесто. Акция для городов Мы научили конструктор акций ограничивать действия скидок и промо предложений одним или несколькими городами. Раньше маркетологи, отвечающие за национальный маркетинг, могли создавать только акции, действующие по всей стране.
Менеджер получает уведомление и решает открыть еще одну кассу. Или закрывает кассу, на которой скучает ненагруженный кассир. Другая важная часть сервиса — статистика. Детектор считает количество людей в очереди, строит графики и диаграммы, характеризующие распределение покупателей по времени.
С такими данными проще оптимизировать рабочий график персонала, оценить качество маркетинговой акции или выявить недостатки оформления витрины. Отчеты формируются в формате CSV, данные также доступны в интерфейсе личного кабинета Ivideon. С данными отчета легко пойти дальше и строить прогнозы на дни и недели вперед. Теперь легко узнать, какие кассы, в какие часы получают максимальную и минимальную нагрузку. Ivideon также обрабатывает данные из касс по чекам. Для этого систему управления очередью нужно дополнить бесплатным модулем интеграции с 1С. Из интерфейса 1С пользователь получает видеозаписи по любым системным событиям, например печать чека, складские операции приемка, отгрузка , возвраты товара. Оценка вложений Затраты на проект с Dbrain «Додо» в открытых источниках пока не публикует.
Даже если считать по максимальным затратам, решение все равно выглядит выгодным — нейросеть есть не просит и не претендует на бесплатную пиццу. Затраты на детектор очередей видит любой пользователь сервиса Ivideon в личном кабинете — 800 рублей за одну камеру в месяц. В эту же сумму входит детектор движения, облачный архив который сам по себе платный , возможность встроить трансляцию с камеры на свой сайт или поделиться видео в социальных сетях. Для тех, кто и так использует облачный архив для хранения данных с камеры, подключение детектора выглядит очевидным шагом. С учетом периодических обновлений следует ожидать изменений, которые расширят функции сервиса. После детектора людей как объектов, очевидно, последует детектор лиц. Бизнес в этой истории интересует прибыль. С «Додо» выводы делать рано, однако другая компания «Интерлогика» публикует такие цифры: общая стоимость внедрения системы детекции очередей, с учетом закупки камер на объекте их не было , составила примерно 500 000 руб.
Несколько лет назад он участвовал в создании чат-бота Icon8, мгновенно обрабатывающего фотографии с помощью нейронных сетей. Пользователь выбирает один из шести стилей, доступных для использования в боте — на старте проекта в 2016 году это удивляло. Icon8 собрал 7,5 миллионов пользователей — самый популярный на тот момент проект в Telegram, удостоенный грантом от Павла Дурова. Полученный опыт Дмитрий использовал в DBrain. Компания делает ставку на нейросети и добавляет к ним технологию распределенного реестра. DBrain представляет собой блокчейн-платформу для совместной работы над созданием «слабого» ИИ. Обучение нейросети предполагает большой объем ручного труда при разметке данных — процесс дорогой и занимает много времени. Команда придумала, как снизить стоимость создания и повысить точность нейросетей: любой человек может за деньги стать «учителем» для нейросети.
Обучать сетку очень просто — смотрим на фотографию в приложении и отвечаем, кто же на ней изображен: лисичка, котик, собачка или комок шерсти. По запросу «Додо Пиццы» на DBrain разработали приложение на основе машинного обучения, которое контролирует качество приготовления пиццы. Приложение реализовано в виде Telegram-бота, оценивающего пиццу по фотографии. Бот самостоятельно даст оценку продукту от 0 до 10 по ключевому критерию — качеству теста. Бот работает с армией тайных покупателей — это внутреннее сообщество «Додо пиццы», насчитывающее более 50 000 человек. Рейтинг качества пиццерий формируется на основе отчетов покупателей, которые еженедельно оценивают на соответствие стандартам почти 700 пицц. Добровольцы получают за работу Додо-рубли, которыми можно оплатить пиццу при следующем заказе. Но где же тут видеонаблюдение?
Видеонаблюдение сокращает расходы и полностью автоматизирует работу по составлению рейтинга пиццерий. Для этого достаточно предоставить приложению от Dbrain видеоданные вместо фото. С помощью камеры программа успеет проверить не 2 пиццы в неделю, как обычный человек, а 300 в день — ровно всё, что выйдет из печи. Нейросеть Dbrain сегментировала пиццу на 50 000 фотографиях и научилась искать изъяны в каждом сегменте.
Додо проверка
Коллектив Dbrain нашел простой способ уменьшить себестоимость создания и улучшить точность нейронных сетей: обучать сетку за небольшую плату может каждый. Приложение «DBrain», объединенное с Ethereum DApp , дает возможность любому интернет-пользователю решать задачи, получая за них DBR внутренняя криптовалюта. Любой владелец смартфона, ноутбука или ПК с доступом в сеть, установив Telegram-бота способен поставлять данные фото, видео, геолокацию и т. Команда DBrain по заказу «Додо Пиццы», используя методы machine learning, создала программу контроля качества свежеиспеченной пиццы. Telegram-бот, взаимодействуя с огромным сообществом покупателей, самостоятельно присваивает готовой пицце оценку от 0 до 10. В группе тайных покупателей «Додо» 50 тысяч людей каждую неделю дают оценку около 700 пицц. На основе этих оценок создается рейтинг качества заведений, а покупатели получают за оценку додо-рубли, которыми потом оплачивают новую заказанную пиццу. Предоставляя приложению от Dbrain данные видеосъемки, можно снизить затраты и формировать рейтинг пиццерий автоматически. Взаимодействуя с видеокамерой, машинный алгоритм оценит не две пиццы в неделю, как человек, а 300 в день — каждой пиццы, вышедшей из печи. Нейросеть Dbrain обработала 50 тысяч фото пицц. На каждой фотографии сеть визуально разделяла продукт на участки и теперь умеет находить недостатки на всех участках.
К примеру, едва заметные глазу вздутия по краям пиццы укажут на низкое качество теста. Каждый готовый продукт искусственный интеллект соотносит с «идеальной» пиццей, построенной как раз с использованием информации, предоставленной реальными потребителями и профессионалами по оценке качества пиццы. Управление очередью от Ivideon Все существующие детекторы, увы, все еще несовершенны. Здесь надо понимать, что люди в очереди нестационарны. Проще говоря, они меняют местоположение, меняют очередь, сливаются с фоном или друг с другом, мешая внешним датчикам правильно их считывать или не позволяют камере различить себя как отдельные объекты. Для создания своего детектора очереди Ivideon использовала machine learning. Алгоритм сумел выделить в человеке «существенное» — голову, что позволило добиться почти идеальной точности фиксации камерой именно человека.
Для этого мы: Гарантируем выплаты процентом не от прибыли, а от оборота. Каждую пиццерию оформляем как отдельное юрлицо и гарантируем возврат инвестиций своей долей в пиццерии. Вся деятельность наших пиццерий ведётся строго « по-белому ». Сколько я заработаю? Мы предлагаем простую формулу расчётов с инвестором, по ней легко посчитать ожидаемый ROI возврат инвестиций. То есть, при выручке в 8 000 000 руб в месяц, возврат на миллион составит 24 000 руб в месяц или 288 000 руб в год. То есть, основу расчёта составляет прогноз выручки. При прогнозе выручки мы базируемся на методике, ориентированной на оценку активной аудитории социальных сетей и средний доход в регионе. Подробнее можно ознакомиться в нашем блоге. Некоторые считают нашу методику очень пессимистичной, однако мы отталкиваемся от неё как от основы при прогнозировании. Методика не принимает в расчет туристический поток и ряд других позитивных факторов, так что это довольно надёжный инструмент. Кроме этого, вы можете видеть выручку любой пиццерии сети Додо Пицца в отчёте управляющей компании. Понятно, что потенциал реализован ещё далеко не у всех пиццерий, но всё же это полезный материал для сопоставления. Есть ли льготы крупным инвесторам? Это предложение ориентировано на частных инвесторов, желающих войти в проект с небольшой долей. Нам поступал ряд запросов такого рода, и мы бы хотели дать возможность стать Додо-инвестором не только профессионалам. Если вы хотите быть единственным инвестором по проекту, свяжитесь с нами, мы будем готовы обсудить особые условия по отдельным пиццериям. Можно ли продать свою долю?
Как проходили проверки в «Додо Пицца» Для собственных рейдов «Русбанкрот» выбрал несколько пиццерий, расскажем про три из них в разных регионах России: Мурманск, Вязьма Смоленская область и Анапа Краснодарский край. Проверки у них бывают редко, ведь придраться там якобы не к чему, а потому и нас они не ждали. Сразу стоит отметить, что подделкой документов в редакции не занимались. Сотрудники «Русбанкрота» просто пришли и заявили, что сейчас будет проверка — во всех трех ресторанах их пропустили, не спросив никаких подтверждений. Признаться, мы были готовы к аналогу передачи «Ревизорро», но биться за проход на кухню даже не пришлось — сотрудники пиццерий не мешали и даже не поинтересовались, есть ли у их гостей медкнижки они были. Представители редакции облачились в халаты, маски, шапочки для волос и отправились изучать работу заведений изнутри. Уже при первом взгляде стало понятно, что пиццерии точно не образцовые, но что же с ними не так? Ходить местным жителям особенно некуда да и живут тут небогато , а потому «Додо Пицца» считается здесь «модным» местом, где собирается продвинутая молодежь. Это стало очевидно и по местоположению ресторана — он находится прямо в центре города, чуть ли не рядом с памятником Ленину. В сети «Додо» существует такое понятие как «время лояльности» — рестораны должны начинать работу уже за 15 минут до официального времени открытия. Чтобы гости, пришедшие чуть раньше, не ждали под дверью. Проверка редакции явилась за 10 минут до открытия — и пиццерия действительно работала. Но на этом положительные моменты закончились. Кофе заказать не получилось, ведь кофемашина не работала. Да и чек на заказ пришлось ждать 10 минут — он не печатался, аппаратура вышла из строя. В глаза нашим проверяющим сразу бросилось отсутствие салатов на полке. Франчайзи не из близкого круга Овчинникова получали за отсутствие салатов предписание о закрытии пиццерий ведь основное меню всегда должно быть в наличии , но в Вязьме это было в порядке вещей и никого не волновало. На напитках не оказалось ценников, да и расставлены они были кое-как — чтобы прочитать названия, пришлось самостоятельно их разворачивать. Дальше — кухня. Первое, что заметили наши проверяющие — грязь. На кухне было очень очень! Плитка в черных засохших каплях, использованные чайные пакетики и шкурки от еды под стеллажами, разводы и следы от уличной обуви на полу, грязь в зоне хранения лотков с продуктами.. Но пиком всего этого оказались коробки с жуками, пауками и тараканами, расставленные по всей кухне. Сотрудники пиццерии объяснили, что дезинсекции пока не было, а потому они пытаются справляться собственными силами и ловят насекомых «на живца», устанавливая ловушки с отравой. Этот факт наверняка понравится сотрудникам Роспортребнадзора — питаться в такой пиццерии попросту негигиенично и небезопасно. Из прочих интересных деталей: люди в куртках на кухне, неработающее табло для поваров, нарушение товарного соседства в холодильниках, хранение коробок производителей по нормам общепита коробки нужно разбирать , вскрытые коробки без маркировок. Маркировок не было и у некоторых замороженных продуктов, а это значит, что мы даже предположить не можем, как долго они там лежат и ждут своего часа. Некоторые продукты, кстати, хранились и вовсе без крышек.
Например, уже сейчас решения по модернизации зоны витрин мы принимаем, изучая ежедневное поведение гостей» Сотрудники «Додо Пицца» также открыты к технологиям — по данным опросов, с системой управляющим нужно менее 20 минут в день на анализ работы точек. Работать с системой нравится и кассирам, которые теперь защищены от необъективности. Многие пиццерии инициировали внедрение технологий, которые стали помощниками команды. С начала работы система изучила более 50 тысяч визитов гостей и оставила более 630 тысяч оценок. За счет роста качества сервиса две пиццерии, с которых начинался проект в феврале, уже в августе приносили от 190 тысяч рублей больше выручки в блоке дополнительных продаж. Сегодня технология работает во всей корпоративной сети в Сыктывкаре, Санкт-Петербурге и масштабируется на остальные рестораны в Москве. По состоянию на январь 2024 года, сеть включает 1000 заведений в 21 стране мира помимо России. Была основана предпринимателем из Сыктывкара Фёдором Овчинниковым.
*Как видеоаналитика и машинное зрение помогают оценивать качество пиццы
Здесь мы рассказываем о том, куда идём с точки зрения архитектуры, развития системы и захвата мира. Ревизия в Додо не бумажная: у ревизора есть планшет, где ревизор отмечает все продукты и создает отчеты. Додо ис ревизия. Пожаловаться. Додо ис ревизия.
Dodo IS | Учет. Ревизия
На текущий момент в мобильном приложении Додо Пиццы можно разместить заказ в более чем 900 пиццериях в 17 странах. Решение: Разработали дизайн приложения и само мобильное приложение под iOS и Android. Повысили привлекательность приложения уникальным функционалом: сбор комбо в корзине, донер-встряска, программа лояльности с донер-коинами. Мобильные приложения написаны и поддерживаются на Swift и Kotlin Подробнее Приложение Донер 42 Задача: Создать мобильное приложение для заказа в сети донерных Донер 42, разработать для этого интерфейс, отличный от интерфейса приложения Додо Пиццы и привлекающий клиентов с целью развития нового стартапа. Мобильные приложения написаны и поддерживаются на Swift и Kotlin Административная часть: Мы адаптировали функциональность Додо ИС для реалий донерного бизнеса: в нем на то, чтобы отдать заказ, есть гораздо меньше времени, и все процессы из-за отсутствия например выпекания заказа происходят быстрее. В трекер заказов были добавлены новые этапы и убраны лишние. Была добавлена возможность подключения доставки через агрегаторы, а не только собственными курьерами, также впервые в истории нашей работы с Додо Брэндс. Была разработана функциональность для добавления Историй в мобильное приложение Донер 42, рассказывающих об обновлениях. Мобильные приложения: В мобильном приложении вне зависимости от операционной системы, и на iOS, и на Android, клиент может собрать заказ, добавить дополнительные ингридиенты в блюда, узнать о пищевой ценности продуктов, узнать время до готовности заказа, оставить отзыв. Также можно включить темную тему в приложении для комфортного заказа в темное время суток или в условиях слабой освещенности.
В приложении реализованы Истории, рассказывающие в формате слайд-шоу о возможностях приложения или новых продуктах в меню. Также был разработан функционал донер-встряски: если потрясти приложение, автоматически сформируется предложенное комбо из продуктов, которое позволяет клиенту попробовать что-то новое, не задумываясь о выборе. И наконец мы разработали отдельную систему лояльность с донер-коинами, получаемыми с каждого заказа, за которые можно покупать продукты в будущих заказах. На текущий момент в приложении можно разместить заказ в 7 точках питания в 2 странах: в России и Казахстане. Решение: Разработали приложение, в котором создали виртуальную витрину, реализовали возможности кастомизации напитков, заказа и оплаты в приложении. Подробнее Приложение Дринкит Задача: Разработать мобильное приложение Дринкит: перенести в онлайн опыт выбора продукта, кастомизации, взаимодействия с кассиром, меню, оплату. Административная часть: Мы разработали дизайн приложения с виртуальной видеовитриной, чтобы привлечь внимание клиентов к новым продуктам.
Бот работает с армией тайных покупателей — это внутреннее сообщество «Додо пиццы», насчитывающее более 50 000 человек. Рейтинг качества пиццерий формируется на основе отчетов покупателей, которые еженедельно оценивают на соответствие стандартам почти 700 пицц. Добровольцы получают за работу Додо-рубли, которыми можно оплатить пиццу при следующем заказе. Но где же тут видеонаблюдение? Видеонаблюдение сокращает расходы и полностью автоматизирует работу по составлению рейтинга пиццерий. Для этого достаточно предоставить приложению от Dbrain видеоданные вместо фото. С помощью камеры программа успеет проверить не 2 пиццы в неделю, как обычный человек, а 300 в день — ровно всё, что выйдет из печи. Нейросеть Dbrain сегментировала пиццу на 50 000 фотографиях и научилась искать изъяны в каждом сегменте. Например, если на краях пиццы сетка обнаружит маленькие вздутия, которые практически не заметны человеческому глазу, то сразу «поймёт» о плохом качестве теста. При этом сеть сравнивает каждую пиццу с «идеальной» моделью, созданной на основе данных, которые предоставили тайные покупатели и эксперты, профессионально занимающиеся оценкой качества пиццы. Детектор очередей Ivideon Компания Ivideon использовала машинное обучение для создания детектора очереди. Детекторов придумали уже превеликое множество, но все они не лишены недостатков. Люди в очереди не ведут себя как статичные геометрические фигуры. Люди переходят с места на место, нарушая работу внешних датчиков, становятся так, чтобы сливаться с фоном или друг с другом, и мешают камере различить объекты. Машинное обучение позволило выделить из человека «главное» — голову. А дальше достаточно просто подсчитать количество людей и прислать менеджеру уведомление о возникновении очереди для мгновенной реакции. Менеджер получает уведомление и решает открыть еще одну кассу. Или закрывает кассу, на которой скучает ненагруженный кассир. Другая важная часть сервиса — статистика. Детектор считает количество людей в очереди, строит графики и диаграммы, характеризующие распределение покупателей по времени.
В открывшейся форме введите сумму, а затем кнопку «Скачать счет». Счет сохранится в формате pdf. Деньги поступают в течение 1-5 рабочих дней после оплаты срок поступления зависит от вашего банка Как я получу закрывающие документы? После регистрации, мы пришлем письмо-запрос, в котором вы можете указать вашу систему ЭДО.
Знали бы вы, с каким нетерпением мы их ждём! Публикация рейтингов помогает увидеть, что необходимо исправить в конкретной пиццерии. И незамедлительно начать действовать; Последние записи:.
«Мы пришли к успеху пока вы кушали пиццу». 3 франчайзи ДоДо об окупаемости и конкуренции
Сеть пиццерий работает на облачной ERP-системе «Додо ИС», которая координирует все процессы: заказы, работу кухни, доставку, рекламу и общий менеджмент. Dodo is дашборд. Додо ИС график смены. Разработали систему учета с использованием сводных данных из «ДоДо ИС», что помогло снизить затраты на ввод первичных документов в 1С за счет использования сводных проводок. Основа франшизы «Додо Пиццы» — облачная ERP-система «Додо ИС» (Dodo IS), которая организует рабочие процессы пиццерии, включая обработку заказов, работу кухни, доставку, управление штатом и маркетинг[24].
Экскурсия по пиццерии
- Выручка пиццерий
- Свежие записи
- Telegram: Contact @dodo_business
- Мастер-класс
- «Додо Пицца» внедряет ИИ в пиццерии для улучшения обслуживания гостей
Dodo IS. Ревизия. Графики
Основа франшизы «Додо Пиццы» — облачная ERP-система «Додо ИС» (Dodo IS), которая организует рабочие процессы пиццерии, включая обработку заказов, работу кухни, доставку, управление штатом и маркетинг[24]. Тайная проверка Додо. Менеджер Додо обязанности. Разработали систему учета с использованием сводных данных из «ДоДо ИС», что помогло снизить затраты на ввод первичных документов в 1С за счет использования сводных проводок. Новости #dodo-picca. Бывшие франчайзи «Додо Пиццы» в один голос заявляют, что в сети сложилась абсолютно нездоровая атмосфера: 30% пиццерий буквально замучили постоянными проверками. О сервисе Прессе Авторские права Связаться с нами Авторам Рекламодателям Разработчикам.
«Додо Пицца» застраховалась от киберпреступников
Решение: Разработали с нуля дизайн и структуру приложения, которые позволяли клиентам максимально просто и удобно заказть пиццу в нужном ресторане. Со временем адаптировали приложение на iOS для слабовидящих. Мобильные приложения написаны и поддерживаются на Swift и Kotlin. Подробнее Приложение Додо пицца Задача: Первоначально стояла задача разработать и поддерживать приложение, через которое клиенты могли легко сделать заказ на доставку в любом ресторане Додо Пиццы с мобильных устройств. Административная часть: Мы проработали сценарии поведения клиентов и настроили интеграцию приложений с Додо ИС: после того, как клиент вручную указывает адрес доставки, в меню отображаются те продукты, которые доступны к заказу в пиццерии, входящей в нужную зону доставки. Авторизация клиента в приложении позволяет сохранять историю заказов, участвовать в программе лояльности, получать персональные промо-предложения. Со временем добавляли новые функциональные возможности: выбор способа оплаты, возможность получить заказ в ресторане, доставку до столика, выбор адреса по геоданным, сториз с новостями и маркетинговыми акциями, добавление или удаление ингредиентов, выбор пиццы из половинок, заказ готовых комбо-наборов с возможностью добавить дополнительные позиции, чат с поддержкой, возможность оставить отзыв и чаевые курьеру.
По мере открытия Додо Пиццы в новых странах мы сделали его мультиязычным: не нужно каждый раз скачивать новое приложение, можно просто выбрать нужную страну и язык в настройках. Для перевода на другие языки мы разработали и используем собственную систему «Лингвини». Приложения: В любом мобильном приложении Додо Пиццы клиент может указать адрес доставки выбрать на карте или через строку поиска или выбрать удобную пиццерию для заказа в зале, увидеть актуальное меню, указать время доставки, оплатить заказ удобным способом, написать в чат с поддержкой и оставить отзыв о заказе, отслеживать статус приготовления и доставки. В случае, если курьер задерживается и не приезжает вовремя, клиент увидит соответствующее уведомление в приложении и получит сертификат на бесплатную пиццу при следующем заказе. На текущий момент в мобильном приложении Додо Пиццы можно разместить заказ в более чем 900 пиццериях в 17 странах. Решение: Разработали дизайн приложения и само мобильное приложение под iOS и Android.
Повысили привлекательность приложения уникальным функционалом: сбор комбо в корзине, донер-встряска, программа лояльности с донер-коинами. Мобильные приложения написаны и поддерживаются на Swift и Kotlin Подробнее Приложение Донер 42 Задача: Создать мобильное приложение для заказа в сети донерных Донер 42, разработать для этого интерфейс, отличный от интерфейса приложения Додо Пиццы и привлекающий клиентов с целью развития нового стартапа. Мобильные приложения написаны и поддерживаются на Swift и Kotlin Административная часть: Мы адаптировали функциональность Додо ИС для реалий донерного бизнеса: в нем на то, чтобы отдать заказ, есть гораздо меньше времени, и все процессы из-за отсутствия например выпекания заказа происходят быстрее. В трекер заказов были добавлены новые этапы и убраны лишние.
Программа предусматривает страхование убытков от перерыва в хозяйственной деятельности и от несанкционированного списания денег со счета клиента в результате киберинцидента, а также страхование гражданской ответственности за вред, который может быть причинен третьим лицам, в результате киберинцидента. Сегодня это международная сеть пиццерий, активно использующая информационные технологии для улучшения процессов. Сеть пиццерий работает на облачной ERP -системе «Додо ИС», которая координирует все процессы: заказы, работу кухни, доставку, рекламу и общий менеджмент.
Инновации помогли домашним пиццериям Сыктывкара лидировать во внутреннем рейтинге компании впервые за 12 лет существования «Додо Пицца». Компании «Додо Пицца» удалось построить омниканальное взаимодействие с клиентом в оффлайн-пиццериях и в собственном онлайн-приложении. По словам исполнительного директора корпоративной сети Анны Лифановой, новый фокус сети — развитие сотрудников и клиентского опыта гостей в ресторанах. Над контролем качества клиентского опыта уже работала команда из 10 менеджеров и более 350 тысяч «тайных агентов» из числа гостей сети. Однако этот подход не давал полной картины о соблюдении процессов и их эффективности — позже технологии показали, что независимая оценка серьезно отличается от результатов внутренних проверок. В феврале 2023 года команда корпоративной сети «Додо Пицца» внедрила систему контроля и управления персоналом SteadyControl. AI изучает более 70 процессов, из которых состоит опыт гостя в ресторане — и автоматически находит ошибки. В деле задействован микс технологий: нейросети для распознавания речи и видеоаналитики, вычислительные системы, платформа с личными кабинетами и экспертный центр, обученный всем стандартам «Додо Пицца».
MaterialTypeId, request. Id, unitOfMeasure, request. InventoryZoneId ; inventory. Id, user. AppendEventsAsync inventory. Publish inventory. С помощью ES проще разобраться в проблеме во время инцидента — хранятся все действия пользователя. Если выбрать традиционный подход, то перейти к ES будет невозможно. Идея реализации достаточно проста — все новые события, которые появились в результате команд мы складываем в базу данных. Для восстановления агрегата мы получаем все события и проигрываем их на экземпляре. Чтобы не доставать каждый раз большую пачку событий, мы снимаем состояния каждые N событий и проигрываем оставшуюся часть с этого снимка. IsAssignableFrom x. ExecuteAsync Sql. AggregateId, event. Version, event. Any return Domain. Select Map. Type]; return IEvent JsonConvert. DeserializeObject e. Бизнес никак не использует эту информацию. При этом есть накладные расходы на поддержание такого подхода. Оценив все плюсы и минусы мы планируем уйти от ES к традиционному подходу — заменить табличку Events на Inventories и Measurements. Интеграция с внешними ограниченными контекстами Так выглядит схема взаимодействия ограниченного контекста Inventory с внешним миром. Взаимодействие контекста ревизий с остальными контекстами. На схеме изображены контексты, сервисы и их принадлежность друг другу. В случае с Auth, Inventory и Datacatalog на каждый сервис приходится один ограниченный контекст. Монолит выполняет несколько функций, но сейчас нас интересуют только функционал учета в пиццериях. Помимо ревизий, к учету также относится движения сырья в пиццериях: поступления, перемещения, списания. Первым делом пользователь сталкивается с Auth, который предлагает пользователю выбрать одну из доступных ему ролей. В системе есть роль «ревизор», которую как раз и выбирает пользователь при проведении ревизии. Пользователь выбирает пиццерию. Перенаправляется на сервис ревизий. На последнем этапе у пользователя есть токен от Auth. Сервис ревизий должен проверить этот токен, поэтому он обращается к Auth за проверкой. Auth проверит не истекло ли время жизни токена, его принадлежность владельцу, а также наличие необходимых прав доступа. Если всё хорошо, то Inventory сохраняет в куки клеймы — идентификатор пользователя, логин, идентификатор пиццерии и устанавливает время жизни кук. Как работает сервис Auth мы подробнее рассказали в статье « Тонкости авторизации: обзор технологии OAuth 2. С остальными сервисами Inventory взаимодействует посредством очередей сообщений. В качестве брокера сообщений в компании используется RabbitMQ, а также обвязка над ним — MassTransit. RMQ: потребление событий Сервис справочников — Datacatalog — обеспечит Inventory всеми необходимыми сущностями: сырьем для учета, странами, подразделениями и пиццериями. Не вдаваясь в подробности инфраструктуры, опишу основную идею потребления событий. На стороне сервиса справочников уже всё готово для публикации событий, рассмотрим на примере сущности сырья. Код контракта события Datacatalog namespace Dodo. Каждый сервис может создать свою связку exchange-queue для потребления событий. Схема публикации события и его потребление через примитивы RMQ.