{"id":11414,"date":"2026-05-22T11:45:01","date_gmt":"2026-05-22T09:45:01","guid":{"rendered":"https:\/\/alterdata.com\/?post_type=case_studies&p=11414"},"modified":"2026-05-22T12:41:47","modified_gmt":"2026-05-22T10:41:47","slug":"automatyzacja-audytu-i-weryfikacja-gps-dla-pkp-energetyka-s-a","status":"publish","type":"case_studies","link":"https:\/\/alterdata.com\/pl\/case-studies\/automatyzacja-audytu-i-weryfikacja-gps-dla-pkp-energetyka-s-a\/","title":{"rendered":"Automatyzacja audytu i weryfikacja GPS dla PKP Energetyka S.A."},"content":{"rendered":"\n

PKP Energetyka S.A.<\/a><\/strong> to jeden z kluczowych element\u00f3w infrastruktury krytycznej polskiej kolei, odpowiedzialny za niezawodne dostarczanie energii elektrycznej do sieci trakcyjnej oraz zarz\u0105dzanie rozproszon\u0105 infrastruktur\u0105 energetyczn\u0105 na terenie ca\u0142ego kraju. Jako nowoczesne przedsi\u0119biorstwo infrastrukturalne, firma k\u0142adzie ogromny nacisk na cyfryzacj\u0119 proces\u00f3w operacyjnych oraz efektywne zarz\u0105dzanie zespo\u0142ami terenowymi. G\u0142\u00f3wnym wyzwaniem w tym obszarze by\u0142a konieczno\u015b\u0107 uszczelnienia i automatyzacji proces\u00f3w audytu wewn\u0119trznego, co wymaga\u0142o stworzenia zaawansowanych algorytm\u00f3w weryfikuj\u0105cych w czasie rzeczywistym wiarygodno\u015b\u0107 danych raportowanych przez brygady robocze z systemu Work Force Management (WFM) w oparciu o precyzyjne odczyty z nadajnik\u00f3w GPS
<\/p>\n\n\n\n

<\/div>\n\n\n\n
\"\"<\/figure>\n\n\n\n
<\/div>\n\n\n\n

Cel projektu: <\/h3>\n\n\n\n

Budowa zaawansowanych algorytm\u00f3w analitycznych oraz automatyzacja proces\u00f3w audytu wewn\u0119trznego w obszarze Work Force Management (WFM). G\u0142\u00f3wnym zadaniem projektu by\u0142o stworzenie systemowego mechanizmu weryfikacji jako\u015bci i wiarygodno\u015bci danych operacyjnych poprzez zestawianie i krzy\u017cow\u0105 analiz\u0119 raport\u00f3w przesy\u0142anych przez brygady terenowe z rzeczywistymi odczytami z nadajnik\u00f3w GPS. Celem nadrz\u0119dnym by\u0142o uszczelnienie proces\u00f3w kontrolnych, wyeliminowanie b\u0142\u0119d\u00f3w w raportowaniu oraz podniesienie efektywno\u015bci zarz\u0105dzania rozproszonymi zespo\u0142ami technicznymi. <\/p>\n\n\n\n

<\/p>\n\n\n\n

Referencje: <\/h3>\n\n\n
\n
\"\"<\/figure>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Dowiedz si\u0119, jak pomogli\u015bmy PKP Energetyka podnie\u015b\u0107 wiarygodno\u015b\u0107 danych operacyjnych, tworz\u0105c dedykowane algorytmy krzy\u017cuj\u0105ce raporty brygad terenowych z odczytami GPS.<\/p>\n","protected":false},"featured_media":373,"template":"","meta":{"_acf_changed":true},"case_study_tag":[58,60,59,69,46,57,168,78,36,154,45],"class_list":["post-11414","case_studies","type-case_studies","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","case_study_tag-businessintelligenceservices","case_study_tag-data-architecture","case_study_tag-data-integration","case_study_tag-data-modeling","case_study_tag-data-quality","case_study_tag-dwh-building","case_study_tag-energetyka-kolejowa","case_study_tag-logistic-2","case_study_tag-machine-learning","case_study_tag-referencje","case_study_tag-smart-data-analytics"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/alterdata.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/case_studies\/11414","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/alterdata.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/case_studies"}],"about":[{"href":"https:\/\/alterdata.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/types\/case_studies"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/alterdata.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media\/373"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/alterdata.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=11414"}],"wp:term":[{"taxonomy":"case_study_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/alterdata.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/case_study_tag?post=11414"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}