Რატომ იყენებენ თანამედროვე ავტობუსები მგზავრთა დამთვლელს სმარტ თვითმმართველობისთვის?

Თანამედროვე საზოგადო ტრანსპორტის სისტემები ბოლო წლებში მნიშვნელოვნად განვითარდა, ტექნოლოგია კი მნიშვნელოვან როლს ასრულებს ოპერაციების ოპტიმიზაციასა და მგზავრების გამოცდილების გაუმჯობესებაში. სატრანსპორტო სამსახურები მთელი მსოფლიოს მასშტაბით მიმდინარეობს საშუალებების შემოღება მგზავრების მოძრაობის შესახებ ინფორმაციის მონიტორინგის, მომსახურების ეფექტიანობის გასაუმჯობესებლად და მონაცემებზე დაფუძნებული გადაწყვეტილებების მისაღებად. ამ გაჭურვებულ ტრანსპორტის ქსელების ყველაზე მნიშვნელოვან კომპონენტს წარმოადგენს ავტომატიზირებული დათვლის სისტემების შემოღება, რომლებიც მოწოდებენ მონაცემებს მგზავრების შესახებ რეალურ დროში. ეს გამომუშავებული ამოხსნები საშუალებას აძლევს ავტობუსების ოპერატორებს გააზიარონ გამოყენების შაბლონები, ოპტიმიზაცია მარშრუტებისა და უზრუნველყონ შესაბამისობა ტევადობის მოთხოვნებთან, ხოლო იგივე დროს უზრუნველყონ მომსახურების მაღალი ხარისხი.

Მოდერნულ ავტობუსებში გამოყენებული გამომუშავებული ტექნოლოგიების ინტეგრაცია

Ინტელექტუალური სენსორული ტექნოლოგიები

Თანამედროვე ავტობუსები მოიცავს რამდენიმე სენსორულ ტექნოლოგიას, რომლებიც ერთად მუშაობენ და ქმნიან მრავალფეროვან მონიტორინგის სისტემებს. ამ თანამედროვე ამოხსნები იყენებენ ინფრაწითელ სენსორებს, სტერეოსკოპულ კამერებს და თერმულ გამოსახულებებს, რათა ზუსტად განსაზღვრონ და დაითვალონ იმ ადამიანები, რომლებიც ავტომობილში შედიან ან გადიან. ხელოვნური ინტელექტისა და მანქანური სწავლების ალგორითმების ინტეგრაცია ამ სისტემების სიზუსტეს ამაღლებს, რაც საშუალებას აძლევს მათ განასხვავონ მოზრდილები, ბავშვები და ობიექტები, ამავდროულად შეამცირონ ყალბი დადებითი შედეგების რაოდენობა. საზოგადოებრივი ტრანსპორტის ოპერატორები სარგებლობენ თანამედროვე სენსორული მოწყობილობების საიმედოობით და სიზუსტით, რომლებიც ეფექტურად მუშაობს სხვადასხვა განათების პირობებში და ამინდის შესაბამისად.

Ამჟამად არსებული სისტემების ტექნოლოგიური სრულყოფილება გადააჭარბებს ძირეულ დათვლის ფუნქციონალს და მოიცავს დამატებით ანალიტიკურ შესაძლებლობებს. ეს სისტემები შეუძლიათ განასხვავონ მგზავრები და მძღოლები, დააკვირდნენ მოძრაობის შეჩერების დროს გატარებულ დროს და მოაწოდონ დეტალური ინფორმაცია სრული მარშრუტის განმავლობაში სატრანსპორტო საშუალების სავსეობის შესახებ. მანქანური სწავლების ალგორითმები უწყვეტი გაუმჯობესებით ზრდიან აღმოჩენის სიზუსტეს, ისწავლიან ისტორიული მონაცემების შაბლონებიდან და ადაპტირდებიან სხვადასხვა მგზავრთა ქცევებსა და მატარებლის ჩასხდომის სცენარებთან. ეს ტექნოლოგიური ევოლუცია წარმოადგენს მნიშვნელოვან გადახვევას ტრადიციული ხელით დათვლის მეთოდების ან მარტივი მექანიკური სისტემებისგან.

Რეალური დროში მონაცემთა მუშაობა

Თანამედროვე ავტობუსების სისტემები დროის წაქცევის გარეშე ამუშავებენ მგზავრების მონაცემებს, რაც ოპერატორებსა და მგზავრებს კრიტიკული ინფორმაციის დროულად წვდომას უზრუნველყოფს. ღრუბლოვან პლატფორმებს უწყვეტად არის მიღებული მონაცემები ავტობუსებში არსებული დათვლის სისტემებიდან, რაც სატრანსპორტო ავტორიტეტებს საშუალებას აძლევს მთელი ქსელის მასშტაბით მონიტორინგი უკეთებინათ ავტოფლოტის მუშაობაზე. ამ მონაცემების დროულმა ხელმისაწვდომობამ შესაძლებელი გახადა სწრაფი რეაგირება ექსპლუატაციურ გამოწვევებზე, მაგალითად გადატვირთულობა ან მომსახურების დაგვიანება, ხოლო გრძელვადიანი დაგეგმვისა და ოპტიმიზაციის მცდელობებისთვის მნიშვნელოვან ინსიდებს უზრუნველყოფს.

Რეალურ დროში დამუშავების შესაძლებლობები ვრცელდება მგზავრთა ინფორმაციის სისტემებზე, სადაც ავტობუსის გაჩერებებზე და მობილური აპლიკაციების მეშვეობით შეიძლება გამოჩნდეს მიმდინარე სექტორის დატვირთულობის დონე. მგზავრებს შეუძლიათ გააკეთონ განსაზღვრული გადაწყვეტილებები თავიანთი მოგზაურობის არჩევანის შესახებ, რაც შეიძლება შეამციროს მოლოდინის დრო და გააუმჯობინოს საზოგადოებრივი ტრანსპორტის მიმართ კმაყოფილება. ამ სერვისის ინფორმაციის გამჭვირვალობა წარმოადგენს ძირეულ ცვლილებას მგზავრებზე ორიენტირებული ტრანსპორტის ამოხსნებისკენ.

Ოპერაციული სარგებელი და ეფექტიანობის გაუმჯობესება

Მარშრუტის ოპტიმიზაცია და სერვისის დაგეგმვა

Ტრანზიტის საშუალებები მგზავრთა დათვლის მონაცემებს იყენებენ მარშრუტების დაგეგმვისა და მომსახურების სიხშირის კორექტირების მიზნით, რათა გათვალისწინდეს ფაქტობრივი მგზავრობის მონაცემები. ისტორიული მონაცემების ანალიზი გამოავლინს პიკურ დროს, პოპულარულ დანიშნულებებს და არასაკმარისად გამოყენებულ მომსახურებებს, რაც საშუალებას აძლევს რესურსებისა და სატრანსპორტო საშუალებების უფრო ეფექტურად გამოყენებას. მონაცემებზე დაფუძნებული მომსახურების დაგეგმვის ეს მიდგომა მომსახურების ხარისხის გაუმჯობესებას უზრუნველყოფს და შესაბამისად ამცირებს ოპერაციულ ხარჯებს რესურსების უკეთ მართვის და ავტობუსების სტრატეგიული განთავსების შედეგად მაღალი მოთხოვნის პერიოდებში.

Სისტემების მიერ შეგროვებული მონაცემები მგზავრთა დათვლის საშუალებას აძლევს ტრანზიტის დაგეგმვის სპეციალისტებს გამოავლინონ ახალგაზრდა მოგზაურობის მიმართულებები და შეესაბამონ მომსახურებები. სეზონური ცვალებადობა, სპეციალური ღონისძიებები და დემოგრაფიული ცვლილებები ზუსტად შეიძლება დაითვალოს და ჩაირთვას მომსახურების დაგეგმვის გადაწყვეტილებებში. მარშრუტების მართვის ეს პროაქტიული მიდგომა უზრუნველყოფს საზოგადო ტრანსპორტის სისტემების მგრძნობიარობას საზოგადოების საჭიროებების მიმათ, ხოლო ამავე დროს ინარჩუნებს ოპერაციულ ეფექტურობას.

Შესაძლებლობის მართვა და უსაფრთხოების კომპლიანსი

Ავტომატური მგზავრთა დათვლის სისტემები მნიშვნელოვან როლს ასრულებენ სატრანსპორტო საშუალების ტევადობის წესებისა და უსაფრთხოების სტანდარტების დაცვის უზრუნველყოფაში. სიმკვრივის რეალურ დროში მონიტორინგი საშუალებას აძლევს ავტობუსების ოპერატორებს ეფექტურად მართონ მგზავრთა რაოდენობა, რათა თავიდან აიცილონ გადატვირთულობა, რომელიც შეიძლება შეეშლოს უსაფრთხოებას ან დაარღვიოს რეგულატორული მოთხოვნები. საავარიანო ევაკუაციის, დიდი ღონისძიებების ან სასწრაფო მომენტების დროს ზუსტი მგზავრთა დათვლა აუცილებელი ხდება უსაფრთხო ექსპლუატაციის პირობების შესანარჩუნებლად.

Მგზავრთა სიმკვრივის მონიტორინგის შესაძლებლობა მთელი დღის განმავლობაში საშუალებას აძლევს სატრანსპორტო კომპანიებს გამოიყენონ დამატებითი სატრანსპორტო საშუალებები მოთხოვნის შესაბამისად ან შეცვალონ განრიგი, რათა უკეთესად გაანაწილონ მგზავრთა რაოდენობა ხელმისაწვდომ მომსახურებებზე. ასეთი პროაქტიული მიდგომა ამაღლებს მგზავრთა კომფორტს და უზრუნველყოფს უსაფრთხოების მოთხოვნებისა და ტრანსპორტის ორგანოების მიერ დადგენილი ოპერაციული მეთოდების დაცვას.

Ფინანსური და შემოსავლის მართვის აპლიკაციები

Მგზავრთა შემოსავლის ოპტიმიზაცია

Მგზავრთა დათვლის სისტემები მოგზაურობის შემოსავლის ანალიზისა და ოპტიმიზაციის სტრატეგიებისთვის არსებით მონაცემებს უწოდებენ. მგზავრთა რაოდენობის დაკავშირებით შემოსავლის შეგროვების მონაცემებთან, სატრანსპორტო სააგენტოები შეძლებენ გამოავლინონ ხარვეზები, გამოავლინონ ბილეთების გადაუხდელობის ნიმუშები და განახორციელონ სამიზნე კონტროლის ზომები. შემოსავლის მართვის ეს ყოვლისმომცველი მიდგომა ხელს უწყობს საზოგადოებრივი ტრანსპორტის სისტემების ფინანსური მდგრადობის შენარჩუნებას მაშინ, როდესაც ყველა მგზავრისთვის უზრუნველყოფს სამართლიან და თანაბარ მომსახურებას.

Დეტალური მონაცემები მგზავრების შესახებ სატრანსპორტო ავტორიტეტებს შესაძლებლობას აძლევს შეაფასონ სხვადასხვა ტარიფის სტრუქტურისა და პრომო-პროგრამების ეფექტურობა. შესაძლებელია დინამიური ფასების სტრატეგიების შემუშავება მოთხოვნის მიხედვით, რათა შეუწყოს ხელი მგზავრობას დატვირთული პერიოდების გარეშე და მართოს ტევადობა მაღალი მოთხოვნის დროს. შემოსავლის მართვის ეს მონაცემებზე დაფუძნებული მიდგომა ხელს უწყობს როგორც შემოსავლის ოპტიმიზაციას, ასევე მომსახურების ხელმისაწვდომობის მიზნებს.

Ხარჯებისა და სარგებლის ანალიზი და რესურსების განაწილება

Ზუსტი მგზავრთა მონაცემები სატრანსპორტო სერვისებისა და ინფრასტრუქტურული ინვესტიციების ღირებულებისა და სარგებლობის სრულყოფილი ანალიზის საფუძველს წარმოადგენს. სატრანსპორტო სააგენტოები შეძლებენ ინდივიდუალური მარშრუტების, სატრანსპორტო საშუალებების ტიპების და სერვისების ცვლილებების შესახებ მონაცემების საფუძველზე მგზავრთა რაოდენობის ზუსტი მეტრიკის გამოყენებით შეფასებას. ეს ანალიტიკური შესაძლებლობა ხელს უწყობს გადაწყვეტილებების მიღებას სერვისების გაფართოების, მარშრუტების შეცვლის და სატრანსპორტო საშუალებების შეძენის სტრატეგიების შესახებ, რომლებიც შეესაბამება ფაქტობრივ მგზავრთა მოთხოვნებს და გამოყენების შაბლონებს.

Რესურსების განაწილების გადაწყვეტილებები მნიშვნელოვნად იზრდება დეტალური მგზავრთა დათვლის მონაცემების გამოყენებით, რაც სატრანსპორტო ავტორიტეტებს აძლევს შესაძლებლობას, რომ ინვესტიციები მიმართონ მაღალეფექტიან გაუმჯობესებებსა და სერვისების განვითარებას. შესაძლებელია შესაბამისად იოპტიმიზოს შეკვეთის განრიგი, საწვავის მოხმარების დაგეგმვა და მძღოლების დანიშვნის სტრატეგიები ავტომატური დათვლის სისტემების მეშვეობით შეგროვებული მგზავრთა მონაცემების გამოყენებით.

Მგზავრთა გამოცდილების გაუმჯობესება

Ინფორმაციის ხელმისაწვდომობა და გამჭვირვალობა

Თანამედროვე მგზავრთა დათვლის სისტემები უმჯობეს პროზრადლობას უზრუნველყოფს საზოგადოებრივ ტრანსპორტში, მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს რეალურ დროში იხილავენ სატრანსპორტო საშუალების დატვირთულობა სხვადასხვა კომუნიკაციის არხით. მობილური აპლიკაციები, ელექტრონული ეკრანები ავტობუსის გაჩერებებზე და ონლაინ პლატფორმები აჩვენებს ავტობუსის მიმდინარე ტევადობას, რაც მგზავრებს ეხმარება გადაწყვიტონ მათი მოგზაურობის დრო და მარშრუტის არჩევანი. ინფორმაციის ასეთი მაღალი ხელმისაწვდომობა აძლევს მგზავრებს შესაძლებლობას გააუმჯობესონ მათი მოგზაურობის გამოცდილება, ხოლო არაგარანტირებულობისა და მოლოდინის დროის შემცირება.

Ისტორიული მგზავრთა რიცხოვნობის მონაცემების ხელმისაწვდომობა ასევე ხელს უწყობს სარგებლობის უკეთეს კომუნიკაციას და მგზავრების მოლოდინის მართვას. საზოგადოებრივი ტრანსპორტის ორგანიზაციებმა შეიძლება მოაწოდონ უფრო ზუსტი ჩასვლის დროის შეფასებები, სერვისის შესახებ ინფორმაცია და ტევადობის პროგნოზები მონაცემთა სრული ანალიზის საფუძველზე. ეს გაუმჯობესებული კომუნიკაციის შესაძლებლობა ამაღლებს მგზავრების ნდობას საზოგადოებრივი ტრანსპორტის მიმართ და უზრუნველყოფს მგზავრთა რიცხვის ზრდას უფრო მეტი საიმედოობისა და წინასწარ განსაზღვრვადობის წყალობით.

Კომფორტისა და სახელმძღვანელოების გაუმჯობესება

Მგზავრთა დათვლის ტექნოლოგია საშუალებას აძლევს საწარმოებს შეანარჩუნონ მაქსიმალური კომფორტის დონე, რათა თავიდან აიცილონ გადატვირთულობა და უზრუნველყონ ყველა მგზავრისთვის საკმარისი სივრცე. სიცოცხლის დროს დასაქმებულობის მონიტორინგი საშუალებას აძლევს პროაქტიულად შეასწორონ მომსახურება, მაგალითად, დამატებითი სატრანსპორტო საშუალებების გაგზავნით მოულოდნელი მოთხოვნის პიკის დროს ან მგზავრების მიმართვით ალტერნატიულ მარშრუტებზე, სადაც ხელმისაწვდომია თავისუფალი ადგილები. ეს ექსპლუატაციური გაუმჯობესება პირდაპირ იწვევს მგზავრთა კომფორტისა და კმაყოფილების ამაღლებას საზოგადოებრივი ტრანსპორტის მიმართ.

Მგზავრთა დათვლის მონაცემების ინტეგრირება სხვა ჭკვიანი ქალაქის სისტემებთან ერთად ქმნის შესაძლებლობას მოსახლეობის მთლიანი მოგზაურობის დაგეგმვისა და მრავალპროფილიანი ტრანსპორტირების კოორდინაციისთვის. მგზავრებს შეუძლიათ მიიღონ ინტეგრირებული რჩევები მოგზაურობის შესახებ, რომლებიც გათვალისწინებს ამჟამად არსებულ ავტობუსებში მგზავრთა რაოდენობას, ალტერნატიულ ტრანსპორტის ვარიანტებს და სიცოცხლის დროს მოძრაობის პირობებს, რათა ოპტიმიზაცია მოხდეს მათი მთლიანი მოგზაურობის გამოცდილება.

Მომავალი განვითარებები და ტექნოლოგიური ტენდენციები

Ხელოვნური ინტელექტი და პროგნოზირების ანალიზი

Მომხმარებლის დათვლის ტექნოლოგიის მომავალი მდგომარეობს მაღალი დონის ხელოვნურ ინტელექტში, რომელიც უზრუნველყოფს პროგნოზირებას და ავტომატიზირებულ გადაწყვეტილებების მიღებას. მანქანური სწავლების ალგორითმები განვითარდება უფრო მეტად, რაც უზრუნველყოფს მომხმარებლის ნაკადის უფრო ზუსტ პროგნოზირებას ისტორიული მონაცემების, ამინდის, სპეციალური ღონისძიებების და სხვა შესაბამისი ფაქტორების საფუძველზე. ეს პროგნოზირების შესაძლებლობა საშუალებას მოგცემთ პროაქტიულად შეცვალოთ მომსახურება და განათავსოთ რესურსები მომხმარებლის მოთხოვნის წინასწარ განსაზღვრად, რაც უბრალოდ რეაგირებაზე მეტია.

Სმარტ ქალაქის ინფრასტრუქტურასთან ინტეგრაცია გააფართოებს მგზავრთა დათვლის სისტემების ანალიტიკურ შესაძლებლობებს, რომლებიც შეიცავს მონაცემებს საგზაო მოძრაობის მართვის სისტემებიდან, ამინდის მონაცემებს და ღონისძიებების კალენდრებს, რათა მოწოდებულ იქნეს სრულყოფილი ტრანსპორტირების მოთხოვნის პროგნოზირება. მონაცემების ამგვარი ჰოლისტური მიდგომა მხარდაჭერას მოუწევს უფრო მაღალი დონის ოპტიმიზაციის სტრატეგიებს და საშუალებას მისცემს სატრანსპორტო სააგენტოებს, რომ უფრო მგრძნობიარე და ეფექტური მომსახურება მიაწოდონ.

Ინტეგრაცია განვითარებად ტექნოლოგიებთან

Მომავალი მგზავრთა დამთვლელი სისტემები შეიცავს ახალგაზრდა ტექნოლოგიებს, როგორიცაა 5G კავშირი, ეჯ კომპიუტინგი და ინტერნეტის იოთ მოწყობილობები, რათა გააუმჯობინონ მონაცემების დამუშავების სიჩქარე და ანალიტიკური შესაძლებლობები. ეს ტექნოლოგიური განვითარება უფრო მაღალი დონის რეალურ-დროში ანალიტიკას უზრუნველყოფს და ხელს უწყობს ახალი აპლიკაციების განვითარებას, როგორიცაა კონტაქტგარეშე გადახდის ინტეგრაცია, პერსონალიზებული მომსახურების რეკომენდაციები და ავტომატური ხელმისაწვდომობის შესაძლებლობები სპეციალური საჭიროების მქონე მგზავრებისთვის.

Სრულიად ავტონომიურ სატრანსპორტო სისტემებზე გადასვლა შექმნის ახალ მოთხოვნებს და შესაძლებლობებს მგზავრების დათვლის ტექნოლოგიისთვის. ამ განვითარებულ სისტემებს დასჭირდება ავტონომიური სატრანსპორტო საშუალებების ექსპლუატაციის მხარდაჭერა, ხოლო მგზავრების ზუსტი თვლის და უსაფრთხოების მონიტორინგის შესაძლებლობის შენარჩუნება. სატრანსპორტო საშუალების კონტროლის სისტემებთან და ავტომატიზირებული მგზავრების დახმარების ფუნქციებთან ინტეგრაცია წარმოადგენს ინტელექტუალური საზოგადოებრივი ტრანსპორტის ახალი თაობის ამონახსნებს.

Ხელიკრული

Რამდენად ზუსტია თანამედროვე მგზავრების დათვლის სისტემები

Თანამედროვე მგზავრთა დათვლის სისტემები ჩვეულებრივ 95% ან მაღალ სიზუსტეს აღწევს ნორმალური მუშაობის პირობებში. სტერეოსკოპული ვიდეოკამერებისა და ხელოვნური ინტელექტის ალგორითმების გამოყენებით დამუშავებული სისტემები შეძლებენ განასხვავონ სხვადასხვა ტიპის მგზავრები და ობიექტები, რაც შეცდომით დათვლას მინიმალურ დონეზე ამცირებს. სიზუსტეზე შეიძლება იმოქმედოს ასეთი ფაქტორები, როგორიცაა აშუქების პირობები, მგზავრთა სიმჭიდროვე და მგზავრთა დასხვების ქცევა, თუმცა მუდმივი ტექნოლოგიური გაუმჯობესებები და მანქანური სწავლის ალგორითმები საშუალებას აძლევს შეინარჩუნონ მაღალი სიზუსტე სხვადასხვა სცენარის შემთხვევაში.

Რა ხდება მგზავრთა მონაცემებთან, რომლებიც დათვლის სისტემები აგროვებენ

Მგზავრთა დათვლის სისტემები, როგორც წესი, აგროვებენ ანონიმურ რიცხვით მონაცემებს იმის გარეშე, რომ იდენტიფიცირებდნენ ცალკეულ მგზავრებს ან შეენახათ პირადი ინფორმაცია. მონაცემები გამოიყენება ოპერაციული ანალიტიკისთვის, სერვისის დაგეგმვისთვის და შედეგების ოპტიმიზაციისთვის, ხოლო პირადი ინფორმაციის დაცვის მოთხოვნებისა და სტანდარტების დაცვას უპირებენ. საზოგადოებრივი ტრანსპორტის სააგენტოები ხორციელებენ უსაფრთხო მონაცემთა მართვის პროცედურებს და შეიძლება მონაცემები დამატებით აგრეგირებული ან ანონიმური იყოს, რათა უზრუნველყონ მგზავრთა პირადი ინფორმაციის დაცვა, ხოლო შეინარჩუნონ ანალიტიკური ღირებულება, რომელიც საჭიროა სერვისის გაუმჯობესებისთვის.

Მუშაობს თუ არა მგზავრთა დამთვლელები ეფექტურად ყველა ამინდის პირობებში

Თანამედროვე მგზავრთა დათვლის სისტემები შექმნილია იმისათვის, რომ საიმედოდ იმუშაოს სხვადასხვა ამინდის პირობებში, მათ შორის წვიმაში, თოვლში, ჩიტში და ექსტრემალურ ტემპერატურებში. განვითარებული სენსორები იყენებენ რამდენიმე აღმოჩენის მეთოდს, როგორიცაა თერმული გამოსახულება და ინფრაწითელი ტექნოლოგია, რომლებიც ნაკლებად არიან დამოკიდებული ამინდის პირობებზე, ვიდრე ტრადიციული ოპტიკური სისტემები. თუმცა, ექსტრემალური ამინდის მოვლენები შეიძლება იმოქმედოს სისტემის მუშაობაზე, ხოლო რეგულარული შემოწმება უზრუნველყოფს მის იდეალურ ფუნქციონირებას ყველა მუშაობის პირობის შესაბამისად.

Როგორ ინტეგრირდება მგზავრთა დამთვლელები არსებულ ავტობუსების მართვის სისტემებში

Მგზავრთა დამთვლელი მოწყობილობები სტანდარტული კომუნიკაციის პროტოკოლებისა და API-ების საშუალებით უფრო ინტეგრირდება არსებულ ავტოფლოტის მართვისა და სატრანსპორტო ოპერაციების სისტემებთან. დათვლის მონაცემები შეიძლება ჩართულ იქნას არსებულ ინფორმაციის დაფებში, ანგარიშების სისტემებში და ოპერაციულ კონტროლის ცენტრებში სრული სისტემის ჩანაცვლების გარეშე. ეს ინტეგრაციის შესაძლებლობა სატრანსპორტო სააგენტოებს აძლევს უფლებას დახვეწილად აამაღლონ მომსახურების დონე, რადგან ისინი შეძლებენ შეინარჩუნონ თავისი არსებული სამუშაო პროცედურები და მუშაობის მიმდინარეობა.