Привет, Фактор, я посмотрел на время ожидания лифтов, и думаю, можно смоделировать трафик, чтобы заметно сократить это время. Как ты относишься к оптимизации алгоритмов вызова лифтов на основе данных?

Звучит убедительно. Убедись, что логирование фиксирует этажи посадки и назначения пассажиров, а также любые аномалии – например, вызовы сервиса во время обслуживания. Определим чёткие KPI: среднее время ожидания, 90-й персентиль, и энергопотребление на пассажира. Если нам удастся снизить среднее время на 20% и удержать 90-й персентиль в пределах 30 секунд – это будет отличный результат. Начнём сбор данных и настроим оперативную панель мониторинга в реальном времени.

Отлично, эта схема затрагивает самое важное. Убедись, что timestamp в формате UTC и включает миллисекунды – точность важна, когда смотришь на интервалы между вызовами. Добавь ещё флаг для "планового обслуживания", чтобы мы могли отфильтровать его при расчёте KPI. Для показателя энергопотребления используй кВт*ч на пассажиро-милю – это даст нам чёткую единицу измерения для сравнения в разных ситуациях. Как только стрим заработает, проведи базовое моделирование текущей логики диспетчеризации, потом итеративно оптимизируй, отдавая приоритет снижению 90-го процентиля. Держи панель управления лёгкой, но следи, чтобы она обновлялась как минимум раз в минуту, чтобы мы могли оперативно видеть скачки. Это должно дать нам набор данных, который позволит подтвердить целевые 20% улучшения.