Створення вебплатформи для попередньої оцінки ремонту автомобілів

Abstract

У даній бакалаврській кваліфікаційній роботі розглянуто актуальну проблему інформаційного вакууму та непрозорості на ринку послуг з ремонту вантажних автомобілів в Україні, що негативно впливає на ефективність логістичних процесів та фінансове планування власників автопарків. З метою подолання цієї проблеми, розроблено та реалізовано мінімально життєздатний продукт (MVP) вебплатформи для попередньої оцінки вартості ремонту вантажного транспорту. Обґрунтування актуальності та проблематики ґрунтується на зростаючому обсязі вантажних перевезень та значних економічних втратах, спричинених непередбаченими простоями транспортних засобів через відсутність швидких та достовірних інструментів прогнозування витрат на ремонт. Існуючі рішення, такі як професійні програмні комплекси для СТО, орієнтовані на внутрішнє використання, а загальнодоступні онлайн-сервіси здебільшого стосуються легкових автомобілів або оцінки їх ринкової вартості, залишаючи сегмент вантажівок без належного інформаційного забезпечення. Це створює асиметрію інформації між споживачами послуг та їх надавачами, ускладнюючи об'єктивне ціноутворення. Дослідження також враховує вимоги українського законодавства у сфері автомобільного транспорту, дорожнього руху, захисту прав споживачів та персональних даних, що забезпечує відповідність розробленої платформи правовому полю. Метою роботи є створення MVP вебплатформи, здатної надавати оперативну та орієнтовну оцінку вартості ремонту вантажних автомобілів. Для досягнення цієї мети було поставлено низку завдань: проведення теоретичного аналізу галузі та наукової літератури, визначення функціональних вимог, розробка концепції рішення з використанням формальних моделей, обґрунтування технологічного вибору, безпосередня реалізація MVP, його тестування та формулювання рекомендацій щодо подальшого розвитку. У рамках аналізу проблеми дослідження було детально вивчено цільову аудиторію, яка включає власників малих та середніх логістичних компаній, приватних перевізників, диспетчерів, водіїв, а також, як непрямих користувачів, самі сервісні центри. Ідентифіковано їхні ключові потреби: швидкість отримання інформації, прозорість розрахунків, максимально можлива достовірність попередньої оцінки, зручний та інтуїтивно зрозумілий інтерфейс, а також доступність з будь-якого пристрою. Це розуміння лягло в основу формулювання оптимального рішення – розробки інтерактивної вебплатформи, що забезпечує максимальну доступність та гнучкість. Розробка концепції рішення (MVP) включала створення Lean Model Canvas, який визначив ключові проблеми, запропоновані рішення, унікальну ціннісну пропозицію (швидкість, прозорість, незалежність), сегменти споживачів, канали дистрибуції, структуру витрат та потенційні потоки доходів. Додатково, було розроблено Customer Journey Map, що візуалізував шлях користувача від усвідомлення проблеми до отримання оцінки, дозволивши оптимізувати точки взаємодії. На основі цих моделей було сформовано функціональну модель MVP, яка передбачає послідовний вибір параметрів автомобіля, типу пошкодження, автоматичний розрахунок вартості, відображення результатів та механізм зворотного зв'язку. Реалізація MVP здійснювалася з використанням HTML, CSS та JavaScript. Ключовим аспектом технічної реалізації стала інтеграція даних про марки, моделі, нормо-години та вартість запчастин безпосередньо з Google Таблиць через Google Sheets API. Такий підхід забезпечив гнучкість в управлінні даними та спростив підтримку актуальності інформації. Усі функціональні вимоги, такі як каскадні випадаючі списки, динамічний розрахунок вартості, адаптивний дизайн та форма зворотного зв'язку, були успішно впроваджені та протестовані. Аналіз результатів тестування підтвердив повну функціональність MVP, його інтуїтивність та коректність розрахунків (у межах орієнтовної оцінки). Зібраний (імітований) зворотний зв'язок підкреслив цінність сервісу для цільової аудиторії та його потенціал для вирішення існуючих проблем. Надані рекомендації щодо подальшого розвитку та підтримки включають розширення бази даних (з урахуванням регіонів та класів запчастин), інтеграцію з СТО, впровадження елементів машинного навчання для підвищення точності прогнозів та перехід на повноцінний серверний бекенд для масштабованості та безпеки системи. У підсумку, розроблений MVP вебплатформи є життєздатним прототипом, який демонструє високий потенціал для вирішення актуальної ринкової проблеми, підвищення прозорості у сфері автосервісу вантажного транспорту та сприяння ефективнішому управлінню логістичними процесами в Україні.

This bachelor's thesis addresses the pressing issue of information asymmetry and lack of transparency within Ukraine's truck repair services market, which negatively impacts logistics efficiency and financial planning for fleet owners. To overcome this challenge, a Minimum Viable Product (MVP) web platform for preliminary truck repair cost estimation has been developed and implemented. The justification of the research's relevance and problem statement is rooted in the increasing volume of cargo transportation and significant economic losses caused by unforeseen vehicle downtimes. These downtimes often result from the absence of quick and reliable tools for forecasting repair costs. Existing solutions, primarily professional software complexes for service stations, are designed for internal use. Simultaneously, publicly available online services mostly cater to passenger vehicles or market value estimation, leaving the truck segment underserved. This creates an information gap between consumers and service providers, complicating objective pricing. The research also considers relevant Ukrainian legislation concerning road transport, traffic regulations, consumer rights protection, and personal data, ensuring the developed platform complies with the legal framework. The goal of this work was to create an MVP web platform capable of providing an operational and approximate estimate of truck repair costs. To achieve this, several objectives were set: conducting a theoretical analysis of the industry and scientific literature, defining functional requirements, developing a solution concept using formal models, justifying the technological choice, directly implementing the MVP, testing it, and formulating recommendations for future development. Within the analysis of the research problem, the target audience was thoroughly examined. This audience includes owners of small and medium-sized logistics companies, private carriers, dispatchers, drivers, and, as indirect users, the service stations themselves. Their key needs were identified: speed of information access, transparency of calculations, maximum possible accuracy of preliminary estimates, a user-friendly and intuitive interface, and accessibility from any device. This understanding formed the basis for formulating the optimal solution – the development of an interactive web platform that ensures maximum accessibility and flexibility for an MVP. The development of the solution concept (MVP) involved creating a Lean Model Canvas, which defined the core problems, proposed solutions, unique value proposition (speed, transparency, independence), customer segments, distribution channels, cost structure, and potential revenue streams. Additionally, a Customer Journey Map was developed to visualize the user's path from problem awareness to receiving an estimate, allowing for optimization of interaction points. Based on these models, the functional model of the MVP was formed. It includes sequential selection of vehicle parameters, damage type, automatic cost calculation, display of results, and a feedback mechanism. The practical implementation of the MVP was carried out using fundamental web technologies: HTML, CSS, and JavaScript. A crucial aspect of the technical implementation was the integration of data on truck makes, models, labor hours, and parts costs directly from Google Sheets via the Google Sheets API. This approach ensured flexibility in data management and simplified maintaining information currency. All key functional requirements, such as cascading dropdowns, dynamic cost calculation, responsive design, and a feedback form, were successfully implemented and tested. The provided recommendations for future development and support outline directions for further platform enhancement. These include expanding the database (to account for regional variations and part quality tiers), potential integration with service stations and parts catalogs, implementing machine learning elements to improve prediction accuracy, and transitioning to a more robust server-side backend for scalability and security. In conclusion, this bachelor's thesis successfully achieved its objective: the creation of an MVP web platform for preliminary truck repair cost estimation. This prototype demonstrates significant potential for addressing a real market problem, improving information provision in the truck repair sector, and contributing to more efficient management of cargo transportation in Ukraine.