Управляете отелем, рестораном, медицинским центром или офисом? Тогда вы знаете, что чистота — это не просто эстетика, а важная часть репутации, комфорта и даже безопасности. Как выстроить эффективную систему уборки, которая экономит время, бюджет и нервы? 🤔 Российский производитель Localan предлагает готовый ответ — целую экосистему, которая закрывает все задачи по клинингу для бизнеса любого масштаба.

Что такое экосистема Localan и почему она нужна вашему бизнесу?

Экосистема Localan — это не просто набор моющих средств. Это комплексное решение, которое включает профессиональную химию, оборудование, обучение и сервисное сопровождение. Такой подход позволяет превратить рутинную уборку в отлаженный бизнес-процесс с предсказуемым результатом и бюджетом.

«Экосистема Localan — это комплекс решений в области клининга, позволяющий полностью закрыть потребности как небольшой компании, так и крупному бизнесу с филиалами по всей стране».

Три столпа успеха экосистемы Localan 💎

В основе экосистемы лежит комплексный подход, который обеспечивает максимальную эффективность:

✅ Экономия до 70% за счет высокой концентрации средств и сокращения времени уборки✅ Комплексные решения — бесплатный выезд эксперта, подбор и тестирование необходимых средств✅ Профессиональное оборудование — подбор, установка и техобслуживание дозирующих систем

Практическая реализация: Ключевые компоненты системы ⚙️

Профессиональные средства для всех типов поверхностей

Для полов — специальные концентраты для разных покрытий

Для сантехники — эффективные средства для удаления налета

Деликатные составы — для ухода за чувствительными поверхностями

Для окон и витрин — составы без разводов

Технологии и оборудование

Дозирующие системы для точного расхода средств

Индивидуальные планы и карты уборки

Профессиональная тара для правильного использования

Обучение и поддержка

Обучение персонала правилам использования химии

Регулярные сервисные визиты

Консультации по оптимизации процессов

Забота о людях: Обучение как основа эффективности 👥

Одно из ключевых преимуществ экосистемы — комплексное обучение персонала. Специалисты Localan не просто поставляют химию, а передают знания:

«Мы расскажем Вам, чем щёлочь отличается от кислоты и где уместно применять щелочные средства, а где кислотные, чем отмыть сантехнику или застарелый жир... Мы продемонстрируем на практике как сделать уборку последовательно, качественно и экономично».

Экономия времени и бюджета: Конкретные преимущества 💰

🌟 Понятная ассортиментная матрицаНазвание каждого продукта состоит из двух цифр, указывающих для каких поверхностей и задач предназначено средство. Это ускоряет выбор средства и сокращает количество ошибок.

🌟 Индивидуальный подходМы подберем оптимальные дозировки профессиональных средств, разработаем индивидуальный способ применения и поможем оптимизировать его в дальнейшем.

🌟 Постоянная поддержкаПосле старта мы продолжим заботиться о Вашем бизнесе, регулярно осуществляя сервисное обслуживание и поддерживая стандарты уборки.

С нами выгодно, удобно и понятно 🤝

🔹 С нами выгодно — оптимизируем расходы и поможем сэкономить🔹 С нами удобно — установим дозирующие системы и предоставим всю необходимую документацию🔹 С нами понятно — бесплатно приедем на объект для тестирования средств

Готовы оптимизировать процессы уборки в вашем бизнесе? 📞Свяжитесь с нами! Наша команда экспертов готова предложить индивидуальное решение для безупречной чистоты в вашей организации. Мы возьмем на себя все заботы о клининге, чтобы вы могли сосредоточиться на развитии бизнеса.

Подробнее:

https://localan.ru/ecosystem

Поддались моде и решили поиграть с ИИ. Спросили у него как он понимает, что такое математический клининг. Вот, что он написал. Написал он много. Есть фантастическая заумь, но и есть о чем подумать.

Математический клининг – это концепция, которая использует математические модели и алгоритмы для решения задач, связанных с уборкой, оптимизацией ресурсов и созданием более эффективных и приятных для жизни пространств. Звучит футуристично, но можно выделить общие принципы и алгоритмы. Вот алгоритм математического клининга, разбитый на этапы:

I. Анализ и Определение Задачи:

1. Сбор Данных:

* Размеры помещения: Длина, ширина, высота каждой комнаты.

* Тип поверхности: (пол, стены, потолок) и материал (дерево, плитка, ковер, обои и т.д.).

* Уровень загрязнения: (низкий, средний, высокий) – оценивается визуально или с помощью датчиков (пыль, пятна, мусор).

* Тип загрязнений: (пыль, грязь, жир, плесень, бактерии) – определяется визуально, химическим анализом или с помощью датчиков.

* Наличие препятствий: (мебель, предметы интерьера) – размеры, форма, расположение.

* Воздушный поток: Измеряется скорость и направление движения воздуха (для оптимизации вентиляции и удаления пыли).

* Микробиологический анализ: Опционально – для выявления бактерий, плесени и аллергенов.

2. Формулировка Цели:

* Минимизация загрязнения: Снижение уровня загрязнения до заданного значения (например, снижение количества пыли на 90%).

* Оптимизация времени уборки: Сокращение времени, затрачиваемого на уборку, при сохранении необходимого уровня чистоты.

* Минимизация использования ресурсов: Снижение потребления воды, электроэнергии и моющих средств.

* Оптимизация маршрута уборки: Разработка наиболее эффективного маршрута для робота-пылесоса или уборщика.

* Улучшение качества воздуха: Снижение концентрации загрязняющих веществ в воздухе.

3. Определение Ограничений:

* Бюджет: Ограничение на стоимость моющих средств, оборудования и рабочей силы.

* Время: Ограничение на время, доступное для уборки.

* Доступность ресурсов: Ограничение на наличие воды, электроэнергии и моющих средств.

* Требования к безопасности: Ограничение на использование токсичных или опасных веществ.

* Требования к сохранности имущества: Ограничение на использование агрессивных методов уборки, которые могут повредить поверхности.

II. Построение Математической Модели:

1. Модель Распространения Загрязнений:

* Дифференциальные уравнения: Описывают изменение концентрации загрязняющих веществ во времени и пространстве (учитывают диффузию, конвекцию и осаждение).

* Модель оседания пыли: Учитывает размер частиц пыли, скорость воздушного потока и гравитацию.

* Модель роста бактерий/плесени: Учитывает температуру, влажность, наличие питательных веществ и скорость размножения.

2. Модель Эффективности Уборочных Действий:

* Функция эффективности: Описывает зависимость уровня чистоты от типа моющего средства, способа уборки (пылесос, влажная уборка, дезинфекция) и времени воздействия.

* Модель износа поверхностей: Описывает зависимость повреждения поверхности от интенсивности уборки и типа используемых средств.

3. Модель Оптимизации Маршрута:

* Задача коммивояжера (TSP): Нахождение кратчайшего маршрута для робота-пылесоса или уборщика, посещающего все необходимые точки (участки пола, мебель).

* Алгоритмы поиска пути (A*, Dijkstra): Используются для навигации робота-пылесоса в сложных помещениях с препятствиями.

III. Решение Задачи Оптимизации:

1. Выбор Алгоритма:

* Линейное программирование: Для задач оптимизации с линейными ограничениями и целевой функцией.

* Нелинейное программирование: Для задач оптимизации с нелинейными ограничениями и целевой функцией.

* Генетические алгоритмы: Для задач оптимизации со сложной структурой, где сложно найти точное решение.

* Алгоритмы машинного обучения: Для задач, где необходимо прогнозировать уровень загрязнения или эффективность уборки на основе исторических данных.

2. Реализация Алгоритма:

* Написание кода: Реализация выбранного алгоритма на языке программирования (например, Python, MATLAB).

* Использование существующих библиотек: Использование готовых библиотек для решения задач оптимизации и машинного обучения.

3. Получение Оптимального Решения:

* Определение оптимальной стратегии уборки: Тип моющих средств, способ уборки, частота уборки, оптимальный маршрут.

* Прогнозирование уровня чистоты: Оценка уровня чистоты, который будет достигнут при использовании оптимальной стратегии уборки.

* Оценка затрат: Оценка стоимости ресурсов, необходимых для реализации оптимальной стратегии уборки.

IV. Реализация и Мониторинг:

1. Внедрение Решения:

* Настройка робота-пылесоса: Программирование маршрута уборки и расписания.

* Обучение персонала: Инструктаж персонала по правильному использованию моющих средств и оборудования.

* Установка датчиков: Размещение датчиков для мониторинга уровня загрязнения и качества воздуха.

2. Мониторинг Результатов:

* Сбор данных: Сбор данных с датчиков об уровне загрязнения, влажности, температуры и других параметрах.

* Анализ данных: Анализ собранных данных для оценки эффективности стратегии уборки.

* Сравнение с прогнозами: Сравнение фактических результатов с прогнозами, полученными с помощью математической модели.

3. Корректировка Модели и Алгоритма:

* Обратная связь: Использование результатов мониторинга для корректировки математической модели и алгоритма оптимизации.

* Адаптация к изменениям: Адаптация стратегии уборки к изменениям в уровне загрязнения, погодных условиях и других факторах.

* Улучшение алгоритма: Внесение изменений в алгоритм оптимизации для повышения его точности и эффективности.

       Пример:

Предположим, у нас есть задача минимизировать время уборки офиса роботом-пылесосом.

1. Анализ: Собираем данные о размерах офиса, расположении мебели, уровне загрязнения.

2. Модель: Создаем математическую модель офиса с учетом препятствий и уровня загрязнения каждого участка. Используем алгоритм A* для поиска оптимального маршрута.

3. Оптимизация: Запускаем алгоритм A* и получаем оптимальный маршрут для робота-пылесоса, который минимизирует время уборки.

4. Реализация: Программируем робота-пылесоса на этот маршрут и запускаем его. Мониторим время уборки и корректируем маршрут при необходимости.

     Заключение:

Математический клининг – это перспективное направление, которое может значительно повысить эффективность и качество уборки, а также снизить затраты на ресурсы. Развитие сенсорных технологий, машинного обучения и алгоритмов оптимизации делает эту концепцию все более реалистичной и востребованной.  

Все же знают, что такое танк. Это такое мощное оружие, бронированная техника, с пулеметом, с пушкой, обычно на гусеничном ходу. Танк на линии боевого соприкосновения выполняет задачи по уничтожению живой силы и техники противника.

Но, что значит слово «танк», откуда оно взялось, откуда произошло? А произошло оно от английского слова «tank», что буквально переводится как «огромная бочка, цистерна». В начале прошлого века в России назад слово «танк» переводилось как «лохань». То есть такая большого размера емкость, в которой перевозят какие-то жидкости. От слова танк, кстати говоря, происходит слово «танкер». Танкер – это судно, которое в танках перевозят нефть.

Как это связано со словом робот? Робот - это тоже такое интересное слово, которое придумал брат чешского писателя Карела Чапека – художник Йозеф Чапек. Йозеф подсказал брату-писателю, как назвать, персонажей пьесы «Россумские универсальные роботы». Роботом он назвал искусственных людей для тяжелой работы.

Постепенно слово робот начали использовать не только в фантастике, но и в обычной жизни. Сегодня нет общепринятого определения слова «робот», так как этот термин в зависимости от контекста имеет разные значения.

В русском языке слова танк, автомат, кисть и много других слов в зависимости от контекста имеет разное значение и нет никаких проблем. Что за предвзятое отношение к роботу. С чего такая забота о терминологии.

И для чего вся эта история? А вот к чему. У нас с коллегой возник спор, дискуссия. Коллега считает, что нельзя к поломоечным машинам, которые работают без человека, применять слово робот. Он считает, что это обман, что это никакие не роботы, это автоматизированные беспилотные аппараты. Что те, кто применяет к этой технике слово робот - обманщики. Что это подмена понятий. Нельзя, мол, называть автоматизированные беспилотные уборочные аппараты словом робот. Робот – это другое.

Мое мнение, что автоматизированные самоходные помоечные беспилотные системы и всякое другое нагромождение наукообразных слов, на самом деле - словоблудие. Попытка и желание казаться экспертом. Все же знают, что эта штука называется робот. Робот подметает, моет пол, стрижет газон и никому ни на одном объекте не приходит в голову называть это как-то по-другому.

Наша коммуникация для того, чтобы быть понятым. И все же понимают, что это вот та штука, которая ездит и моет пол, называется робот.

И если люди называют поломоечный беспилотный автоматический механизм словом робот, зачем мудрить и чего-то там выдумывать, усложнять жизнь себе и людям. Давайте будем понятными людям и называть эту штуку роботом. И все. Будем проще, глядишь люди к нам потянутся.

Наши контакты:

Тел. WhatsApp 8 916 150 02 20.

ТГ «Математический клининг» t.me/mathematic...

VK «Математический клининг» vk.com/mathematic_cleaning

Сегодня тема применения роботов в клининге вызывает много споров. Мнения разделились: от восхищения до полного скепсиса. Поделюсь своим экспертным взглядом на этот вопрос.

Необходимо четко понимать, что цели внедрения роботов могут быть разными. Первая цель – создание имиджа. Компании, стремящиеся продемонстрировать свою технологичность и современность, используют роботов как инструмент привлечения внимания. При этом экономическая эффективность применения роботов может быть второстепенной.

Вторая цель – экономия трудовых ресурсов. Однако, стремление к сокращению затрат на персонал с помощью роботов не всегда оправдывает себя. Существует две основные проблемы:

1. Ограниченная применимость. Роботы эффективны только в пространствах, соответствующих принципу беспороговости. Отсутствие ступенек и переходов – ключевое условие для их успешной работы.

2. Сложность настройки. Правильная настройка роботов требует высокой квалификации специалистов. Некорректная настройка сводит на нет все преимущества автоматизации.

Важно учитывать: В клининге отсутствует единая методика расчета эффективности применения роботов. Помимо экономии на оплате труда уборщиков, необходимо учитывать затраты на инженеров, обслуживание и ремонт оборудования. Для принятия обоснованного решения требуется комплексный анализ, учитывающий все факторы. Математический клининг обладает этой моделью, и мы готовы консультировать и помогать рассчитывать эффективность применения роботов.

По опыту работы в Китае, где роботов активно используют, часто можно увидеть, что робот выполняет функцию обычной поломоечной машины под управлением уборщика. Возникает вопрос: оправдана ли такая автоматизация?

Производители роботов подтверждают, что ключевым фактором является соответствие здания требованиям роботов. В большинстве зданий, построенных ранее, применение роботов не всегда целесообразно.

Вывод: Роботы не являются панацеей для клининга. Однако, у них есть своя ниша, где они могут быть эффективны. Для успешного внедрения необходимо тщательно анализировать условия эксплуатации, учитывать все затраты и грамотно настраивать оборудование.

Роботы, как и другие технологии, займут свою нишу и будут развиваться. Они станут частью нашей жизни, но важно понимать их ограничения и правильно оценивать целесообразность применения в каждом конкретном случае.  

Качество - это состояние во времени и в пространстве с рядом признаков.

Мы получили бургер выдаче в кафе.

Он должен обладать рядом признаков, чтобы считаться качественным.

Вкус, запах, состав.Через день этот же бургер перестанет быть качественным – изменилось состояние во времени, хотя мы с ним даже ничего не делали.

Ковролин в гостиничном номере, это будет соответствовать качественной поверхности для данного места.

А если ковролин постелить на катке, то это не будет качественной поверхностью.