Mallpic 6.0
Совсем недавно в рамках проведения Mallpic 6.0 поделился опытом интеграции профессиональных роботов уборщиков в сегмент в гостиничной индустрии и премиальной недвижимости.
Живая сессия в которой участвовали Булат Шакиров «Корпорация Остров Первый» и другие профессионалы которые так же рассказали про свои интереснейшие проекты
А уже 5 декабря по приглашению АНО «Центра компетенций с сфере производственности труда» и Министерства экономики КК выступлю на Роза Хутор с темой: «Роботизированная уборка, как способ оптимизации труда и расходов». Подробно разберу данный вопрос и готов сразу принять заявки на профессиональных роботов уборщиков
Комментарии
Похожие новости
Запущен Чистовик, CRM для клининговых компаний
Pinch Studio запустила Чистовик, CRM для клининговых компаний. Программа ведет работу от заявки клиента до оплаты и зарплаты клинера.
Заявки из Авито, вотсапа, телеграма, Макса, с сайта и из звонков приходят в одно окно. Ии-админ отвечает клиенту, считает цену по прайсу компании (метры или комнаты, санузлы, окна, химчистка, допы), предлагает свободное время и ставит заказ.
Диспетчер видит всех клинеров и бригады на шкале дня. Программа подсказывает, кто успевает с учетом дороги, свободного времени и навыков. Накануне клиент подтверждает уборку одной кнопкой.
У клинера есть приложение в телефоне: план дня, чек-лист по зонам, фото до и после, отметки "Выехала", "На месте", "Готово". Приложение работает без интернета.
Деньги: оплата по ссылке после уборки, наличные у клинеров, касса, сдельная зарплата и выплаты самозанятым с чеком "Мой налог". Есть регулярные уборки и объекты по договору с актом и счетом раз в месяц.
Стоимость: клинер 199 руб в месяц, если в этом месяце у него были заказы, место в офисе 490 руб в месяц. Перенос базы и запуск бесплатно. Данные хранятся на сервере в России.
Демо без регистрации: https://chistovik-crm.ru/demo/
Уборка в салоне красоты
Регламент уборки в салонах красоты составляется согласно требованиям СанПиН. Влажную очистку напольных покрытий в зале приёма посетителей, кабинетах, подсобных помещениях и санузле необходимо проводить дважды в день, причём для каждой зоны должен быть отдельный промаркированный инвентарь.
Генеральную уборку проводят один раз в месяц. Санитарные правила требуют совмещать очистку поверхностей с дезинфекцией: зона работы с клиентами должна быть максимально чистой и безопасной.
Выполнение процедур в ногтевом салоне, стрижка в парикмахерской и другие манипуляции сопряжены с образованием сопутствующих загрязнений: остатков волос, ногтей и другого биоматериала. Сотрудник клининговой службы или мастер обязаны наводить порядок на рабочем месте после каждого посетителя: это вопрос гигиены и статуса салона.
Обычно влажную уборку пола проводят с помощью ведра и швабры. Однако ведерная система имеет ряд недостатков: нужно предварительно подметать полы, часто менять воду и заливать новый моющий раствор, поверхность остаётся достаточно влажной, что снижает эффективность уборки. Промывание швабры в воде, уже бывшей в использовании, снижает гигиеническую эффективность уборки.
Если очистка пола происходит в сезон обильных осадков и таяния снега, работа становится непрерывной и по большому счёту бесполезной, потому что сотрудник фактически размазывает воду по полу, где тут же образуются новые следы от обуви.
Решение: универсальная компактная поломоечная машина ROOTS Wizzard с цилиндрическими щётками.
У помоченной машины ROOTS Wizzard есть бак для чистой воды и отработанного раствора. В начале смены сотрудник заправляет машину и убирает полы чистым раствором без контакта с грязью и влагой: не нужно промывать швабру или моп и постоянно менять воду. ROOTS Wizzard моет полы и удаляет влагу в одном цикле. При этом напольное покрытие остаётся практически сухим и безопасным, собирает меньше пыли и загрязнений. Механизированное движение щёток тщательно отмывает полы: достаточно одного подхода для эффективной уборки. Встречное движение цилиндрических щёток создаёт эффект подметания: ROOTS Wizzard собирает остатки волос, ногтей и другой мелкий мусор и сразу же промывает полы. Если в механизм попадёт крупный объект, сработает предохранитель, который остановит машину.
Как правило салоны занимают небольшие площади, поэтому владельцы отдают предпочтение ручной уборке. Производительность сотрудника клининговой службы составляет порядка 300 кВ м за смену для помещений с рабочими местами и другой мебелью. При этом средний показатель производительности ROOTS Wizzard - 350 кВ м за один час, что автоматически ускоряет и общую уборку пола, и локальную очистку в течение дня. ROOTS Wizzard не имеет турбины, поэтому не гудит во время работы и не раздражает присутствующих.
Ширина уборки ROOTS Wizzard - 215-420 мм: машина легко маневрирует вокруг рабочих столов, а складная конструкция позволяет мыть полы под мебелью. Компактную машину удобно хранить даже в небольшом подсобном помещении.
Появились вопросы?!
Поможем разобраться!
Как с нами связаться:
Экосистема Localan: Как построить профессиональную систему чистоты для бизнеса любого масштаба?
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
Четыре опоры Математического клининга.
У стола, чтобы устойчиво стоять четыре опоры. У Математического клининга также четыре опоры.
1. Первая опора – согласование качества. Заказчик и клининговая компания договариваются, что будут считать качественной услугой. Договариваются конкретно, что будет входить в перечень работ, какой результат получится, и сколько раз это будет выполняться. Договоренности должны быть зафиксированы, иначе в дальнейшем каждая из сторон может искажать первоначальный договор.
2. Вторая опора это замер времени - хронометраж. Время – главный ресурс. К нему надо относиться уважительно. Времени надо тратить ровно столько, сколько требуется для согласованного объема работ. Не больше, не меньше. Хронометраж – обязательно. Если в расчет заложим время избыточное – потратим лишнее время, если недостаточно – не выполним часть работ и не заказчик не получит обещанное качество.
3. Третья опора – расчет. Считаем время не по абстрактным нормативам, а то время, которое получилось в результате замеров на объекте, по согласованным работам.
4. Четвертая опора – расписание. Расписание в математическом клининге это не маршрутные карты, составленные на основании «опыта» или по «аналогии». Расписание в математическом клининге совпадает по объему работ с согласованным объемом работ и с проведенными замерами.
У стола есть еще столешница, для которой стоят опоры. У математичекого клининга опоры стоят для партнерских отношений заказчика и исполнителя.
Обращайтесь
Наши контакты:
Тел. WhatsApp 8 916 150 02 20.
ТГ «Математический клининг» t.me/mathematic...
VK «Математический клининг» vk.com/mathematic_cleaning
Что такое математический клининг по версии ИИ
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.
