РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ АВТОМАТИЗАЦИИ ФОРМИРОВАНИЯ EXCEL-ОТЧЕТОВ ДЛЯ ТРАНСПОРТНЫХ КОМПАНИЙ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ OCR И TELEGRAM-БОТА

АННОТАЦИЯ

В статье представлена разработка системы для автоматизации заполнения Excel-отчетов транспортных компаний, которая интегрируется с внешними сервисами и использует современные подходы в области обработки данных и взаимодействия с API. Описаны особенности реализации, а также ключевые технические аспекты, такие как использование OCR для распознавания данных с документов, интеграция с внешними API для получения информации о транспортных средствах, а также реализация Telegram-бота для взаимодействия с пользователями. Рассматриваются выбор технологий, подходы к организации многозадачности и масштабируемости системы.

ABSTRACT

The article presents the development of a system for automating the filling of Excel reports of transport companies, which integrates with external services and uses modern approaches in the field of data processing and API interaction. The implementation features are described, as well as key technical aspects such as the use of OCR to recognize data from documents, integration with external APIs to obtain information about vehicles, as well as the implementation of a Telegram bot for interacting with users. The choice of technologies, approaches to the organization of multitasking and system scalability are considered.

Ключевые слова: автоматизация, OCR, интеграция с API, Telegram-бот, Excel, транспортные компании, многозадачность, программирование, масштабируемость.

Keywords: automation, OCR, API integration, Telegram bot, Excel, transportation companies, multitasking, programming, scalability.

ВВЕДЕНИЕ

Современные транспортные компании сталкиваются с необходимостью обработки и оформления различных отчетов, что требует значительных затрат времени и человеческих ресурсов. В условиях быстро меняющейся ситуации важно иметь инструменты, которые позволяют автоматизировать эти процессы, снижая вероятность ошибок и увеличивая скорость работы. Одна из ключевых задач автоматизации — создание системы, которая могла бы эффективно собирать данные, анализировать их, а затем формировать отчеты в различных форматах, например, в Excel.

В данной статье рассматривается процесс разработки системы автоматизации заполнения Excel-отчетов для транспортных компаний с использованием Telegram-бота. При этом бот взаимодействует с пользователями, а также интегрируется с внешними сервисами, такими как система ГЛОНАСС для получения информации о транспортных средствах.

ОСНОВНАЯ ЧАСТЬ

Цель работы заключалась в сокращении времени формирования отчетов для транспортных компаний за счет создании системы, способной интегрировать различные источники данных и автоматически формировать отчет в Excel. Для этого были поставлены следующие задачи:

• Автоматическое извлечение данных с документов (например, сканов или фотографий).
• Получение дополнительной информации о транспортных средствах через API ГЛОНАСС.
• Генерация и отправка отчетов в Excel через Telegram-бота.

АРХИТЕКТУРА СИСТЕМЫ

Telegram-бот. Он служит интерфейсом для взаимодействия с пользователем. Бот принимает запросы от пользователя, обрабатывает их, инициирует запросы к другим компонентам системы и отправляет итоговые отчеты в виде Excel-файлов.

Модуль OCR. Для извлечения данных с изображений используется система оптического распознавания символов. С помощью OCR можно извлечь текст с отсканированных документов или фотографий, преобразуя его в формат, пригодный для дальнейшей обработки.

Интеграция с API ГЛОНАСС. Система использует API для получения информации о транспортных средствах, что помогает актуализировать данные о местоположении, маршрутах и других характеристиках транспорта.

Модуль генерации отчетов. Используется библиотека для работы с Excel, которая позволяет создавать отчет в нужном формате, заполняя его необходимыми данными из предыдущих шагов. Сформированные отчеты затем отправляются пользователю через Telegram.

Серверная часть. Для обработки запросов, работы с базой данных и координации всей работы системы используется сервер, который управляет взаимодействием между ботом, OCR, API и модулем генерации отчетов.

ТЕХНОЛОГИИ

Основным языком программирования для разработки серверной части и обработки запросов был выбран Golang из-за своей высокой производительности, удобных средств работы с многозадачностью и простоты интеграции с внешними сервисами через API. Telegram API используется — для создания и управления Telegram-ботом. Для распознавания текста с изображений была выбрана библиотека OCR от компании яндекс [1]. Она была использована для извлечения данных с отсканированных документов. Для создания и обработки Excel-файлов используется библиотека из базового пакета Golang. В этой части работы использовалась библиотека, поддерживающая форматирование ячеек и работу с формулами. Для получения информации о транспортных средствах используется API сайт ГЛОНАСС [2]. Это позволило автоматизировать процесс добавления информации о местоположении транспортных средств.

ПРИМЕР ИСПОЛЬЗОВАНИЯ

Для заполнения транспортного отчета пользователь должен отправить в telegram-бот команду /SendPDF, после чего бот предложить пользователю отправить PDF файл со сканами отчетов (Рисунок. 1). После этого пользователю требуется отправить PDF файл со сканами отчетов (Рисунок. 2), чат-бот выполнит его обработку и предоставит готовый Excel отчет (Рисунок. 3).

Рисунок 1. Результат функции SendPDF

Рисунок 2. Пример PDF отчета, со сканом документа для обработки

Рисунок 3. Пример результата заполнения транспортного отчета

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Разработка системы для автоматизации заполнения Excel-отчетов для транспортных компаний показала высокий потенциал применения современных технологий для повышения эффективности бизнес-процессов. Интеграция с внешними сервисами, использование OCR и Telegram-бота позволяют создать удобный и функциональный инструмент, который помогает существенно сократить время на обработку отчетности. В будущем можно планировать расширение функционала системы, добавление новых источников данных и улучшение алгоритмов распознавания текста для повышения точности.

Список литературы:

1. Яндекс.OCR – Облачная технология оптического распознавания символов от Яндекса. [Электронный ресурс]. URL: https://cloud.yandex.ru/services/ocr (дата обращения: 21.04.2025).
2. GLONASS API – Документация по взаимодействию с системой мониторинга транспорта. [Электронный ресурс]. URL: https://glonass.online/docs/api (дата обращения: 21.04.2025).