Развитие современных отечественных систем позиционирования (ГЛОНАСС) в последние годы обуславливается их активным применением в данных задачах.  Внедрение данной системы обеспечит увеличение прибыли предприятия. Для анализа современного состояния в области мониторинга автомобильного транспорта нам необходимо рассмотреть, пользующиеся спросом на рынке системы и провести моделирование предметной области при помощи унифицированного языка моделирования UML 2.0.

Все современнейшие системы спутникового позиционирования обладают одинаковой структурой, состоящей из отдельных частей:

1. GPS- или ГЛОНАСС-маяк (трекер или контроллер) устанавливается в автотранспортный объект, принимающий от спутниковой системы данные координат и отправляющий на сервер мониторинга данные о местонахождении и большой объем информации от разных датчиков по протоколу GPRS через сети GSM, CDMA, спутниковой или УКВ-связи.
2. Программно-аппаратный комплекс, который получает, обрабатывает, хранит и анализирует принимаемые данные, выполняет роль серверного центра.
3. Программный терминал оператора мониторингового отдела, который принимает онлайн всю информацию с главного сервера, способен работать также через WEB-интерфейс [5].

Всем системам спутникового слежения и контроля присущи значительные различия между друг другом в качестве и надежности применяемого оборудования: многое зависит от GPS- и ГЛОНАСС-маяков и серверных центров, качества ПО, применяемых алгоритмов, податливости и информативности диспетчерского интерфейса, от уровня техобслуживания и засекреченности.

С целью минимизации появления ошибок при проектировании информационной системы необходимо разработать алгоритмическое обеспечение информационной системы при помощи UML 2.0 [6-8].

Диаграммы вариантов использования показывают отношения и зависимости между группами вариантов использования и действующих лиц, которые участвуют в процессе (Рисунок 1).

Рисунок 1. Диаграмма вариантов использования

Необходимые для работы данные полученные с датчиков синхронизируются с интернет сайта 1 и 2, при этом объединяясь в последствии с базой данных. User направляет запрос посредством ввода параметров, тем самым выполняя работу с данными. Подобным образом User работая с данными может: получить отчет экономики рейсов, выполнить удаление данных, печать и редактирование данных. Для более наглядного представления характеристик блоков составим таблицу вариантов использования (Таблица 1).

Таблица 1 –Варианты использования Use-case

Практически диаграмма деятельности может применяться также для отображения состояний имитированного объекта, но главная задача диаграммы активности в том, чтобы отображать процессы объекта. Данный тип диаграмм дает возможность показать, как последовательность процессов, так и разветвление, и синхронизацию процессов (Рисунок 2).

Рисунок 2. Диаграмма деятельности

При имитации действий разрабатываемой или анализируемой системы есть потребность также показать процесс перемены ее состояний и подробно рассмотреть особенности алгоритмического и логического исполнения проделывающей системой операций.

Для имитации процесса разработки операций в языке UML используются диаграммы деятельности. Используемая в них графическая нотация очень схожа с нотацией диаграммы состояний, ввиду того что на них тоже есть определение состояний и переходов. Все состояния на диаграмме деятельности соответствуют реализации некой операции, а переход в дальнейшее состояние происходит только при окончании этой операции [1-4].

После входа в систему составления экономики рейсов автомобилей мы производим параллельный запрос с двух сайтов. Объединив полученные данные, нам необходимо сформировать отчет, после чего мы получаем отчет по экономике рейсов.

Отчет экономики рейсов формируется следующим образом. Для начала необходимо заполнить по данным с сайтов рейсы каждого автомобиля в отдельности. Рассчитываем экономику рейсов по заранее заготовленной формуле. В нее входит километраж, стоимость рейса и расчетный «руб/км». Затем подводим итог по каждой машине. И просуммировав итоги, подведем суммарный подсчет за интересующий промежуток времени. После чего пользуясь, подготовленным бланком для отчета, формируем отчет экономики рейсов.

В результате данного исследования было установлено, что современные технологии позволяют получать много информации о состоянии автомобиля, но при этом в них предусмотрено не все, как например данные о массе прицепа или отклонение автотранспорта от заданного маршрута. С помощью нашей системы мониторинга автопарка предприятия грузовых перевозок, эти данные мы получаем постоянно, при этом система информирует нас о любого рода нарушениях. В свою очередь это положительно сказывается на отлаженности и повышении работоспособности сотрудников. На основе разработанных алгоритмов, описывающих работу информационной системы, возможно построение алгоритмов для [9-11].