МК

ИИ для логистики и маршрутизации

ИИ-оптимизация маршрутов снижает транспортные затраты на 15-25% — при автопарке 50+ машин это 5-15 млн ₽ в год

Логистика — это математика: 50 машин, 500 точек доставки, 100 ограничений (окна доставки, грузоподъёмность, пробки, приоритеты). Диспетчер составляет маршруты «из головы» — получается на 20-30% дороже оптимума. А ещё: склад заказывает товар «по ощущениям», транспорт ломается неожиданно, а время погрузки/разгрузки никто не контролирует.

Мы внедряем ИИ в логистические процессы: оптимизация маршрутов (VRP-задача), прогноз спроса для складского планирования, предиктивное обслуживание транспорта, компьютерное зрение для контроля погрузки. Каждый модуль — измеримый эффект в рублях.

Проблемы, которые мы решаем

Маршруты составляются вручную

Диспетчер 2 часа утром распределяет 200 заказов по 30 машинам. Результат — субоптимальный: 15-25% лишних километров, нарушение окон доставки, неравномерная загрузка.

Решение: ИИ-маршрутизация (CVRPTW): оптимальное распределение за 5 минут. Учёт пробок, окон доставки, грузоподъёмности, приоритетов. Пересчёт при изменениях

Транспорт ломается в рейсе

Грузовик встал на трассе — поломка двигателя. Груз не доставлен, клиент ждёт, нужна эвакуация. Потери: 100-500К за каждый инцидент. Можно было заменить деталь на плановом ТО.

Решение: Предиктивное обслуживание: данные с CAN-шины + ML-модель предсказывает поломку за 1-2 недели. Плановая замена вместо аварийного ремонта

Склад не готов к пиковым нагрузкам

Понедельник — на 40% больше заказов. Но склад укомплектован как обычно: не хватает комплектовщиков, зона отгрузки перегружена. Задержки доставки на 2-4 часа.

Решение: ML-прогноз нагрузки по дням/часам: количество заказов, объём грузов, пиковые зоны. Автоматическое планирование смен

Нет контроля загрузки транспорта

Фура загружена на 60% — остальные 40% — воздух. Следующая фура тоже едет на тот же маршрут. Двойные транспортные расходы.

Решение: Оптимизация загрузки: ИИ рассчитывает оптимальное размещение грузов с учётом веса, объёма, последовательности выгрузки

Возможности решения

ИИ-маршрутизация

Решение CVRPTW (Vehicle Routing Problem with Time Windows). Учёт пробок (Яндекс.Карты API), грузоподъёмности, окон доставки, приоритетов. Пересчёт при изменениях
🔮

Предиктивное обслуживание

Данные с CAN-шины транспорта + ML-модель (XGBoost/LSTM). Прогноз поломки за 1-2 недели. Автоматическое создание заявки на ТО

Прогноз нагрузки

ML-модель прогнозирует количество заказов, объём грузов по дням и часам. Учёт сезонности, акций, дня недели. Планирование ресурсов

Оптимизация загрузки

3D bin-packing: оптимальное размещение грузов в кузове с учётом веса, объёма, хрупкости и последовательности выгрузки

Компьютерное зрение

Камеры на погрузке: контроль заполненности фуры, распознавание маркировки, фиксация повреждений груза. Автоматическое фото акта

Аналитический дашборд

Стоимость км, загрузка транспорта, выполнение SLA по доставке, простои. ROI каждого ИИ-модуля в рублях

Техническая реализация

Маршрутизация: Python, OR-Tools/VRoom для VRP. Яндекс.Маршрутизация API для учёта пробок. Пересчёт маршрутов за 2-5 минут.

Предиктивное обслуживание: Python, XGBoost/LSTM. Данные с CAN-шины через телематические терминалы (Galileosky, Wialon).

Прогноз: Python, Prophet/LightGBM. Обучение на исторических данных 12+ месяцев.

CV: Python, YOLOv8 для детекции, edge-inference на NVIDIA Jetson (камеры на погрузке).

Инфраструктура: FastAPI для inference, Airflow для пайплайнов, Docker/Kubernetes.

Интеграции: TMS (Axelot, 1С:TMS), WMS, GPS-трекеры (Wialon, Galileo), 1С:Бухгалтерия.

Результаты внедрения

300-600%
ROI за первый год
3-6 мес
Срок окупаемости
-20%
Транспортные затраты
-35%
Внеплановые поломки

Заказные ИИ-модули vs Яндекс.Маршрутизация / Veeroute

ПараметрЗаказная разработкаГотовое решение
СтоимостьПилот от 390К, масштаб от 1.3МVeeroute от 50К/мес, Яндекс от 30₽/задание
МаршрутизацияПод ваши ограниченияСтандартный VRP
Предиктивное ТОML на данных вашего транспортаНет
Оптимизация загрузки3D bin-packingНет
Компьютерное зрениеКамеры на погрузкеНет
ДанныеОстаются у васНа серверах SaaS

Частые вопросы

Сколько стоит внедрение ИИ в логистику?

Пилот (1 модуль: маршрутизация или предиктивное ТО): от 390 000 ₽, срок — 4-6 недель.

Комплекс (маршрутизация + предиктивное ТО + прогноз нагрузки): от 1 300 000 ₽, срок — 3-5 месяцев.

Какой эффект от ИИ-маршрутизации?

Снижение транспортных затрат на 15-25%: меньше километров, меньше топлива, больше доставок за смену. При автопарке 50 машин — экономия 5-15 млн ₽/год. Окупаемость — 2-4 месяца.

Нужны ли телематические терминалы?

Для маршрутизации — нет, достаточно данных о заказах и адресах. Для предиктивного обслуживания — да, нужны данные с CAN-шины. Если у вас уже есть Wialon/Galileo — подключаемся через их API.

Как быстро увидим результат?

Маршрутизация: эффект с первого дня запуска — сравните стоимость маршрутов «до» и «после». Предиктивное ТО: первые результаты через 2-3 месяца сбора данных.

Работает ли с текущей TMS?

Да. ИИ-модули подключаются через API к вашей TMS (Axelot, 1С, своя). Маршруты передаются в TMS автоматически, водители получают задания в обычном режиме.

Читайте также

Услуга

Внедрение ИИ

Внедряем искусственный интеллект в ваши бизнес-процессы: чат-боты на GPT, анализ документов, предиктивная аналитика, компьютерное зрение. От 130К, первый пилот — за 2 недели.

Отрасль

Склад и логистика

Разрабатываем WMS-системы, TMS, мобильные приложения для водителей и интеграции с Ozon, WB, Яндекс Маркет. Точность отгрузок 99.8%, время комплектации -60%.

Готовы начать проект?

Расскажите о задаче — мы предложим решение, сроки и стоимость. Первая консультация бесплатна.

30 минут · Бесплатно · Без обязательств