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.
Узнали хотя бы одну — значит, нам есть о чём поговорить.
ИИ-маршрутизация (CVRPTW на OR-Tools): распределение за 5 минут. Учёт пробок, окон доставки, грузоподъёмности, приоритетов. Пересчёт при изменениях
Предиктивное обслуживание: данные с CAN-шины + ML-модель предсказывает поломку за 1-2 недели. Плановая замена вместо аварийного ремонта
ML-прогноз нагрузки по дням/часам: количество заказов, объём грузов, пиковые зоны. Автоматическое планирование смен
Оптимизация загрузки: ИИ рассчитывает размещение грузов 3D bin-packing с учётом веса, объёма, последовательности выгрузки
опыта основателей в разработке
до рабочего MVP
проектов в продакшене
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.
ROI за первый год
Срок окупаемости
Транспортные затраты
Внеплановые поломки
Диапазоны — по итогам внедрений в этой нише; конкретика зависит от исходных процессов.
| Параметр | Заказная разработка | Готовое решение |
|---|---|---|
| Стоимость | Пилот от 390К, масштаб от 1.3М | Veeroute от 50К/мес, Яндекс от 30₽/задание |
| Маршрутизация | Под ваши ограничения | Стандартный VRP |
| Предиктивное ТО | ML на данных вашего транспорта | Нет |
| Оптимизация загрузки | 3D bin-packing | Нет |
| Компьютерное зрение | Камеры на погрузке | Нет |
| Данные | Остаются у вас | На серверах SaaS |
Таблица прокручивается по горизонтали →
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.
Внедряем искусственный интеллект в ваши бизнес-процессы: чат-боты на GPT, анализ документов, предиктивная аналитика, компьютерное зрение. От 130К, первый пилот — за 2 недели.
Разрабатываем WMS, TMS, приложения для водителей и интеграции с Ozon, WB, Яндекс Маркет. Точность отгрузок 99.8%, комплектация быстрее на 60%.
Расскажите о задаче и текущих процессах — вернёмся с архитектурой, сроком и сметой. Первая консультация бесплатна.
30 минут · Бесплатно · Без обязательств
