ТрансЛогистик

Компания «ТрансЛогистик» обратилась к нам в Полигант с целью повысить эффективность логистических процессов и снизить издержки за счет цифровой трансформации.

В условиях быстро меняющегося рынка и растущих требований к скорости и качеству услуг, «ТрансЛогистик» приняла решение о цифровой трансформации ключевых бизнес-процессов.

Для этого требовалось внедрение современного интеллектуального решения, способного прогнозировать спрос с учетом различных факторов и оптимизировать маршрутизацию с минимальными пустыми пробегами.

Цель клиента — внедрить интеллектуальную систему (ИИ) прогнозирования спроса и оптимизации маршрутов для сокращения «пустых пробегов» и ускорения доставки.

Мы заменили название бренда и замазали любые упоминания на скриншотах, чтобы не нарушать НДА в отношении нашего клиента.

Особенности

Основные требования заказчика включали:

• Внедрение ИИ-системы для точного прогнозирования спроса на различные маршруты и товары.
• Оптимизация маршрутизации для снижения пустых пробегов и повышения загрузки транспортных средств.
• Автоматизация процессов принятия решений на основе анализа данных в режиме реального времени.
• Интеграция новой системы с существующими ERP и транспортными платформами компании.
• Обеспечение удобного интерфейса для логистов и менеджеров с визуализацией ключевых показателей и узких мест.

Разработка

Для достижения поставленных целей нами была спроектирована комплексная система, включающая несколько взаимосвязанных компонентов. Каждый из них разрабатывался с учётом специфики логистики, требований к точности прогнозов и необходимости быстрого принятия решений. Ниже подробно описаны ключевые этапы разработки и технические особенности решения.

Анализ и подготовка данных

Для создания эффективной ИИ-системы мы провели детальный анализ исторических данных по поставкам, маршрутам, загрузке транспорта и сезонным колебаниям спроса. Особое внимание уделялось очистке данных и формированию признаков, релевантных для моделей прогнозирования.

Прогнозирование спроса

Мы разработали модель машинного обучения, которая на основе временных рядов и факторов внешнего влияния (праздники, погода, тренды рынка) позволяет с высокой точностью предсказывать объемы спроса по направлениям. Это помогло планировать загрузку транспорта более эффективно и уменьшить количество незаполненных рейсов.

Оптимизация маршрутов

Для минимизации пустых пробегов был реализован алгоритм оптимизации маршрутизации с учетом текущих и прогнозируемых заказов. Использовались методы комбинаторной оптимизации и эвристики, позволяющие в режиме реального времени корректировать маршруты и перераспределять грузы между транспортными средствами.

Интеграция и визуализация

Система была интегрирована с ERP и платформами мониторинга транспортных средств через REST API, что обеспечило доступ к актуальным данным и возможность оперативного управления процессами. Визуальная панель управления позволила выявлять узкие места и отслеживать ключевые метрики в реальном времени, ускоряя принятие решений.

Результат

• Снизились пустые пробеги на 25%, что позволило существенно сократить расходы на топливо и техническое обслуживание транспорта.
• Ускорение доставки на 20%, что повысило уровень сервиса и удовлетворённость клиентов.
• Экономия компании за первый год эксплуатации системы превысила 15 миллионов рублей.
• Возможность мониторинга и анализа узких мест в режиме реального времени улучшила качество управления и гибкость бизнеса.
• Цифровая трансформация стала катализатором изменения бизнес-процессов и повысила конкурентоспособность компании на рынке.