Главная
Решения по задачам
Решения по сфере
О нас
+7 (966) 869 - 38 - 66

ИИ оптимизация маршрутов и загрузки доставки

Кому подходит: логистике и службам доставки, где много точек в день, есть окна доставки, разные типы машин и ограничения, а лишний пробег и опоздания напрямую увеличивают стоимость и портят сервис.
Где работает: в вашей TMS/ERP и в диспетчерской. ИИ строит маршруты с учётом окон доставки, ограничений по транспорту и актуальной дорожной обстановки, распределяет заказы по машинам и выдаёт план рейсов для водителей.
Цель внедрения: снизить пробег и стоимость доставки, повысить пунктуальность и управляемость логистики.
Задача

Нужно сделать так, чтобы машины ездили меньше и приезжали вовремя:

  • строить маршруты с учётом окон доставки, времени обслуживания точек и реальных ограничений
  • распределять заказы по машинам и рейсам так, чтобы загрузка была сбалансированной и выполнимой
  • учитывать пробки, ограничения по проезду, тип кузова/грузоподъёмность и особенности точек
  • снижать лишний пробег и переработки водителей, уменьшая себестоимость логистики
  • быстро перестраивать планы при форс-мажорах: отмены, новые заказы, задержки, поломки
Функции ИИ маршрутизации
Оптимизирует маршруты по KPI: минимум пробега/времени/стоимости при соблюдении окон и ограничений
Распределяет заказы по автомобилям: грузоподъёмность, объём, температурный режим, совместимость грузов
Учитывает ограничения: запреты на проезд, платные дороги, высота/масса, зоны, правила въезда
Планирует время: окна доставки, время погрузки/разгрузки, очереди и типовые задержки по точкам
Формирует задания водителю: последовательность точек, ETA, контакты, чек-лист, подтверждения доставки
Пересчитывает маршрут при изменениях и предлагает диспетчеру лучший вариант
Строит аналитику: опоздания, причины срывов, лишний пробег, эффективность рейсов и загрузки

Стек

Мы подбираем вариант под ваши требования к данным и инфраструктуре. Типовой стек, который используется при внедрении:

  • Оптимизация (алгоритмы маршрутизации)

    • Решатели VRP (vehicle routing problem) с окнами доставки и ограничениями
    • Оптимизация “стоимость/время/сервис” с настройкой KPI и приоритетов
    • При необходимости: ML-прогноз ETA и времени обслуживания точек
    01

  • База знаний

    • Заказы: адреса, окна, вес/объём, приоритет, время обслуживания
    • Парк: типы авто, ограничения, смены, грузоподъёмность, маршруты
    • Геоданные и трафик: пробки, ограничения дорог (по доступности источника)
    • PostgreSQL / DWH / S3-хранилище
    02

  • Интеграции и автоматизация

    • TMS/ERP/WMS: любые через API
    • Карты/геокодинг/трекер: провайдеры карт, GPS-трекинг, мобильное приложение водителя
    • Автоматизация: n8n / Make / Zapier, уведомления клиентам (SMS/email)
    03

  • Контроль качества и мониторинг

    • Дашборды по SLA доставки, пробегу, загрузке, опозданиям
    • Журнал изменений маршрутов и причин перепланирования
    • Контроль “выполнимости” маршрута до выпуска в рейс
    04

  • Безопасность и контроль

    • RBAC/роли, аудит логов, разграничение доступа к данным клиентов
    • Хранение данных в вашем контуре при необходимости
    • Развёртывание: Docker, при необходимости Kubernetes; мониторинг/логирование
    05

Как устроена система

  • Источники

    • Мы фиксируем источники: заказы и окна доставки, парк автомобилей и смены, справочники ограничений, геоданные и трафик, а также фактические треки и времена для обучения и контроля.

  • Маршрутизация сценариев вместо

    Мы делим логику на модули:
    • загрузка заказов → геокодинг/нормализация → распределение по авто → оптимизация маршрутов → проверка выполнимости → выпуск в рейс → мониторинг и перерасчёт.

  • Контроль качества

    Встраиваем правила:
    • маршрут не выпускается, если не укладывается в окна и смены
    • при форс-мажоре система предлагает варианты: перестройка, перенос, дополнительная машина
    • все изменения фиксируются, чтобы видеть причины опозданий и лишнего пробега

  • Интеграция с TMS и водителями

    Система структурирует работу:
    • передаёт рейсы в TMS/мобильное приложение, отправляет ETA клиентам, получает статусы “прибыл/доставил”, собирает фактические данные для улучшения планов.

  • Контроль сделок

    Доставка становится предсказуемой:
    • меньше опозданий, меньше пустых километров, ниже стоимость рейса и выше качество сервиса для клиента.
Результаты

Мы фиксируем KPI до пилота и сравниваем после:

  • пробег на заказ и общая стоимость доставки
  • доля доставок в окно (SLA) и количество опозданий
  • загрузка машин и баланс по сменам
  • скорость планирования рейсов и количество ручных правок
  • причины срывов и эффективность перепланирования

Этапы внедрения

Этап 1. Диагностика:
Разбираем ваш процесс планирования и ограничения, фиксируем KPI, например: пробег, опоздания, стоимость доставки, время на планирование.
Этап 2. Сценарии
и правила маршрутизации:
Проектируем KPI оптимизации, ограничения, окна, правила распределения по авто и формат заданий водителям.
Этап 3. База знаний
и ограничения:
Подключаем заказы, парк, справочники и геоданные, нормализуем адреса и времена обслуживания, настраиваем доступы.
Этап 4. Интеграции:
Встраиваем в TMS/ERP и приложение водителя, настраиваем статусы, уведомления и аналитику.
Этап 5. Пилот:
Запускаем на одном регионе/складе, сравниваем “до/после” по пробегу и SLA, корректируем правила, проверяем KPI.
Этап 6. Масштабирование:
Расширяем на остальные маршруты и типы доставок, добавляем регулярный контроль качества и улучшение ETA.

Преимущества

  • Опозданий меньше на 20–50%

  • Пробег меньше на 10–25%

  • Стоимость доставки ниже на 5–20%

  • Время планирования рейсов меньше в 3–10 раз

  • Загрузка автопарка выше на 10–30%

  • Ручных корректировок меньше на 30–70%

Опишите задачу — и мы предложим план, оценку сроков и формат запуска, чтобы решение для бизнеса приносило эффект уже на пилоте.

Если вам нужно внедрение с прогнозируемым результатом, начнём с короткого аудита.

Возможно вам будет интересно