ИИ-агенты для логистических процессов
Разработали ИИ-ассистента для оптимизации транспортных процессов. Ассистент был интегрирован с WMS (склад), системой ГЛОНАСС и тахографами.
Предыстория
Логистический оператор, занимающийся сборными грузами, столкнулся с коллапсом в диспетчерской службе. Диспетчеры вручную распределяли заказы между водителями, постоянно путаясь в документах, часах работы водителей (соблюдение режима труда и отдыха) и оптимальных маршрутах. Это приводило к переработкам одних водителей и простоям других, срывам сроков доставки и штрафам от клиентов. Каждый день начинался с аврала: нужно было обработать сотни заявок, расставить машины по рейсам и ничего не забыть.
Решение
Разработка ИИ-ассистента для оптимизации транспортных процессов. Ассистент был интегрирован с WMS (склад), системой ГЛОНАСС и тахографами. Каждое утро он автоматически анализировал пул поступивших заказов и доступный парк с учётом планового ТО и остатка часов водителей. На основе алгоритмов маршрутизации (с учётом пробок, погоды, платных дорог) ассистент предлагал оптимальное распределение рейсов, которое диспетчер мог утвердить одним кликом. В течение дня ассистент мониторил движение и при возникновении форс-мажора (поломка, пробка) перестраивал маршруты оставшихся машин, чтобы подхватить груз, и автоматически уведомлял клиентов о новом времени доставки через чат-бот.
Результат
Эффективность использования автопарка выросла на 30% (те же машины стали перевозить больше грузов). Расход топлива снизился на 12% за счет оптимальных маршрутов, исключающих холостые пробеги. Количество штрафов за срыв сроков доставки сократилось на 90%, а NPS клиентов вырос благодаря прозрачному информированию о статусе груза в реальном времени.
