Вся цепочка в расчёте
Решение учитывает последующее движение груза, а не только текущий участок.
Все кейсы
06Логистика
ИИ для оптимизации логистики и управления грузопотоком— Кейс «Деловые Линии»
Система стала дополнительным слоем принятия решений для склада, распределения партий и маршрутизации.
СкладТранспортPredictive Analytics
01
Контекст
Логистика с большим количеством переменных
При большом объёме грузов распределение партий и маршрутов нельзя эффективно строить только по фиксированным правилам.
Нужно одновременно учитывать объём, вес, сроки, направления, склады, транспорт, сезонность и приоритеты.
Суть проекта
Слой принятия решений поверх WMS и TMS для прогноза загрузки, распределения партий и маршрутизации.
02
Проблема
Где процесс терял управляемость
- 01
Фиксированные правила не учитывали весь меняющийся контекст грузопотока.
- 02
Распределение партии требовало учитывать всю последующую цепочку движения груза.
- 03
Маршрут зависел не только от расстояния, но и от стоимости, времени и загрузки транспорта.
03
Задачи
Что должна была изменить система
ИИ должен был работать поверх существующих WMS/TMS и поддерживать ежедневные решения команды.
- 01
Прогнозировать загрузку
Оценивать загрузку складов и будущий грузопоток.
- 02
Распределять партии
Учитывать всю последующую цепочку движения груза.
- 03
Строить маршруты
Учитывать стоимость, время и загрузку транспорта, а не только расстояние.
- 04
Учиться на отклонениях
Сравнивать прогноз с фактическим результатом и корректировать модель.
Функциональный сценарий
Система показывает риск перегрузки склада
Прогноз загрузки превращается в рабочий сигнал: видно, какой склад требует внимания и как можно перераспределить часть грузопотока.
- 01Риск показан вместе с причиной
- 02Рекомендация ведёт к сценарию распределения
Пример рабочего сценария
Прогноз загрузки складов
Возможна перегрузка
- Склад
- Склад A
- Прогноз
- Рост загрузки
- Рекомендация
- Перераспределить партию
Рекомендация
Распределение учитывает загрузку складов и последующее движение партии.
04
Реализация
Что вошло в решение и как оно работает
В АйАп мы внедрили ИИ поверх существующих WMS/TMS как дополнительный слой принятия решений.
- 01
Прогноз грузопотока
Система оценивает будущую загрузку складов и объём движения грузов.
- Склады
- Направления
- Сезонность и приоритеты
- 02
Распределение партий
ИИ рассматривает не один участок, а всю последующую цепочку движения груза.
- Объём и вес
- Сроки
- Последующие узлы
- 03
Маршрутизация
Маршрут строится с учётом стоимости, времени и фактической загрузки транспорта.
- Стоимость
- Время
- Загрузка транспорта
- 04
Обратная связь модели
Прогноз сравнивается с фактическим результатом, а отклонения используются для корректировки.
- Прогноз
- Фактический результат
- Корректировка модели
01
Источники
WMS
TMS
Данные грузопотока
02
Обработка
ИИ-слой решений
- Прогнозирование
- Анализ ограничений
- Оптимизация
03
Рабочий результат
Прогноз загрузки
Распределение партий
Маршрут
05
Результаты
Что изменилось после внедрения
ИИ стал рабочим слоем поверх WMS и TMS и связал прогноз, распределение и маршрутизацию в одном цикле.
Маршрут по нескольким факторам
Стоимость, время и загрузка транспорта рассматриваются вместе.
Обучение на отклонениях
Фактический результат возвращается в модель для корректировки.
06
Материалы по теме
Разобрать подход подробнее
Следующий проект
Обсудить вашу задачу
Разберём процесс, данные и ограничения и определим практичный сценарий пилота.