Результаты аналитического исследования компаний-партнёров выявили наиболее результативные технологии: автоматизированный планировщик рабочих смен складского персонала, интеллектуальная платформа координации городских перевозок и цифровой помощник подбора топливных станций. Оценка производилась по ключевым показателям: улучшение маршрутизации, сокращение операционных расходов и ускорение грузооборота.

Первое решение — цифровой планировщик штатного расписания. Эта технология генерирует оптимальные графики с учетом сезонных колебаний нагрузки, максимизируя производительность. Алгоритм учитывает периоды отпусков, ночные дежурства и функциональные зависимости между должностями. К примеру, система исключает назначение экспедитора без соответствующего грузчика.

Вторая платформа — интеллектуальный координатор транспортной логистики. Она минимизирует потребность в автопарке для исполнения заявок. Алгоритм анализирует множественные параметры: дорожную ситуацию, временные окна клиентов, технические характеристики машин и квалификацию водителей. Вычислительный комплекс ежедневно обрабатывает свыше 100 тысяч запросов для трёхсот населённых пунктов.

Третий инструмент — поисковик заправочных комплексов. Он предварительно определяет АЗС вдоль маршрута, сопоставляет тарифы и формирует план дозаправок. В процессе движения стратегия корректируется динамически. Платформа мониторит и актуализирует стоимость горючего в режиме реального времени.

Заместитель гендиректора по развитию «Деловые Линии» Дмитрий Хрущалев подчеркнул: «ИИ кардинально преобразует логистическую отрасль. Внедрённые совместно с BIA Technologies технологии показывают выдающиеся показатели: автоматизация распределения городских заявок достигает 75%, а оптимизация заправочных остановок экономит 2% месячного топливного бюджета флота за счёт снижения средней стоимости литра».

Директор подразделения разработки ИИ-систем BIA Technologies Михаил Красильников отметил: «Использование искусственного интеллекта в логистике превратилось из модного направления в критическую необходимость для организаций, нацеленных на повышение результативности. ИИ-технологии требуют детального планирования и кастомизации под бизнес-специфику. Внедрение вычислительного центра автоперевозок сопровождалось множественными вызовами: обучением команды, реинжинирингом процессов, конфигурированием городских параметров и картографическими работами».

Добавим, что искусственный интеллект в логистической сфере применяется для решения обширного круга задач: прогнозирования потребительского спроса, профилактического обслуживания, складской автоматизации и управления снабженческими цепочками.