Внимание
Мы работаем в штатном режиме. Наши склады готовы поставлять оборудование клиентам из Российской Федерации несмотря на санкционные запреты ЕС и США. Оборудование в РФ ввозится легально благодаря новому законодательству с параллельным импортом. Звоните и уточняйте! Информация актуальна на 05.12.25В связи с участившимися случаями недобросовестной конкуренции обращаем ваше внимание, что мы не передаем персональные данные третьим лицам
Поиск по сайту
Оптимизация маршрутов доставки
AI-решение «Оптимизация маршрутов доставки» — это интеллектуальная система, которая с помощью искусственного интеллекта и анализа больших данных строит оптимальные маршруты для транспорта с учётом пробок, дорожных событий, времени суток, погодных условий и других факторов. Такое решение позволяет существенно сокращать время и стоимость доставки, минимизировать простои, снижать топливные расходы и повышать качество сервиса для клиентов.
Преимущества решения
- Сокращение времени и стоимости доставки. Оптимизация маршрутов позволяет снизить пробег, время в пути и расходы на топливо.
- Минимизация простоев и задержек. Динамическая перенастройка маршрутов при изменениях дорожной ситуации.
- Рост производительности. Автоматизация рутинных операций, повышение пропускной способности автопарка.
- Снижение ошибок и возвратов. Точный учёт заказов, контроль доставки, интеграция с клиентскими сервисами.
- Гибкость и масштабируемость. Поддержка автопарков любого размера, адаптация к сезонным пикам и изменению спроса.
- Прозрачность и аналитика. Сквозной контроль, отчёты для руководства, прогнозирование и планирование ресурсов.
- Экологичность. Сокращение выбросов за счёт оптимизации маршрутов и снижения пробега.
Этапы внедрения ИИ
1
Анализ задачи
Погружаемся в ваши бизнес-процессы, выявляем ключевые требования и цели.
2
Проектирование решения
Разрабатываем архитектуру, подбираем оптимальные технологии и оборудование.
3
Внедрение и настройка
Выполняем поставку, монтаж, интеграцию и тестирование решений под ключ.
4
Сопровождение
Обеспечиваем поддержку, обучение персонала и развитие инфраструктуры.
AI-решение «Оптимизация маршрутов доставки» включает в себя следующие функции:
- Сбор и анализ данных. Система в реальном времени собирает данные о дорожной обстановке (пробки, аварии, ремонтные работы), погоде, расписаниях и ограничениях движения, а также учитывает графики заказов, местоположение транспорта, приоритеты доставки и ограничения по времени.
- AI-моделирование и построение маршрутов. Алгоритмы машинного обучения и оптимизации (например, генетические алгоритмы, динамическое программирование) рассчитывают наилучшие маршруты для каждого транспортного средства или группы, учитывая все ограничения и цели: минимизация времени, затрат, пробега и выбросов.
- Динамическая перенастройка. В случае изменений (новые заказы, дорожные события, задержки) система автоматически пересчитывает маршруты и уведомляет водителей через мобильные приложения или бортовые терминалы.
- Интеграция с корпоративными системами. Решение интегрируется с TMS, WMS, ERP и CRM, что обеспечивает сквозную автоматизацию логистики — от приёма заказа до доставки и обратной связи с клиентом.
- BI-аналитика и прогнозирование. Встроенные дашборды и отчёты позволяют анализировать эффективность маршрутизации, выявлять узкие места, прогнозировать загрузку транспорта и планировать оптимальное распределение ресурсов.
Программное обеспечение
| Категория | Примеры решений | Описание и функционал |
|---|---|---|
| Платформы маршрутизации | Яндекс Маршрутизация, SberLogistics Route Optimizer | Оптимизация маршрутов с учётом дорожной ситуации, интеграция с корпоративными системами и мобильными приложениями |
| Платформы прогнозирования и планирования | GoodsForecast, Streamline | Прогнозирование спроса и планирование логистики для повышения эффективности цепочек поставок |
| Складские системы | Omniful WMS, Solvo.WMS | Интеграция складских операций с маршрутизацией и управлением запасами |
| BI и аналитика | Power BI, Tableau, отечественные платформы | Визуализация логистических показателей, построение дашбордов и аналитических отчётов |
| AI/ML-библиотеки | Python, PyTorch, TensorFlow | Разработка кастомных моделей для оптимизации логистики и анализа данных |
Подходящее серверное оборудование
| Компонент | Характеристики | Назначение |
|---|---|---|
| CPU | 2× Intel Xeon / AMD EPYC | Высокопроизводительная параллельная обработка данных и моделей |
| GPU | 2–4× NVIDIA A100 / RTX 4090 или отечественные аналоги | Ускорение инференса и обучения моделей ИИ и компьютерного зрения |
| RAM | 128–512 ГБ DDR4/DDR5 | Хранение массивов данных, моделей и аналитики |
| Хранилище | 10–40 ТБ NVMe SSD | Быстрое хранение и доступ к данным, логам и обучающим выборкам |
| Сеть | 25–100 Гбит/с Ethernet | Высокоскоростная передача данных между кластерами и внешними системами |
| Облако | Yandex Cloud, VK Cloud, собственный дата-центр | Масштабируемость, отказоустойчивость и распределённые вычисления |
| Обработка данных | Edge-серверы для локальной обработки данных на складах и в транспортных узлах | |
| Хранение | NAS/SAN для хранения логистических данных, видеоархива и аналитики | |
| Сетевые решения | Высокоскоростные коммутаторы, защищённые каналы связи, поддержка мобильных устройств и IoT |
Примеры серверов для данного решения
Артикул: AS-4124GS-TNR+
DP AMD, Dual-Root System with 8 GPUs
Форм-фактор:
4U
CPU:
AMD EPYC 7002
HDD:
24x 2.5" SATA/NVMe
Блок питания:
2200W
Артикул: SYS-751GE-TNRT
DP rackmount tower 4-GPU workstation with closed-loop liquid cooling
Форм-фактор:
Tower
CPU:
Intel Xeon Scalable Gen4
HDD:
8x 2.5" NVMe/SAS/SATA
Блок питания:
2200W
Артикул: AS-4125GS-TNRT
GPU сервер Supermicro AS-4125GS-TNRT. Система DP AMD 4U с поддержкой до 8 графических процессоров PCIe с прямым подключением
Форм-фактор:
4U
CPU:
AMD EPYC 9004
HDD:
2x 2.5" SATA, 8x 2.5" NVMe
Блок питания:
2200W
Архитектура решения
1. Сбор и интеграция данных. Данные о заказах, дорожной ситуации, погоде, местоположении транспорта, расписаниях и ограничениях.
2. AI-ядро. Модули построения и оптимизации маршрутов, прогнозирования времени доставки, динамической перенастройки.
3. Интеграция. API для связи с TMS, WMS, ERP, мобильными приложениями водителей и клиентскими сервисами.
4. BI-аналитика. Дашборды по эффективности маршрутизации, отчёты по затратам, времени доставки, анализ отклонений.
5. Безопасность. Шифрование данных, аудит, хранение информации в РФ, поддержка 152-ФЗ.
Пример конфигурации для компании с автопарком 100 машин
| Компонент | Модель / Спецификация | Кол-во |
|---|---|---|
| Сервер | Supermicro GPU A+ Server AS -4124GS-TNR+ | 1 |
| CPU | AMD EPYC 7003 | 2 |
| GPU | NVIDIA A100 | 2 |
| RAM | DDR4 ECC | 256 ГБ |
| SSD | 10 ТБ SSD | 2 |
| Сеть | 25 Гбит Ethernet | |
| ПО | Яндекс Маршрутизация, интеграция с Omniful WMS, Power BI | |
| Дополнительные устройства | Мобильные приложения для курьеров и операторов, edge-контроллеры на складах BI-панель для мониторинга и анализа маршрутов и доставки |
Внедрение: 2–4 месяца, поэтапно (от пилота до полного запуска).
Артикул: -
Форм-фактор:
4U
CPU:
AMD EPYC 7002
HDD:
24x 2.5" SAS/SATA
Блок питания:
2200W
Корпус (размеры):
Высота: 178 мм, Глубина: 737 мм, Ширина: 437 мм
Артикул: A100PCIe
Графический процессор NVIDIA A100 с тензорными ядрами. Самая мощная вычислительная платформа для любой рабочей нагрузки.
Этот GPU обеспечивает беспрецедентное ускорение в любых масштабах для обеспечения работы самых высокопроизводительных в мире центров обработки данных и предназначен для приложений искусственного интеллекта, анализа данных и высокопроизводительных вычислений (HPC).
Артикул: AS-4124GS-TNR+
DP AMD, Dual-Root System with 8 GPUs
Форм-фактор:
4U
CPU:
AMD EPYC 7002
HDD:
24x 2.5" SATA/NVMe
Блок питания:
2200W
Кто уже применяет такие решения в России
В России AI-решения для оптимизации маршрутов доставки активно внедряют крупнейшие логистические операторы, ритейлеры и маркетплейсы. Например, Яндекс Маршрутизация используется в компаниях «Деловые Линии», X5 Group, Wildberries и Ozon для построения оптимальных маршрутов доставки товаров клиентам и между складами. СберЛогистика применяет собственные AI-платформы для маршрутизации курьеров и грузового транспорта, что позволяет сокращать издержки и ускорять доставку.
Российские WMS и TMS-системы интегрируют модули AI-оптимизации, обеспечивая сквозную автоматизацию логистики и повышение качества сервиса для конечных клиентов.
