Как компании используют искусственный интеллект для планирования маршрутов, управления запасами и складских операций. Кейсы логистики в торговле, промышленности и перевозках с задачами, решениями и результатами.
Кейсов внедрения: 146.
На новом платном участке транспортного коридора интегрирован комплекс решений на основе ИИ для управления дорожным движением и взимания платы.
Система выявляет инциденты и включает барьерную систему взимания платы; заявлено содействие разгрузке региональной дорожной сети.
Система анализирует массивы данных и прогнозирует расхождения в поставках до их возникновения.
Расхождения с поставщиками сократились на 80%; заявлена ежегодная экономия 60 млн рублей.
Прогноз спроса строится по данным о выданных разрешениях на строительство в регионе и используется при планировании производства.
Складские остатки на конец сезона снизились на 30%.
Компания вместе с командой применяет методы машинного обучения и искусственного интеллекта в операционных задачах контейнерной логистики.
Количественный эффект не раскрыт.
Внедрил нейросети для оптимизации маршрутов курьеров и управления логистикой.
Количественный эффект не раскрыт.
Voximplant-бот принимает входящие заявки ночью и в выходные и работает по пяти типовым сценариям.
За квартал бот принял 34% всех входящих заявок в нерабочее время.
n8n-пайплайн через API АТИ.су отслеживает лоты по 12 маршрутам, уведомляет диспетчеров в Telegram и автоматически рассчитывает маржу каждого рейса.
Холостой пробег снизился с 28% до 17%; совокупно три внедрённых модуля дали рост выручки на 22%.
GigaChat извлекает реквизиты из голосового сообщения водителя и через API передаёт данные для заполнения ТТН в 1С:Управление транспортом.
Время оформления ТТН сократилось с 15 минут до 90 секунд.
Компания реализует проекты по оптимизации логистики с применением ИИ.
Количественный эффект не раскрыт.
Фабрика внедрила Яндекс Маршрутизацию и TMS на базе 1С для планирования доставки.
Затраты на последнюю милю снизились на 35%, время планирования маршрутов — на 75%; каждый логист высвободил 2,5 часа в день, число адресов за рейс удвоилось, а пробег на адрес сократился на 25%.
Предиктивная модель на основе накопленных данных и машинного обучения прогнозирует спрос покупателей и объем продукции для поставок в магазины.
Система помогает планировать объем поставок, логистику и загрузку производства, снижая риск дефицита и избыточных запасов; количественный эффект не раскрыт.
ВМТП ввёл в эксплуатацию систему автоматического осмотра контейнеров на основе машинного зрения.
Количественный эффект не раскрыт.
На складе X5 в Пушкино ИИ-диспетчер координирует движение роботов-шаттлов, предотвращает коллизии и минимизирует холостой пробег.
По данным источника, система с 1 200 роботами обрабатывает 350 000 заказов в сутки, а диспетчер принимает до 100 решений в секунду.
ИИ автоматически формирует курьерские маршруты.
Количественный эффект не раскрыт.
Ритейлер внедрил систему Veeroute для автоматической маршрутизации доставки.
Заявлено снижение стоимости доставки одного палето-места на 2–5%.
Сервис «Маршрутизатор» используется для автоматизации планирования перевозок федерального 3PL-оператора.
Заявлено, что сервис позволил заменить труд 10 логистов.
Компания внедрила ИИ для построения маршрутов курьеров с учётом пробок, плотности заказов и расхода топлива.
Заявлена 15%-ная рационализация процессов планирования.
Market AI помогает продавцам проверять список документов для отметки «Оригинал» и оформлять пропуска на склад.
Количественный эффект не раскрыт.
В 2025 году Image Recognition масштабировали на магазины «у дома», супермаркеты и «М.Косметик». По фотографии выкладки приложение показывает недостающие товары и отклонения от планограммы, помогая сотруднику исправить их.
Компания оценивает возможный прирост товарооборота до 0,6% при совместном применении технологии и соблюдении планограмм.
Внедрили ИИ-модуль в WMS, который строит оптимальный маршрут сборщика для каждого заказа на основе плана склада, координат ячеек и истории заказов.
Среднее время сборки заказа из 10 позиций сократилось с 25 до 19 минут (-24%); производительность склада выросла на 18% без дополнительного найма.
ИИ-бот круглосуточно консультирует до и после покупки, рассчитывает доставку, находит пункты выдачи, сообщает статус заказа, собирает контакты и передаёт готовых к покупке клиентов менеджерам.
Время ответа сократилось с 4–12 часов до минуты, количество потерянных лидов снизилось на 17%, а конверсия в покупку увеличилась на 10–15%.
Видеоаналитика заранее выявляет дефекты ледового полотна зимников для организации ремонта до прохождения колонны техники.
Не раскрыто.
Компьютерное зрение выполняет предварительную проверку крепления негабаритных грузов перед транспортировкой.
Не раскрыто.
Внедрена ML-модель прогнозирования спроса.
Качество прогнозирования выросло на 29% по сравнению со статистическими методами.
Разработана ML-модель на данных продаж и интегрирована с ERP; модель ежедневно рекомендует объем заказа у поставщиков.
Точность прогноза улучшилась на 24%, потери от затоваривания снизились на 30%, доступность товара повысилась на 15%; заявлен совокупный эффект 20 млн рублей в год.
Внедрена AI-система, которая автоматически предлагает маршруты и распределяет товары по машинам с учетом точек, объемов, сроков и трафика.
Средний пробег снизился на 12%, загруженность машин выросла на 18%, время доставки сократилось на 15%; заявлен совокупный эффект 40 млн рублей в год.
Внедрённая система прогнозирует спрос, размещает товары на складе и оптимизирует перемещение продукции.
Время обработки складских операций сокращено на 30%, избыточные запасы снижены на 20%.
Система идентификации и учёта вагонов на базе распознавания номеров помогает прогнозировать спрос и планировать объём и тип транспорта, расписание, расположение и стоимость перевозки.
Количественный эффект не раскрыт.
Камера распознает штрихкоды на коробках; сведения сохраняются в базе данных и передаются в 1С и ФГИС «Меркурий».
Учет выпуска и передача данных стали занимать 20 минут вместо примерно 1,5 часа за смену; источник также заявляет об исключении ошибок ввода.
Автономные большегрузы КАМАЗ с 2024 года курсируют между Москвой и Петербургом без участия человека; в 2025 году появились на ЦКАД.
Автономный тягач добрался из Петербурга до Казани в 2,5 раза быстрее, чем грузовик с водителем при соблюдении условий режима труда и отдыха.