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.
В 21 субъекте России тестируют беспилотную авиационную доставку грузов массой от 5 до 300 кг, в том числе в труднодоступные локации.
Заявлено сокращение времени доставки на 30%; за время апробации перевезено более 2 тыс. кг полезной нагрузки.
Модели компьютерного зрения внедрены в зонах камер складирования материалов для контроля безопасности работ.
не раскрыто
Внедрила VK Process Mining для анализа данных системы управления складом на одном из складов.
Количественный эффект не раскрыт.
В 2025 году сеть начала переход на F&R-систему российского поставщика. ML-модели учитывают продажи, внешние факторы и покупательское поведение отдельных магазинов, а система оптимизирует заказы.
Переход на систему начат. Полное масштабирование запланировано на следующий год; отдельный эффект ML-прогнозирования не раскрыт.
Системы ИИ используются для прогнозирования спроса и оптимизации маршрутов доставки.
Количественный эффект не раскрыт.
Запущен проект внедрения системы прогнозирования спроса и управления цепочками поставок на базе Novo Forecast Enterprise.
Количественный эффект не раскрыт.
В распределительном центре в Софьино внедрили мобильного робота-инвентаризатора с лидаром, компьютерным зрением и цифровой моделью склада для ежедневной проверки адресов хранения.
Время плановой инвентаризации сократилось с 8 до 2 часов, критичные расхождения — с 45 до 10 в день, покрытие достигло 99%, а итоговая проверка дала 100% точные данные по проверенным ячейкам.
Компания использует интеллектуальное составление расписаний.
Количественный эффект не раскрыт.
В 2025 году компания создала предиктивную ML-модель для распределительных центров свежей продукции.
Заявлено снижение дефицита товаров на 12% и сокращение списаний без отдельного численного показателя.
Разработан ансамбль моделей градиентного бустинга XGBoost для прогноза класса выклева цист по лабораторным данным; реализованы серверная часть, обработка выгрузок 1С и передача итоговых датафреймов в 1С.
Средняя точность классификации составила 92,5%; для классов — 93,5% и 90,5%. Сервис поддерживает планирование операций с биоматериалом, логистику и хранение.
АРДИС автоматизирует коммерческий учёт железнодорожного транспорта и расхода профилактической жидкости для омасливания вагонов; система интегрирована с ILSAR.
В промышленную эксплуатацию сдано 11 систем.
Системы ИИ используются для прогнозирования спроса и оптимизации маршрутов доставки.
Количественный эффект не раскрыт.
Коммерческая эксплуатация автономных грузовиков Evocargo N1 с использованием системы искусственного интеллекта.
Автономные грузовики работают на промышленных предприятиях, в распределительных центрах и аэропортах.
Внедрение мониторинга транспорта на основе математических моделей, созданных с использованием ИИ и больших данных.
Повышение прозрачности логистики холдинга и эффективности использования топлива и горюче-смазочных материалов заявлено как цель инструмента.
Для планирования доставки внедрены отдельные ИИ-агенты, которые оптимизируют маршруты с учётом условий контрактов, географии, сроков, тарифов, временных окон и исторических данных.
Сократилось время планирования доставки; логистика стала управляемой, а затраты на логистику снизились на 18,4%.
ИИ-навигация используется роботами-складчиками при сборке заказов.
В статье заявлено ускорение сборки заказов в три раза.
На комбинате внедрены системы машинного зрения, автоматизированная приёмка сырья и цифровой контроль лесозаготовок.
не раскрыто
Беспилотный поезд «Ласточка» эксплуатируется на Московском центральном кольце.
Поезд прошёл более 80 тыс. км, эксплуатировался более года без инцидентов и перевёз более 5 млн пассажиров.
Система компьютерного зрения на YOLO проверяет фотографии упаковки каждого грузового места. ELMA365 передаёт снимки на проверку, уведомляет об отклонениях и регистрирует замечания клиентов из B2B-портала.
По данным ELMA, автоматизированная проверка охватывает все грузовые места, обращения клиентов о статусе заказов и упаковке сократились примерно на 80%, а доля рекламаций по качеству упаковки — до 1%.
Ассистент по цепочкам поставок сопоставляет планы, спрос и загрузку производственных мощностей для поддержки решений сотрудников.
Конкретный эффект ассистента по цепочкам поставок не раскрыт.
Компания использует сервис умного поиска автозаправочных станций по маршруту.
Количественный эффект не раскрыт.
Компания использует ИИ-платформу для планирования автодоставки.
Платформа охватывает планирование автодоставки в 300 городах.
Компания перешла к промышленному использованию роботизированного манипулятора на действующей линии сортировки.
Заявлена производительность не менее 950 единиц товара в час и успешность захвата свыше 97%.
Сеть заменяет систему Oracle для прогнозирования спроса и управления товарными запасами российским решением Napoleon IT.
Количественный эффект не раскрыт.
В рамках проекта «Автономное судовождение» запущено движение двух беспилотных паромов.
Паромами перевезено 1,6 млн тонн грузов.
В пилотном режиме запускается технология голосовой инвентаризации товаров для упрощения работы сотрудников магазинов.
Количественный эффект не раскрыт.