Logistics AI которому доверяет
и диспетчер, и регулятор

Route Optimization

Vehicle routing с реалистичными constraints.

• Time windows + service times
• Driver hours-of-service (HOS)
• Multi-depot + backhaul
• Live re-routing на события

Demand Sensing

Short-horizon demand sensing для пополнения.

• Daily / hourly demand sensing
• Fusion внешних сигналов (погода, события)
• Pipeline integration с WMS / ERP
• MAPE reported по lane / SKU

Predictive Maintenance

Предсказание отказов для парка и складского оборудования.

• Sensor fusion (vibration, temperature, oil)
• Remaining-useful-life (RUL) modelling
• Интеграция с maintenance scheduling
• Моделирование cost of false-positive

WMS Automation

Slot allocation, pick path оптимизация, exception detection.

• Slot allocation по velocity + weight
• Pick path оптимизация
• Damage / mispick detection
• ERP / WMS интеграция

Driver Data Privacy

152-ФЗ-совместимая обработка telematics.

• Минимизация персональных данных
• Workflow согласия водителя
• Право на доступ + portability
• Контроль retention

Model Governance

Документация, мониторинг и rollback каждой production-модели.

• Model registry с lineage
• Drift detection по demand сигналам
• Champion / Challenger flow
• Воспроизводимый feature engineering

РФ: 152-ФЗ, требования Минтранса, ФЗ-259

152-ФЗ для driver и shipper data, требования Минтранса по тахографам и ЕГАИС, ФЗ-259 (Устав автомобильного транспорта), требования по электронным транспортным накладным.

ЕС: GDPR (driver data), eCMR, ISPS, IMO

GDPR для driver и shipper data, eCMR digital consignment notes, ISPS Code для port-facility security, IMO 2021 cybersecurity guidelines для ship management.

Операционные controls + audit trail

Целостность sensor-data, segregation of duties, audit trail для каждого routing / dispatch решения - построено под customer audit и regulator inspection.

Route optimization - экономия топлива и времени

Что показывает индустрия: Top-quartile парки отчитываются о 10-15% снижении топлива + 8-12% снижении времени с реалистичным constraint-based vehicle routing vs naive Google-Maps baseline (Gartner supply chain 2024).

Где входим мы: Time windows + service times, driver HOS, multi-depot + backhaul, live re-routing на события - constraints honoured, не 'closest first'.

• Time windows и service times honoured
• Driver HOS compliance (не just shortest path)
• Multi-depot и backhaul
• Live re-routing на traffic + отмены

Predictive maintenance MTBF lift

Что показывает индустрия: Sensor-fusion predictive maintenance увеличивает mean-time-between-failures на 20-35% для fleet и warehouse оборудования vs interval-based maintenance (Bain industrial 2024).

Где входим мы: Sensor fusion (vibration, temperature, oil), remaining-useful-life modelling, интеграция с maintenance scheduling, cost of false-positive modelled - не just 'replace at threshold'.

• Sensor fusion (не single-signal)
• RUL modelling (не threshold heuristic)
• Maintenance scheduling integrated с WMS / ERP
• Cost of false-positive modelled

Demand sensing forecast error

Что показывает индустрия: Daily / hourly demand sensing в комбинации с external signals снижает lane-SKU forecast error на 20-30% vs weekly baseline (McKinsey supply chain 2024).

Где входим мы: Daily / hourly demand sensing, fusion внешних сигналов (погода, события), pipeline integration с WMS / ERP, MAPE reported по lane / SKU.

• Daily / hourly гранулярность (не weekly)
• Fusion внешних сигналов (погода, события)
• Pipeline integration с WMS / ERP
• MAPE reported по lane / SKU