27.08.2026  Экспертиза, Искусственный интеллект

Сегодня ИИ, а точнее машинное обучение (ML), все глубже встраивается в управление доставкой, помогая прогнозировать спрос и опоздания, рассчитывать сроки и оптимизировать процессы. Разбираемся, какие задачи последней мили уже можно передать алгоритмам и почему главным преимуществом логистических платформ становится не сам искусственный интеллект, а качество накопленных данных и возможности прогнозирования. От автоматизации к планированию и прогнозу Переход от простой автоматизации к прогнозному управлению доставкой происходил постепенно. По мере накопления данных и развития технологий логистические системы стали решать все более сложные задачи. Условно этот процесс можно разделить на два этапа. Цифровизация доставки. Этот этап связан прежде всего с автоматизацией рутинных операций. Системы научились распределять заказы между курьерами, строить маршруты, рассчитывать предполагаемое время доставки (ETA), объединять несколько заказов в одну цепочку и пересчитывать параметры при изменении ситуации. Это позволило сократить объем ручной работы и снизить зависимость процессов от диспетчера. Прогнозное управление. Здесь системы начинают не только обрабатывать текущую ситуацию, но и прогнозировать дальнейшее развитие событий. Например, модели машинного обучения анализируют историю заказов и оценивают будущий спрос в конкретной зоне и временном интервале. Это позволяет бизнесу заранее планировать количество курьеров и адаптировать ресурсы к ожидаемой нагрузке, что особенно важно для ... читать далее.