Почта России внедрила отечественную систему интеллектуального моделирования для повышения эффективности своей логистической сети. Решение построено на анализе большого объёма исторических данных о почтовых отправлениях, что позволяет точно предсказывать объёмы поступающей корреспонденции на каждом этапе цепочки – от сортировочных центров до отделений связи. На основе этих прогнозов выбираются оптимальные маршруты для различных видов транспорта.

Сокращение времени на планирование приводит к снижению операционных расходов при сохранении установленных сроков доставки. Такой подход помогает избежать простоев и лишних пробегов техники, а также более рационально распределять ресурсы в периоды сезонных нагрузок.

По словам специалистов в сфере транспортной логистики, использование больших данных и предиктивного моделирования повышает гибкость управленческих решений и способствует уменьшению неэффективных перемещений грузов. Это особенно актуально для nationwide оператора, гдеVariability в потоках отправлений существенно влияет на загрузку автопарка и железнодорожных составов.

Если вы хотите попробовать подобные подходы в собственных проектах, на сайте AiGENDA можно обучиться работе с моделями прогнозирования, анализировать большие наборы данных и автоматизировать процесс выбора оптимальных решений. Это поможет развить навыки в области данных и логистики, применимые в самых разных отраслях.