Система автоматизации логистики c AI

Экспертиза

Backend

Техстек

Java
Lisp
Prolog

У вас есть задача?
Давайте обсудим?

О клиенте

Крупный оператор грузоперевозок из США, управляющий крупномасштабной логистикой в различных регионах. Компания искала решение для оптимизации своих логистических операций, минимизации затрат и повышения прибыльности за счет оптимизированного управления водителями и маршрутами.

О проекте

Проект включал разработку системы оптимизации логистики на основе ИИ. Система должна была автоматизировать процесс сопоставления доступных водителей грузовиков с грузами, согласования оптимальных ставок и обеспечения своевременной доставки. Используя ИИ, система могла бы наладить взаимодействие в режиме реального времени с несколькими водителями одновременно, обеспечивая наилучшие возможные ставки и повышая эффективность логистических операций.

Описание задачи

Международный грузоперевозчик сформулировал перечень требований к ИИ-системе:

Подбор и согласование водителей: разработанное решение должно автоматически сопоставлять грузовые грузы с доступными водителями и договариваться о ставках, находя наиболее экономически выгодные варианты для клиента.
Общение в реальном времени: наладить общение с 10-50 водителями одновременно, обеспечивая быстрые и эффективные процессы переговоров.
Своевременные поставки: гарантировать, что все логистические операции выполняются вовремя, способствуя общей операционной эффективности.
Оптимизация затрат: сэкономить на логистических расходах, используя ИИ для обеспечения лучших ставок для каждой доставки, что привело к повышению прибыльности.

Реализация

ИИ-платформа была реализована с использованием следующих технологий и подходов:

Java для разработки бэкэнда: ядро системы построили на Java для обеспечения надежности, масштабируемости и надежной производительности при больших нагрузках.
AI и логика оптимизации в Lisp и Prolog: эти языки использовались для разработки компонентов ИИ, отвечающих за согласование в реальном времени, принятие решений и оптимизацию маршрута. Lisp обрабатывал сложные алгоритмы ИИ, в то время как Prolog использовался для логического программирования и задач удовлетворения ограничений.

Общение в реальном времени: система могла инициировать разговоры с 10–50 водителями грузовиков одновременно, имитируя переговоры, подобные человеческим. Она использовала данные о предыдущих маршрутах, предпочтениях водителей и рыночных тенденциях, чтобы предлагать конкурентоспособные тарифы.
Интеграция с логистическими платформами: система была интегрирована в существующую логистическую инфраструктуру клиента, что позволило беспрепятственно обновлять статусы доставки, маршруты и корректировать их в реальном времени на основе меняющихся условий.

Результат

Разработанная ИИ-система автоматизировала переговоры с водителями в реальном времени, подбирая оптимальные по стоимости и срокам варианты доставки, что позволило значительно сократить логистические расходы за счет согласования выгодных тарифов и оптимизации маршрутов. Платформа повысила операционную эффективность, обеспечивая своевременные поставки и минимизируя простои, а также легко масштабировалась для одновременного управления переговорами с большим парком водителей без ручного вмешательства. В результате клиент получил полностью преобразованные логистические операции с автоматизированными процессами, сниженными затратами и улучшенным управлением маршрутами, что усилило его конкурентоспособность на рынке за счет роста прибыльности и общей эффективности.

Переходите по ссылке, чтобы узнать больше.