Перейти к основному содержимому

ИИ-агент "Контроль качества" для логистики и экспедиторских услуг

Потребности бизнеса​

Основные проблемы​

  1. Ошибки в документации: Неправильное оформление транспортных накладных, таможенных деклараций и других документов.
  2. Потеря грузов: Отсутствие контроля за перемещением грузов, что приводит к их потере или повреждению.
  3. Неэффективное планирование маршрутов: Неоптимальные маршруты увеличивают время доставки и затраты на топливо.
  4. Низкая прозрачность процессов: Отсутствие реального времени отслеживания грузов и статусов доставки.

Типы бизнеса​

  • Экспедиторские компании.
  • Логистические операторы.
  • Транспортные компании.
  • Компании, занимающиеся международными перевозками.

Решение с использованием ИИ​

Ключевые функции агента​

  1. Автоматическая проверка документов: Использование NLP для анализа и проверки корректности транспортных накладных, таможенных деклараций и других документов.
  2. Мониторинг грузов: Интеграция с GPS и IoT-устройствами для отслеживания местоположения грузов в реальном времени.
  3. Оптимизация маршрутов: Использование машинного обучения для анализа данных о трафике, погоде и других факторах, влияющих на доставку.
  4. Анализ данных: Сбор и анализ данных о доставках для выявления узких мест и улучшения процессов.

Возможности использования​

  • Одиночное использование: Агент может быть интегрирован в существующие системы компании.
  • Мультиагентное использование: Несколько агентов могут работать вместе для управления сложными логистическими цепочками.

Типы моделей ИИ​

  • NLP (Natural Language Processing): Для анализа и проверки документов.
  • Машинное обучение: Для оптимизации маршрутов и прогнозирования задержек.
  • Компьютерное зрение: Для автоматической проверки состояния грузов.
  • Анализ данных: Для выявления тенденций и улучшения процессов.

Подход к решению​

Этапы работы агента​

  1. Сбор данных: Интеграция с существующими системами и устройствами для сбора данных.
  2. Анализ данных: Использование ИИ для анализа собранных данных.
  3. Генерация решений: Предложение оптимальных решений на основе анализа данных.
  4. Реализация решений: Автоматическое или ручное внедрение предложенных решений.

Схема взаимодействия​

[Сбор данных] -> [Анализ данных] -> [Генерация решений] -> [Реализация решений]

Разработка агента​

Этапы разработки​

  1. Сбор требований: Анализ бизнес-процессов и определение ключевых задач.
  2. Анализ процессов: Изучение существующих процессов и выявление узких мест.
  3. Подбор решения: Адаптация готового решения или разработка с нуля.
  4. Интеграция: Внедрение агента в существующие системы.
  5. Обучение: Обучение сотрудников работе с агентом.

Как этим пользоваться​

Инструкция по интеграции​

Для интеграции агента в бизнес-процессы используйте OpenAPI нашей платформы. Примеры запросов и ответов API приведены ниже.

Примеры запросов и ответов API​

Прогнозирование​

Запрос:

{
  "route": "Москва-Санкт-Петербург",
  "date": "2023-10-01",
  "vehicle_type": "грузовик"
}

Ответ:

{
  "estimated_time": "12 часов",
  "fuel_cost": "5000 руб",
  "traffic_conditions": "умеренные"
}

Управление данными​

Запрос:

{
  "action": "update",
  "document_id": "12345",
  "fields": {
    "weight": "1000 кг",
    "destination": "Санкт-Петербург"
  }
}

Ответ:

{
  "status": "success",
  "message": "Документ обновлен"
}

Анализ данных​

Запрос:

{
  "period": "2023-09-01 to 2023-09-30",
  "metric": "delivery_time"
}

Ответ:

{
  "average_delivery_time": "24 часа",
  "max_delivery_time": "48 часов",
  "min_delivery_time": "12 часов"
}

Управление взаимодействиями​

Запрос:

{
  "action": "notify",
  "message": "Груз прибыл на склад",
  "recipients": ["driver@example.com", "manager@example.com"]
}

Ответ:

{
  "status": "success",
  "message": "Уведомления отправлены"
}

Ключевые API-эндпоинты​

/predict​

  • Назначение: Прогнозирование времени и стоимости доставки.
  • Запрос: 
    {
      "route": "Москва-Санкт-Петербург",
      "date": "2023-10-01",
      "vehicle_type": "грузовик"
    }
  • Ответ: 
    {
      "estimated_time": "12 часов",
      "fuel_cost": "5000 руб",
      "traffic_conditions": "умеренные"
    }

/update​

  • Назначение: Обновление данных о грузе.
  • Запрос: 
    {
      "action": "update",
      "document_id": "12345",
      "fields": {
        "weight": "1000 кг",
        "destination": "Санкт-Петербург"
      }
    }
  • Ответ: 
    {
      "status": "success",
      "message": "Документ обновлен"
    }

/analyze​

  • Назначение: Анализ данных о доставках.
  • Запрос: 
    {
      "period": "2023-09-01 to 2023-09-30",
      "metric": "delivery_time"
    }
  • Ответ: 
    {
      "average_delivery_time": "24 часа",
      "max_delivery_time": "48 часов",
      "min_delivery_time": "12 часов"
    }

/notify​

  • Назначение: Управление уведомлениями.
  • Запрос: 
    {
      "action": "notify",
      "message": "Груз прибыл на склад",
      "recipients": ["driver@example.com", "manager@example.com"]
    }
  • Ответ: 
    {
      "status": "success",
      "message": "Уведомления отправлены"
    }

Примеры использования​

Кейс 1: Оптимизация маршрутов​

Компания "ЛогистикПро" использовала агента для оптимизации маршрутов доставки. В результате время доставки сократилось на 20%, а затраты на топливо уменьшились на 15%.

Кейс 2: Автоматическая проверка документов​

Компания "ТрансЭкспресс" внедрила агента для автоматической проверки транспортных накладных. Количество ошибок в документации сократилось на 90%.

Кейс 3: Мониторинг грузов​

Компания "ГрузовикСервис" использовала агента для отслеживания грузов в реальном времени. Потеря грузов сократилась на 50%.

Напишите нам​

Готовы начать? Опишите вашу задачу, и мы найдем решение для вашего бизнеса.

Контакты