Перейти к основному содержимому

Оптимизация маршрутов: ИИ-агент для логистики и пассажирских перевозок

Потребности бизнеса​

Основные проблемы​

  1. Неэффективное планирование маршрутов: Ручное планирование маршрутов часто приводит к увеличению времени в пути, перерасходу топлива и недовольству клиентов.
  2. Высокие операционные затраты: Неоптимизированные маршруты увеличивают расходы на топливо, техническое обслуживание и зарплаты водителей.
  3. Сложность управления большим количеством данных: Компании сталкиваются с трудностями при обработке и анализе больших объемов данных о маршрутах, заказах и клиентах.
  4. Недостаточная гибкость: Быстрое реагирование на изменения в расписании, заказах или дорожной обстановке требует автоматизации.

Типы бизнеса​

  • Компании, занимающиеся пассажирскими перевозками (такси, автобусы, микроавтобусы).
  • Логистические компании, занимающиеся доставкой пассажиров.
  • Сервисы каршеринга и аренды транспортных средств.

Решение с использованием ИИ​

Ключевые функции агента​

  1. Оптимизация маршрутов: Автоматическое построение оптимальных маршрутов с учетом текущих заказов, дорожной обстановки и ограничений.
  2. Прогнозирование спроса: Анализ данных для прогнозирования спроса на перевозки в разных районах и в разное время.
  3. Динамическое обновление маршрутов: Реакция на изменения в реальном времени (пробки, аварии, новые заказы).
  4. Снижение затрат: Минимизация расходов на топливо и время в пути.
  5. Улучшение качества обслуживания: Сокращение времени ожидания для клиентов и повышение удовлетворенности.

Возможности использования​

  • Одиночный агент: Для небольших компаний с ограниченным количеством транспортных средств.
  • Мультиагентная система: Для крупных компаний с большим количеством транспортных средств и сложной логистикой.

Типы моделей ИИ​

  • Машинное обучение: Для анализа исторических данных и прогнозирования спроса.
  • Генетические алгоритмы: Для оптимизации маршрутов.
  • NLP (Natural Language Processing): Для обработки заказов, поступающих в текстовом формате.
  • Реинфорсмент-обучение: Для динамического обновления маршрутов в реальном времени.

Подход к решению​

Этапы работы агента​

  1. Сбор данных: Получение данных о заказах, текущем местоположении транспортных средств, дорожной обстановке и других параметрах.
  2. Анализ данных: Обработка данных с использованием машинного обучения и других методов.
  3. Генерация решений: Построение оптимальных маршрутов и рекомендаций для водителей.
  4. Обновление маршрутов: Динамическое обновление маршрутов в реальном времени.

Схема взаимодействия​

[Заказы] -> [Сбор данных] -> [Анализ данных] -> [Генерация маршрутов] -> [Обновление маршрутов] -> [Водители]

Разработка агента​

Этапы разработки​

  1. Сбор требований: Анализ бизнес-процессов и потребностей компании.
  2. Анализ процессов: Изучение текущих процессов планирования маршрутов.
  3. Подбор решения: Адаптация готового решения или разработка с нуля.
  4. Интеграция: Внедрение агента в существующие системы компании.
  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 приведены ниже.

Примеры запросов и ответов API​

Прогнозирование спроса​

Запрос:

{
  "method": "POST",
  "endpoint": "/api/v1/predict-demand",
  "body": {
    "region": "Москва",
    "time_range": {
      "start": "2023-10-01T00:00:00Z",
      "end": "2023-10-07T23:59:59Z"
    }
  }
}

Ответ:

{
  "status": "success",
  "data": {
    "predictions": [
      {
        "date": "2023-10-01",
        "demand": 1200
      },
      {
        "date": "2023-10-02",
        "demand": 1300
      }
    ]
  }
}

Оптимизация маршрутов​

Запрос:

{
  "method": "POST",
  "endpoint": "/api/v1/optimize-route",
  "body": {
    "orders": [
      {
        "id": 1,
        "pickup": "55.7558,37.6176",
        "dropoff": "55.7600,37.6200"
      },
      {
        "id": 2,
        "pickup": "55.7500,37.6100",
        "dropoff": "55.7700,37.6300"
      }
    ],
    "vehicles": [
      {
        "id": 1,
        "location": "55.7558,37.6176"
      }
    ]
  }
}

Ответ:

{
  "status": "success",
  "data": {
    "routes": [
      {
        "vehicle_id": 1,
        "route": [
          {
            "order_id": 1,
            "pickup": "55.7558,37.6176",
            "dropoff": "55.7600,37.6200"
          },
          {
            "order_id": 2,
            "pickup": "55.7500,37.6100",
            "dropoff": "55.7700,37.6300"
          }
        ]
      }
    ]
  }
}

Ключевые API-эндпоинты​

/api/v1/predict-demand​

  • Назначение: Прогнозирование спроса на перевозки в указанном регионе и временном диапазоне.
  • Запрос: 
    {
      "region": "string",
      "time_range": {
        "start": "datetime",
        "end": "datetime"
      }
    }
  • Ответ: 
    {
      "status": "string",
      "data": {
        "predictions": [
          {
            "date": "string",
            "demand": "integer"
          }
        ]
      }
    }

/api/v1/optimize-route​

  • Назначение: Оптимизация маршрутов для заданных заказов и транспортных средств.
  • Запрос: 
    {
      "orders": [
        {
          "id": "integer",
          "pickup": "string",
          "dropoff": "string"
        }
      ],
      "vehicles": [
        {
          "id": "integer",
          "location": "string"
        }
      ]
    }
  • Ответ: 
    {
      "status": "string",
      "data": {
        "routes": [
          {
            "vehicle_id": "integer",
            "route": [
              {
                "order_id": "integer",
                "pickup": "string",
                "dropoff": "string"
              }
            ]
          }
        ]
      }
    }

Примеры использования​

Кейс 1: Оптимизация маршрутов для службы такси​

Компания, занимающаяся пассажирскими перевозками, внедрила агента для оптимизации маршрутов. В результате время в пути сократилось на 15%, а расход топлива уменьшился на 10%.

Кейс 2: Прогнозирование спроса для автобусных маршрутов​

Транспортная компания использовала агента для прогнозирования спроса на автобусные маршруты. Это позволило оптимизировать расписание и увеличить заполняемость автобусов на 20%.