AI-поиск логистических аномалий

Задача клиента и исходная проблема

В проекте заказчику из сферы «Логистика» требовалось раньше замечать риск задержки и объяснять возможную причину.

До запуска проекта диспетчер просматривал статусы вручную и реагировал после нарушения срока.

Что именно реализовали

Основой решения стал следующий сценарий: иИ анализирует события маршрута, выделяет аномалии и предлагает приоритет проверки.

• События.
• Маршрут.
• Исторические нормы.
• Отклонения.
• Риск.
• Объяснение и задача диспетчеру.

Как работает решение

1. 01

   Запрос или документ

   В проекте заказчику из сферы «Логистика» требовалось раньше замечать риск задержки и объяснять возможную причину.

2. 02

   Подготовка контекста

   Основой решения стал следующий сценарий: иИ анализирует события маршрута, выделяет аномалии и предлагает приоритет проверки.

3. 03

   ИИ-обработка

   Внутри решения предусмотрены события, маршрут, исторические нормы, отклонения, риск, объяснение и задача диспетчеру.

4. 04

   Передача результата

   В контуре решения связаны TMS, GPS, CRM, BI.

5. 05

   Рабочий эффект

   После внедрения решения диспетчер получает очередь рейсов по риску и успевает связаться с участниками до срыва обещанного срока.

Техническая логика и интеграции

Внутри решения предусмотрены события, маршрут, исторические нормы, отклонения, риск, объяснение и задача диспетчеру. Подтверждённые системы и элементы: TMS, GPS, CRM, BI.