Используем cookies

Мы используем необходимые файлы cookie для работы сайта, а также аналитические cookie Яндекс.Метрики — только с вашего согласия.

При согласии будут установлены: _ym_uid (1 год), _ym_d (1 год), _ym_isad (2 дня), _ym_visorc (2 нед.) — для анализа посещаемости и записи сессий (Вебвизор). Подробнее — в Политике cookie.

ИИ для логистики

Получите AI-систему для логистики под ключ: оптимизацию маршрутов, прогнозирование спроса, управление запасами и мониторинг цепочек поставок в реальном времени.
Обсудить проект

Когда нужен ИИ в логистике

Маршруты строятся вручную

Планировщики формируют маршруты в Excel без учета пробок, загруженности транспортных узлов и реальной стоимости рейса: часть машин едет вхолостую, часть перегружена.

Запасы хронически не совпадают со спросом

На складе одновременно копятся избыточные остатки по одним позициям и возникает дефицит по другим: сезонность и рекламные акции не учитываются при закупках.

Данные разрознены по системам

Часть информации хранится в 1С, часть — в Excel, часть фиксируется только в мессенджерах: единой картины состояния цепочки поставок нет ни у кого в компании.

Задержки обнаруживаются постфактум

Сбои на таможне, у подрядчика или в пути становятся известны только после звонка клиента: времени на реакцию не остается, репутация страдает.

Документооборот тормозит операции

Водители и диспетчеры тратят время на ручное заполнение накладных и актов: ошибки в документах возвращаются претензиями и повторной обработкой.

Почему логистика без ИИ становится узким местом роста

ИИ для логистики — это комплекс AI-решений, который автоматизирует планирование, маршрутизацию, управление запасами и мониторинг цепочек поставок. Система обрабатывает данные из 1С, ERP, транспортных сервисов и складских модулей, принимает решения в реальном времени и снижает зависимость от ручного труда на каждом этапе.

Без ИИ логистика масштабируется медленнее, чем растет бизнес. Маршруты формируются без учета текущей обстановки на дорогах, прогнозы спроса строятся на интуиции, а остатки регулируются реактивно. Сбои в цепочке поставок обнаруживаются постфактум: задержка подрядчика, ошибка в документе или дефицит на складе становятся проблемой уже после того, как клиент позвонил с претензией. Транспортные расходы растут, а причину роста сложно выявить без сквозной аналитики.

С внедрением ИИ логистическая цепочка становится управляемой и предсказуемой. Маршруты пересчитываются в реальном времени с учетом дорожной ситуации и загрузки транспорта. Прогнозирование спроса учитывает сезонность, акции и историю продаж: запасы перестают быть источником замороженных денег. Система отслеживает всех участников цепочки и сигнализирует об отклонениях до того, как они влияют на сроки доставки.

Агентство 12 НЕМЦЕВ разрабатывает и внедряет AI-решения для логистических компаний, дистрибуторов и ритейла с собственной логистикой. Работа начинается с аудита процессов и данных: определяем, где ИИ дает измеримый эффект, интегрируем с текущими системами и передаем команде работающий инструмент с документацией и обучением.

Помогаем бизнесу расти в цифровой среде

с 2009 года
Работаем с компаниями на этапе роста и масштабирования
300+ проектов
SEO, разработка и цифровые продукты
10+ крупных брендов
Клиенты федерального уровня
5+ лет
Длительно работаем с ключевыми клиентами

ЛЭТУАЛЬ

SEO и ИИ-решения для одного из крупнейших бьюти-ритейлеров России и СНГ
Изучить

Apteka.ru

SEO для одного из крупнейших онлайн-сервисов продажи лекарств и товаров для здоровья в России
Изучить

Яндекс Маркет

SEO-консалтинг для одного из крупнейших маркетплейсов Рунета
Изучить

Аптека 36.6

SEO для крупной аптечной сети Москвы и Московской области
Изучить

Аптека Горздрав

SEO для крупной аптечной сети с присутствием в Москве и регионах России
Изучить
ЛЭТУАЛЬ
Apteka.ru
Яндекс Маркет
Аптека 36.6
Горздрав

Как мы работаем

1

Аудит процессов и данных

Анализируем текущую цепочку поставок, источники данных и точки потерь. Определяем, где ИИ дает измеримый эффект, и фиксируем приоритеты.
2

Проектирование решения

Формируем архитектуру AI-системы под конкретные задачи: маршрутизация, прогнозирование, управление запасами или мониторинг. Согласовываем объем, сроки и ожидаемые результаты.
3

Подготовка данных

Собираем, очищаем и структурируем данные из 1С, ERP, TMS и других источников. Выстраиваем единую базу, на которой работают модели.
4

Разработка и обучение моделей

Разрабатываем и обучаем модели под задачи проекта: прогнозирование спроса, оптимизация маршрутов, управление остатками, выявление аномалий в цепочке.
5

Интеграция и запуск

Встраиваем решение в действующую инфраструктуру: складские системы, транспортные платформы, ERP. Проводим тестирование и устраняем отклонения перед вводом в эксплуатацию.
6

Передача и сопровождение

Обучаем команду, передаем документацию и настраиваем мониторинг показателей. Следим за работой системы и вносим корректировки при изменении процессов.

Больше кейсов

Что компания получает по итогам внедрения

По завершении проекта клиент получает готовую AI-систему, интегрированную в действующую инфраструктуру, и полный пакет документации для ее эксплуатации командой.

В части маршрутизации система строит и пересчитывает маршруты в реальном времени с учетом дорожной ситуации, загруженности транспортных узлов и стоимости рейса. Диспетчер видит актуальное состояние каждого рейса, получает оповещения об отклонениях и может скорректировать маршрут без звонков водителям.

По управлению запасами компания получает модель прогнозирования спроса, которая учитывает сезонность, историю продаж, акционную активность и динамику рынка. Заказы на пополнение формируются автоматически: дефицит и избыточные остатки перестают быть нормой.

Для мониторинга цепочки поставок выстраивается единая панель управления: все участники цепочки, этапы движения груза и статусы по документам отображаются в одном интерфейсе. Система сигнализирует о задержках у подрядчиков и таможенных сбоях до того, как они влияют на сроки.

Документооборот автоматизируется в части формирования транспортных накладных, актов и отчетов. Ошибки из-за ручного ввода исключаются, данные из системы совместимы с требованиями ЭДО и интегрируются с 1С.

Итоговый пакет включает работающую AI-систему, техническую документацию, обученную команду и настроенный мониторинг ключевых показателей: стоимости доставки, уровня сервиса и точности прогнозов.

Усиливайте позиции на рынке с 12 НЕМЦЕВ

Опыт работы с крупным бизнесом

Понимаем требования, процессы и уровень ответственности в проектах крупных компаний.

Конкурентные ниши

Работаем в e-commerce, ритейле, дистрибуции и других сегментах с высокой зависимостью от скорости и точности логистики.

Использование ИИ в работе

Применяем искусственный интеллект для ускорения процессов как в собственной команде, так и в продуктах клиента.

Долгосрочная работа с проектами

Развиваем проекты с ростом бизнеса: адаптируем решения, помогая сохранять и усиливать позиции на рынке.

Разработка под нагрузку

Создаем проекты, которые выдерживают рост трафика и пользователей.

Больше отраслевых ИИ-решений для бизнеса

Часто задаваемые вопросы об ИИ для логистики

Что такое ИИ для логистики и чем он отличается от обычной автоматизации?
ИИ для логистики — это системы, которые не просто выполняют заранее заданные правила, а обучаются на исторических данных и принимают решения в условиях неопределенности. Обычная автоматизация работает по жестким алгоритмам: если условие выполнено, действие запускается. ИИ анализирует контекст, строит прогнозы и адаптируется при изменении входных данных. Например, система оптимизации маршрутов учитывает одновременно дорожную ситуацию, погоду, загрузку транспорта и стоимость рейса, а не просто выбирает кратчайший путь.
Какие задачи в логистике решает искусственный интеллект?
Основные направления: оптимизация маршрутов и управление автопарком, прогнозирование спроса и управление складскими запасами, мониторинг цепочек поставок в реальном времени, автоматизация документооборота (накладные, акты, отчеты), предиктивное обслуживание транспорта и оборудования, а также классификация и обработка входящих запросов. Конкретный набор задач определяется на этапе аудита: не все процессы одинаково готовы к внедрению ИИ.
С чего начинается проект по внедрению ИИ в логистику?
Проект начинается с аудита процессов и данных. Анализируем текущую цепочку поставок, источники данных, их качество и полноту, а также точки потерь: где компания теряет время, деньги или точность. По итогам аудита формируется карта приоритетных сценариев с оценкой эффекта по каждому и план внедрения с этапами и сроками. Работу начинаем с задач, где AI дает измеримый результат в короткий срок.
Какие данные нужны для внедрения ИИ-решения в логистику?
Конкретный состав зависит от задачи. Для прогнозирования спроса нужна история продаж за 12–24 месяца, данные об акциях и сезонности. Для оптимизации маршрутов — история рейсов, данные о транспортных средствах, точки отгрузки и доставки. Для мониторинга цепочки — данные о поставщиках, подрядчиках и этапах движения груза. На этапе аудита определяем, какие данные есть, в каком качестве они хранятся и что нужно дополнительно собрать или структурировать.
Интегрируется ли AI-система с 1С, ERP и другими системами компании?
Да. Интеграция с действующей инфраструктурой — обязательная часть проекта. Работаем с 1С, SAP, Oracle, Microsoft Dynamics и отраслевыми TMS-системами. При необходимости разрабатываем коннекторы под нестандартные решения. Данные из разных источников сводятся в единую базу, на которой работают AI-модели.
Как долго длится внедрение?
Сроки зависят от сложности задачи и состояния данных. Точечное решение — например, оптимизация маршрутов или прогнозирование спроса по одному направлению — занимает от 2 до 4 месяцев. Комплексный проект с несколькими сценариями и глубокой интеграцией — от 4 до 8 месяцев. Конкретные сроки фиксируются в плане внедрения после аудита.
Что происходит после запуска системы?
После запуска команда клиента получает документацию, обучение и настроенный мониторинг ключевых показателей. Агентство 12 НЕМЦЕВ сопровождает систему: следит за работой моделей, фиксирует отклонения и вносит корректировки при изменении процессов или данных. При масштабировании бизнеса система адаптируется под новые объемы и задачи.
Кому подходит внедрение ИИ в логистику?
Решение актуально для компаний с достаточным объемом данных и понятными операционными болями: логистических операторов и 3PL-компаний, дистрибуторов с многоуровневой цепочкой поставок, ритейла и e-commerce с собственной логистикой, производственных компаний с управлением складом и доставкой. Оптимальный минимальный порог — компании от 100–200 транспортных операций в месяц или склад от 5000 SKU.

Готовы обсудить проект?

Расскажите о задаче — предложим подход и варианты решений
Обсудить проект