Заказчик
Крупный логистический оператор и лицензированный таможенный брокер, работающий с международными грузоперевозками. Компания доставляет грузы всеми видами транспорта и сопровождает клиентов на всех этапах — от сертификации и получения разрешительных документов до таможенного оформления.
Проблема
Внутренняя логистика компании была построена на ручных операциях: сотрудники вручную указывали вес и габариты груза, передавали данные диспетчеру, а документы на перемещение оформляли в других системах.
Ошибки в параметрах вели к неверному подбору транспорта, простоям, перерасходу бюджета и сбоям в учете ТМЦ между материально ответственными лицами (МОЛ).
Задача
Создать инструмент, который снимет с сотрудников рутинные расчеты и ручное оформление, обеспечит прозрачность внутреннего перемещения ТМЦ и снизит затраты на логистику.
Ключевая цель — внедрить AI-ассистента, способного самостоятельно анализировать данные о грузах, рекомендовать подходящий транспорт и автоматически формировать документы передачи между МОЛ.
Решение
Разработан AI-ассистент внутренней логистики — интеллектуальный помощник, который анализирует характеристики ТМЦ (вес, габариты, объем), рассчитывает параметры груза и предлагает оптимальный тип транспорта и количество грузчиков.
ИИ-ассистент обучается на накопленных данных компании, учитывает особенности внутренних маршрутов и доступный автопарк. После утверждения заявки система автоматически инициирует процесс оформления документов о передаче ТМЦ между подразделениями.
Пользователь может принять рекомендации или изменить их, указав причину — эти данные сохраняются для анализа и повышения точности будущих рекомендаций.
Получившееся решение включает три ключевые функции:
- автоматический расчет количества грузчиков и транспорта,
- формирование и согласование заявок на перемещение,
- поддержку отклонений и согласований с замечаниями.
Таким образом, получился не просто инструмент оформления, а единое пространство взаимодействия всех участников процесса.
Реализация
Решение построено на архитектуре, которая объединяет ИИ, корпоративный интерфейс и интеграции с существующими системами предприятия.
- Web-приложение стало удобной точкой входа для всех участников процесса: инициаторов заявок, логистов и МОЛ.
- AI-модуль встроен в цепочку формирования заявки и взаимодействует с учётной системой ТМЦ, WMS и системой управления транспортом.
- Интеграция с внутренним документооборотом обеспечивает автоматическое создание накладных и уведомлений о перемещениях.
- Технологический стек включает Java Spring Boot, PostgreSQL, REST API и модуль машинного обучения для анализа характеристик ТМЦ и формирования рекомендаций.
Пользовательский сценарий
- Работа с системой начинается с выбора ТМЦ из справочника.
- AI-ассистент автоматически рассчитывает общий вес и объем груза, формирует рекомендации по транспорту и количеству грузчиков.
- После проверки и согласования заявки материально ответственным лицом система создает документ «Перемещение ТМЦ», направляет уведомления участникам процесса и передает данные в учетную систему.
- При получении груза на складе МОЛ подтверждает прием, и ТМЦ автоматически принимаются к учету.
- Таким образом, весь цикл — от создания заявки до подтверждения приема — проходит под контролем ассистента.
Результаты
После внедрения AI-ассистента компания достигла ощутимых показателей эффективности.
- Затраты на внутреннюю логистику снизились до 30% благодаря оптимальному подбору транспорта, сокращению простоев и экономии ресурсов.
- Процессы оформления заявок и документального сопровождения ускорились в два раза за счёт автоматизации расчётов и устранения ручных операций.
- Система обеспечила 100% прозрачность перемещений ТМЦ — каждый этап фиксируется в аналитике, а история операций доступна для контроля и аудита.
В результате компания получила не просто автоматизированный инструмент, а интеллектуальную экосистему, которая повышает операционную эффективность и делает логистику предсказуемой и управляемой.
Выводы
Внедрение AI-ассистента внутренней логистики показало, что даже привычные процессы, такие как перемещение ТМЦ, могут стать источником значительного эффекта при грамотной интеграции искусственного интеллекта.
Решение не просто автоматизировало рутину, а сделало логистику «умной» — предсказуемой, контролируемой и экономически эффективной.
AI-ассистент стал первым шагом компании к переходу от классической цифровизации к ИИ-управляемым процессам, где технологии анализируют данные, помогают людям и снижают риски бизнеса.
У вас похожий запрос?
Свяжитесь с нами по почте request@codeinside.ru и мы поможем вам реализовать проект.