Маршрут
к меньшим затратам.
150 грузовиков. Данные в движении.
Система, которая помогает каждому маршруту стать эффективнее.
Данные для выбора маршрута
- ГЛОНАСС
- Пробки
- Погода
- Загрузка дорог
150грузовиков
−12%средний пробег
Авторская схема по описанию проекта
в этом проекте
Объясняющая графика: не карта реальных рейсов и не интерфейс внедрённой системы.
Большой парк.
Лишние километры.
Компания управляла парком из 150 грузовиков. Из-за неоптимальных маршрутов ежемесячный перерасход ГСМ достигал 1 млн ₽. Масштаб автопарка превращал каждое лишнее расстояние в ощутимые издержки.
Сократить затраты на ГСМ за счёт маршрутов, которые учитывают реальную дорожную обстановку.
Данные работают
в одном направлении.
Модуль объединял сигналы ГЛОНАСС-трекеров с данными о пробках, погоде и загрузке дорог. На их основе система автоматически строила оптимальные маршруты.
- 01
Учитывать обстановку
Данные трекеров и внешние условия становились основой для выбора маршрута.
- 02
Прокладывать маршрут
ИИ-модуль анализировал входные данные и автоматически строил оптимальные маршруты.
- 03
Видеть эффект
Данные об экономии передавались в BI-аналитику для оценки эффективности автопарка.
Как связаны части решения
03 / Авторская схема- ГЛОНАСС-трекеры
- Пробки и погода
- Загрузка дорог
маршрутов
маршруты
в BI-аналитике
Схема показывает принцип работы решения: от входных данных до маршрута и оценки экономии.
04 / Результат
в год
Меньше топлива.
Короче путь.
Измеримый эффект.