Любая рутина повод подключить ИИ. Обсудим?

AI-ассистент внутренней логистики

Интеллектуальный помощник для расчета параметров грузов и подбора транспорта при перемещении товарно-материальных ценностей (ТМЦ)

Содержание:

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:

  1. автоматический расчет количества грузчиков и транспорта,
  2. формирование и согласование заявок на перемещение,
  3. 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

  1. Работа с системой начинается с выбора ТМЦ из справочника.
  2. AI-ассистент автоматически рассчитывает общий вес и объем груза, формирует рекомендации по транспорту и количеству грузчиков.
  3. После проверки и согласования заявки материально ответственным лицом система создает документ «Перемещение ТМЦ», направляет уведомления участникам процесса и передает данные в учетную систему.
  4. При получении груза на складе МОЛ подтверждает прием, и ТМЦ автоматически принимаются к учету.
  5. 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. Ознакомиться с другими выполненными проектами по ссылке.

Смотреть еще

Услуги



ЕСТЬ ВОПРОС?

Напишите нам

Заполните форму,
и мы свяжемся с вами
в ближайшее время

    captcha

    Контакты

    Штаб-квартира:

    ООО «КодИнсайд», Разработка компьютерного программного обеспечения, 440000, Пензенская область, г. Пенза, ул. Суворова, строение 66, ИНН 5837040135, ОГРН 1095837000929, ОКВЭД 62.01, права принадлежат компании, право пользование на основе лицензии

    Обсудить разработку:

    request@codeinside.ru+7 (8412) 45-84-19

    Свободные разработчики:

    t.me/codeinside_outstaffing

    Остальные вопросы:

    office@codeinside.ru+7 (8412) 63-67-36
    Мы в Telegram