Умные алгоритмы (обычно здесь используют ML-модели) быстро находят оптимальные пути и распределяют заказы с учетом объемов, состояния дорог, предполагаемого времени доставки, складов, временных окон магазинов, вместимости транспортных средств, загруженности и других факторов. Понятно, что вручную переработать такое количество данных и тысяч разнообразных параметров вряд ли возможно, а система рассчитает все за несколько секунд, плюс сократит операционные расходы, затраты на топливо. Особенно значима такая экономия будет на больших объемах перевозок.
Не каждый бизнес настолько глубоко может взглянуть на проблему высокой стоимости последней мили. Классно, что тут есть наглядные примеры результатов оптимизации ))
Спасибо, мы старались!
Любим data driven подход и учитываем опыт рынка, чтобы бизнесы получали полезное программное решение
Соглашусь, логистику обычно не хотят сильно перекраивать, все привыкли работать по одной +\- схеме
Становится интереснее вносить изменения в процессы, когда видно, что правда можно увеличить доходы ))) название говорящее)