Обычно грузоотправители ориентируются на срок прибытия вагона, указанный в накладной и рассчитанный по нормативам перевозчика. Но он не всегда оказывается точным, так как не учитывает реальное местоположение вагона, ремонты и форс-мажорные ситуации на сети, поэтому клиенты часто обращались за экспертной оценкой к менеджерам ПГК. Теперь искусственный интеллект позволяет максимально точно определить дату и время прибытия вагона с учётом большого числа факторов: например, сезонности отправок, срока предыдущей перевозки по маршруту, возможных простоев на определенных участках.
и где тут Искусственный интеллект? :)
Илья, добрый вечер!
Как и указано в статье, Machine Learning применяется для решения задачи прогнозирования даты прибытия вагонов клиентам. У наших клиентов была «боль» - слабое представление о том, когда вагон прибудет к ним. Когда информации недостаточно, они не могут полноценно планировать свою работу.
Пытаясь решить проблему, мы разработали модель, которая прогнозирует дату прибытия конкретного вагона. Она попадает в категорию регрессии, т.е. прогнозирование значения вещественной величины на основании вектора признаков. В ходе аналитической предпроектной проработки, которая является частью каждого DS-проекта нашей компании, мы выявили перечень ключевых фичей, которые лучше всего определяют время вагона в пути. В ходе проведения экспериментов мы остановились на алгоритмах градиентного бустинга из-за высокой точности прогноза, возможностей интерпретации ответов алгоритма по каждому наблюдению, а также удобства деплоя и поддержки. Интеграция ML-моделей в инфраструктуру ЛКК реализована на базе микросервисной архитектуры, что следует ИТ-стандартам нашей компании.
Скажите, мы ответили на ваш вопрос? Возможно, вы хотите еще что-то уточнить?
Приглашаем также в наш паблик на Хабр, где мы более подробно разбираем наши разработки с точки зрения ИТ. https://habr.com/ru/company/pgk/blog/
Вы точно в курсе, что такое ML? Или так написали, чтобы я потратил время на статью о ЛК, который никогда не открою?
Кирилл, добрый вечер!
Ответили Илье на аналогичный вопрос выше. Надеемся, что он будет полезен для вас. Если вы хотите еще что-то уточнить, пожалуйста, напишите нам.
Случай вспомнился. Не про эту компанию, но про ж/д грузоперевозки.
Отправляю я как-то груз ЖелДорЭкспедицией с юга России в Сибирь. Проходят день за днем, неделя за неделей, не приходит груз получателю. Звоню ЖелДору, спрашиваю, где груз с номером таким-то. Оператор берет паузу на несколько минут, после чего с чувством выполненного долга сообщает, что груз... В ВАГОНЕ. А где вагон, к сожалению, так и не удалось узнать.
Хотя, к счастью, спустя еще какое-то время груз всё же был доставлен.
Добрый день! Для того, чтобы не допускать таких ситуаций и сделать процесс грузоперевозок прозрачным, мы постоянно дополняем цифровые сервисы и разрабатываем новые решения. В личном кабинете клиента ПГК есть возможность отслеживать местоположение вагонов и прогнозировать дату прибытия. В демоверсии сервиса вы можете посмотреть, какие еще функции доступны: https://lkk-demo.pgkweb.ru/dashboard/analytics/