Niższe koszty paliwa dzięki wspieranej przez AI platformie zarządzania flotą i trasami dla regionalnego operatora logistycznego

Wyzwanie

Klient obsługuje transgraniczne przewozy drobnicowe i całopojazdowe wzdłuż korytarza adriatyckiego, dysponując flotą około 620 pojazdów. Dyspozytorzy planowali trasy w arkuszach kalkulacyjnych zasilanych przez trzech niekompatybilnych dostawców telematyki, przez co zużycie paliwa mocno różniło się między bazami, a opóźnienia wychodziły na jaw dopiero wtedy, gdy dzwonili klienci. Zarząd oczekiwał jednego spójnego obrazu operacyjnego, wymiernie niższych wydatków na paliwo oraz terminów dostaw, których firma naprawdę mogła dotrzymać.

Rozwiązanie

Sześcioosobowy zespół Vendenis — dwóch inżynierów danych, dwóch inżynierów backendu, inżynier uczenia maszynowego i projektantka produktu — dostarczył platformę w 16 tygodni. Skonsolidowaliśmy trzy strumienie telematyczne w jeden pipeline pozyskiwania danych, zbudowaliśmy usługę optymalizacji tras uwzględniającą czasy oczekiwania na granicach, klasę pojazdu i czas pracy kierowców oraz wytrenowaliśmy model przewidywania opóźnień na danych z dwóch lat przejazdów. Dyspozytorzy pracują dziś w konsoli czasu rzeczywistego, która proponuje plany i z wyprzedzeniem kilku godzin sygnalizuje zagrożone dostawy.

Architektura

Platforma działa jako zestaw skonteneryzowanych usług za pojedynczym API gateway, wdrożona w istniejącym środowisku chmurowym klienta i zintegrowana z jego systemem zarządzania transportem.

• Warstwa pozyskiwania danych telematycznych normalizująca około 38 milionów zdarzeń GPS i magistrali CAN dziennie do wspólnego schematu
• Usługa optymalizacji tras rozwiązująca planowanie pojazdów na poziomie bazy z ograniczeniami czasu oczekiwania na granicach i odpoczynku kierowców
• Model przewidywania opóźnień trenowany ponownie co tydzień, zwracający poziom pewności dla każdej przesyłki
• Konsola dyspozytorska z mapą na żywo, ręcznymi korektami planów i pełnym śladem audytowym
• Warstwa integracji synchronizująca zlecenia i statusy z istniejącym systemem zarządzania transportem

Rezultat

Sześć miesięcy po wdrożeniu koszt paliwa na kilometr jest o 14 procent niższy niż w roku poprzednim, a terminowość dostaw wzrosła z 81 do 94,6 procent. Dyspozytorzy obsługują o jedną trzecią więcej przesyłek na zmianę, a model przewidywania opóźnień uruchamia dziś proaktywne powiadomienia dla klientów zamiast telefonów z przeprosinami. W kolejnym zleceniu klient rozszerza platformę na operacje placowe swoich magazynów.