Главная » Новости » Математика против пробок: как ИИ помог ПЭК ускорить доставку грузов

Математика против пробок: как ИИ помог ПЭК ускорить доставку грузов

Мультисервисный логистический оператор ПЭК подвел итоги масштабной цифровизации своей транспортной сети за первую половину 2026 года.

Мультисервисный логистический оператор ПЭК подвел итоги масштабной цифровизации своей транспортной сети за первую половину 2026 года. Переход на полностью автоматизированное планирование магистрального флота и внедрение адаптивных алгоритмов позволили компании существенно улучшить ключевые операционные показатели, оптимизировать расходы на погрузочно-разгрузочные работы и ускорить обработку отправлений в условиях плотного грузопотока.

По словам руководителя бизнес-юнита ПЭК: LTL Александра Лашкевича, внедрение нового ИТ-инструмента за январь–июнь 2026 года принесло следующие результаты:

  • Точность попадания в сроки: показатель своевременности доставки (On-Time Delivery) по десяткам тысяч отправлений вырос на 5% в годовом выражении.
  • Утилизация транспорта: коэффициент полезной загрузки автопарка на регулярных и спотовых рейсах увеличился на 2% за счет точного математического моделирования.
  • Скорость расчетов: время на формирование оптимальных маршрутов и графиков движения машин сократилось на 30%.

В основе ИТ-платформы, которую специалисты ПЭК разрабатывали совместно с технологическими партнерами в течение 2024–2025 годов, лежит продвинутый адаптивный алгоритм ALNS (Adaptive Large Neighborhood Search).Интеллектуальная система способна в режиме реального времени тестировать тысячи сценариев транспортировки. Итоговый вариант выбирается автоматически на основе глубокого анализа множества переменных факторов:

— физические типы, габариты и предельная вместимость грузовых автомобилей;

— текущие объемы и весовые характеристики накопленных на складах грузов;

— прямая себестоимость перевозки и действующие тарифные сетки;

— графики работы, топология и пропускная способность более чем 300 филиалов;

— расстояния между хабами, дорожные условия и жесткие дедлайны по доставке.

Сегодня цифровой инструмент работает на уровне всей федеральной логистической сети оператора. Мощность алгоритма позволяет ежедневно планировать и оптимизировать перевозку до 2 млн отправлений одновременно. Система самостоятельно подбирает нужный тип транспорта под конкретную партию и назначает точное время его выхода на маршрут.


«Рейс» теперь в Telegram
Подпишитесь, чтобы быть в курсе



Масло для коммерческого парка целесообразно выбирать по стойкости защитных свойств и стоимости всего интервала эксплуатации. Для службы эксплуатации эта задача сложнее, чем может показаться.

Мусоровоз MAZ GTe — вместо дизеля электромотор!

Новая разработка Минского автомобильного завода – из чего он собран.

Беспилотный транспорт — когда удастся на нем заработать?

В Минтрансе РФ считают, что к 2035 году доля беспилотных грузовиков в грузообороте автомобильного транспорта страны составит около 19%.

Комментировать





Поделиться