Стажировка по проекту
Разработка ИИ-системы для планирования маршрутов
Компания: ООО «СольторГ»
Суть проекта
Задача
задача
Вводные данные
Оптимизация процесса логистики при развозе товаров компании своим клиентам
Автоматизация построения маршрутов доставки с использованием AI и ML. Разработка прототипа системы расчета оптимальных маршрутов с использованием нейронных сетей
- Ресурс: Автомобили с грузоподъемностью 2000, 5000 и 6000 кг
- Целевой показатель развоза груза: До 30 тонн в день
- Количество клиентов: Общее количество 227. На 1 день до 15
- Оптимизируемый показатель: Общее время развоза
Выходные данные
ИСПОЛЬЗОВАННЫЙ СТЕК ТЕХНОЛОГИЙ
- Языки программирования: Python
- Библиотеки и фреймворки: Streamlit, FastAPI, PyGAD, DEAP, Folium
- Сервисы и инструменты: OpenStreetMap, Google Maps, API Yandex Map, OSRM, OR-tools
- Механизмы ИИ для расчета оптимального пула маршрутов на основе исходных данных (адреса доставки, адреса склада, количества и характеристик машин)
- Механизмы отображения рассчитанных маршрутов с использованием картографических сервисов (API Yandex Map /GoogleMaps)
- Демонстрационная панель с интуитивным интерфейсом на базе Streamlit
Участники
1 команды проекта
1 команды проекта
Проект показал высокую эффективность использования ИИ и ML для оптимизации логистических процессов. Разработанная система позволяет автоматически распределять грузы для доставки, сокращать затраты по времени и расстоянию, а также повышать удовлетворенность клиентов. Решение может быть легко адаптировано для использования в других схожих бизнесах
- Бугров АлексейТимлид проекта
- Организация и планирование работ группы, координация работы группы по решению прикладных задач проекта
- Экспертная поддержка участников стажировки
- Разработка итоговых презентационных материалов по проекту
- Каргальцев ВладиславПомощник тимлида
- Подготовка ТЗ и организационных документов проекта
- Ведение документации и коммуникаций с участниками
- Координация вопросов группы
- Создание презентационных материалов проекта
- Лесков ЕвгенийIT-директор, ООО «Ай-линк консалтинг»Область работы: Проработка гипотезы решения прикладной задачи с использованием альтернативного алгоритма (полного перебора комбинаций)
Технологии/Фреймворки: Python, JavaScript, FastAPI, Yandex JavaScript API
Результаты:- Анализ данных и исправление некорректных адресов, заполнение пустых ячеек
- Разработка программы для создания маршрутов на основе модифицированного алгоритма из статьи [Scheduling of Vehicles from a Central Depot to a Number of Delivery Points]
- Генерация случайных заказов для тестирования алгоритма.
- Создание клиентской части на JavaScript для получения данных матрицы времен и визуализации маршрутов
- Создание серверной части на Python FastAPI для построения матрицы времен и определения оптимальных маршрутов
- Тестирование программы на реальных заказах и выявление необходимости изменения алгоритма
- Разработка нового алгоритма полного перебора комбинаций для минимизации максимальной продолжительности рабочего дня водителей
- Мурунов РоманКонсультант по вопросам выстраивания ИТ проектов и инфраструктурыОбласть работы: Проработка гипотезы решения прикладной задачи с использованием линейного программирования (OR-Tools) и локального сервера OSRM
Технологии/Фреймворки: OR-Tools, OSRM, Python, Folium
Результаты:- Разработка алгоритма для вычисления маршрутов на базе линейного программирования с использованием OR-Tools
- Настройка локального сервера OSRM для получения матрицы расстояний и построения маршрутов
- Реализация схемы преобразования запросов на доставку к единичной матрице для обхода программных ограничений
- Визуализация маршрутов с использованием Folium
- Оптимизация работы алгоритма для достижения высокой производительности и точности
- Стряпчиев ГригорийИнженер отдела информатизацииОбласть работы: Проработка гипотезы решения прикладной задачи с использованием генетического алгоритма (DEAP)
Технологии/Фреймворки: API Yandex Map, OSRM, Docker, Python, Pandas, pickle, DEAP, Streamlit
Результаты:- Использование API Yandex Map для получения координат контрагентов
- Развертывание локального сервера OSRM на Windows с помощью Docker
- Подготовка данных с использованием CSV, Pandas и pickle
- Разработка и настройка генетического алгоритма с использованием DEAP
- Визуализация данных с использованием Streamlit
- Ужегов МаксимМенеджер по продажамОбласть работы: Проработка гипотезы решения прикладной задачи с использованием генетического алгоритма (PyGAD)
Технологии/Фреймворки: PyGAD, Python, Pandas- Результаты:
- Разработка генетического алгоритма с использованием PyGAD
- Подготовка данных с использованием CSV и Pandas
- Анализ и оптимизация алгоритма для решения задачи маршрутизации
- Куцай ИринаФинансистОбласть работы: Разработка функций для определения координат и визуализация данных на Google-картах
Технологии/Фреймворки: Google Colab, Google Maps API, Python- Результаты:
- Разработка функций для определения координат в Google Colab.
- Создание Google-карты для клиентов «Сольторг»
- Составление базы данных с координатами клиентов
- Работа с Google сервисами и решение проблем с оплатой API ключа в Google Maps