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
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 Алексей
    Тимлид 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 Владислав
    Помощник тимлида
    • Подготовка ТЗ и организационных документов проекта
    • Ведение документации и коммуникаций с участниками
    • Координация вопросов группы
    • Создание презентационных материалов проекта
  • Лесков Евгений
    IT-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 Роман
    Консультант по вопросам выстраивания ИТ проектов и инфраструктуры
    Область 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
  • Стряпничев Григорий
    Инженер отдела информатизации
    Область 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 Максим
    Менеджер по продажам
    Область 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 Ирина
    Финансист
    Область 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