Datalytica для транспорта
и логистики

Решения DATALYTICA по отраслям

Big Data Решения Datalytica для транспорта и логистики

Технологические решения DATALYICA для транспорта и логистки основаны на методах математического моделирования и машинного обучения и направлены на 3 основные бизнес-стратегии: повышение продаж, снижение издержек, управление рисками.

Предсказание поломок на транспорте

Своевременное прогнозирование неисправностей и поломок транспорта и связанного оборудования позволяет провести техническое обслуживание и ремонт, а также избежать полного отказа, связанных простоев и задержек поставок товаров, а также нежелательных затрат на ремонт и замену вышедших из строя узлов и агрегатов транспортных средств. Последующие финансовые потери могут быть не только прямыми, но и косвенными - утрата доверия клиентов и ухудшение имиджа могут вызывать долгосрочное снижение прибыли и отток клиентов. Использование предиктивной аналитики для предсказания поломок позволяет избежать подобных проблем.

Превентивное сервисное обслуживание транспортных средств

Превентивное сервисное обслуживание в области транспорта и логистики включает в себя 2 задачи: предсказание поломок и разработка оптимизационной модели, указывающей наиболее подходящую временную точку для проведения обслуживания. Оптимизационная модель учитывает текущую загрузку, график работы предприятия, график закупок новых транспортных средств и запчастей к ним, а также оценивает возможные риски от простоя или поломки ТС. Прогноз отказа машин осуществляется как на основе накопленных данных, так и данных, поступающих в режиме реального времени.

Обнаружение мошенничества

Технологическое решение по обнаружению мошенничества (fraud detection) разрабатывается на базе искусственного интеллекта: глубокого обучения. Решение осуществляет мониторинг ИТ-инфраструктуры предприятия, и за счет непрервыного самообучения обеспечивает максимально надежную защиту бизнеса от несанкционированных действий как внешних, так и внутренних.

Оптимизация складских запасов

Управление складом на основе индивидуального подхода к корпоративным данным с применением технологий в сфере Data Science может привести к значительному повышению оборачиваемости склада, избавлению от неликвида, существенному сокращению числа "аварийных" закупок, повышению уровня сервиса и, как следствие, к повышению уровня удовлетворенности потребителей. Современные технологии и накопленные знания в сфере предиктивной аналитики позволяют более эффективно и качественно обрабатывать полный спектр уникальных корпоративных данных и строить прогнозы с учетом индивидуальных потребностей компании и особенностей сферы деятельности.

Персонифицированные продуктовые предложения

Правильно подобранные продуктовые предложения увеличивают конверсию до 60%. Построение рекомендательной системы включает анализ как внутренних данных бизнеса, так и внешних данных о клиентах (геолокация, поведение в соцсетях, интересы друзей и т.п.). На основании этих данных формируются оптимальные продуктовые предложения - индивидуальные или пакетные, выбираются оптимальные каналы маркетинговых коммуникации, а также их расписание.

Для максимальной эффективности рекомендательной системы, она должна непрерывно обучаться и учитывать реакцию клиентов на предложения - негативное, положительное или нейтральное в каждом канале и в определенное время.

Прогнозирование спроса
и продаж логистических услуг

Предсказание спроса осуществляется методами линейной регрессии, градиентного бустинга на решающих деревьях или рекуррентными нейронными сетями на основе исторических данных о потреблении конкретного вида товаров, а также дополнительной информации об окружающей среде (погодные условия, рыночная ситуация, курс валют и тп.).

На этапе предобработки данных рассчитывается набор статистических метрик по историческим значениям спроса за определенное количество исторических периодов. Если спрос носит сезонный характер, то для получения качественного прогноза необходимо иметь данные за несколько последних сезонов. Например, в случае внутригодовой сезонности желательно иметь данные за 3 последних года.

Компьютерное распознавание изображений и текста для логистики и транспорта

Распознавание образов является частной задачей компьютерного зрения. Главная задача этой области, это сопоставление визуальной информации к некоторым предопределенным классам. В сфере транспорта и логистики наиболее широкое применение нашли решения по компьютерному зрению для автономного вождения. Оно включает в себя ориентацию в пространстве - распознавание окружающего ландшафта, дорожных знаков, анализ движения встречных транспортных средств и т.п.

Компьютерное зрение в сфере транспорта и логистики применяется и для распознавания текста с целью автоматизации бумажной работы на предприятии - автоматическое распознавание чеков, банковских реквизитов, счетов, накладных, договоров и т.п., а также в сфере безопасности для автоматизированного распознавания лиц на предприятии и выявления мошенических действий.
Как мы работаем?
Разработанное нами программное обеспечение и математические модели могут быть переданы заказчику на условиях:
Исключительного права
Неисключительного права
Технологии