Пн – Вс: 8–21 по НСК

📞+7 383 380-81-89
Telegram Макс
Записаться на демо
ГлавнаяAI-решения для бизнесаСценарии применения ИИЦифровая карта логистической сети в реальном времени

Цифровая карта логистической сети в реальном времени

Показывает на карте, где сейчас каждая машина и груз, и заранее считает, какие рейсы под угрозой срыва. Строится на данных, которые уже есть.

Что это даёт бизнесу

Диспетчер логистической компании узнаёт о сорванном рейсе, когда клиент уже звонит и спрашивает, где груз. Карта в реальном времени переворачивает эту схему: она показывает, где сейчас каждая машина и груз, и заранее считает, кто не успеет по плану — пока клиент ещё ничего не знает.

  • Диспетчер видит не отчёт за вчера, а картину прямо сейчас: где каждая машина, что она везёт и укладывается ли в график.
  • Карта показывает риск задержки за несколько часов до срыва — по скорости движения, пробкам и текущему графику, а не по звонку недовольного клиента.
  • Расходы на топливо — до 30% стоимости перевозки (Борис Копейкин, Институт экономики роста им. Столыпина, июнь 2026), поэтому лишний перепробег из-за несогласованности заметно бьёт по марже.
  • Строится на данных, которые у компании обычно уже есть: GPS-трекеры, статусы заказов, данные диспетчерской программы — ставить новое оборудование не нужно.

Источники: Институт экономики роста им. Столыпина, 06.2026.

Какую проблему решает

У логистической компании десятки машин в пути, и статус каждой диспетчер узнаёт по рации или звонку водителю. Пока обзвонишь весь парк, часть картины уже устарела — машина проехала пробку, встала на разгрузку или сломалась.

Проблему видят последними — когда клиент звонит сам и спрашивает, где его груз. Диспетчер тратит время не на то, чтобы решить проблему, а на то, чтобы вообще понять, что она есть.

Как это работает

1Машины и грузы передают статусGPS, датчики или отметки водителей2Данные собираются в одном местевместо разрозненных таблиц и звонков3Система считает график рейсаи сравнивает с планом4Помечает рейсы под угрозой срываза часы до реальной задержки5Диспетчер видит список и картуи решает, что сделать в первую очередь
Как строится карта сети в реальном времени

Третий и четвёртый шаг — самое ценное. Карта не просто рисует точки на экране, она заранее считает, кто не уложится в срок, и превращает это в список дел для диспетчера, а не в очередной график для просмотра.

Кому подходит

Логистическим и транспортным компаниям с парком от нескольких десятков машин или с сетью распределительных точек, где задержка одного звена тянет за собой всю цепочку.

Что нужно от вас

Источник данных о местоположении — обычно это уже стоящие GPS-трекеры или транспортная система. Доступ к плану рейсов и заказов. Диспетчер, который скажет, какие сигналы для него важны, а какие — шум.

Границы решения

Карта не заменяет транспортную систему компании — она берёт данные из неё и показывает их иначе. Она не чинит поломки и не находит нового водителя сама — это делает диспетчер, только с более ранним предупреждением. Без GPS-данных или статусов от водителей карта не сможет строить прогноз — без входных данных считать нечего.

С чего начать

Разбор бесплатно, 40 минут: посмотрим на данные, которые у вас уже есть, и покажем, что можно на них построить. Дальше — аудит за 150 000 ₽ и отраслевое внедрение от 1 500 000 ₽, от двух месяцев, сопровождение 150 000–400 000 ₽ в месяц.

Сценарии применения ИИ — другие решения

Все решения направления →

AI для автоматизации контекстной рекламы по марже

Настраиваем ставки и бюджет по реальной прибыли из вашей CRM и 1С, а не только по кликам, которые видит рекламный кабинет.

AI для онлайн-образования: автоматическая генерация заданий

Описание кейса: EdTech-команда тратила дни на генерацию проверочных заданий.   Решение от La-chatte: AI анализировал учебный модуль и предлагал тесты с вариантами ответов и объяснениями. Наша команда в La-chatte провела предварительный аудит текущих процессов клиента, выявила узкие места и точки роста. Мы не просто внедрием AI-решение — мы глубоко интегрируем его в бизнес-процессы, настраиваем под […]

AI для продуктовых команд: перевод технических текстов

Описание кейса: Команда писала сложные и длинные changelogs, которые никто не читал.   Решение от La-chatte: AI превращал технические описания в ясные тексты для разных аудиторий. Наша команда в La-chatte провела предварительный аудит текущих процессов клиента, выявила узкие места и точки роста. Мы не просто внедрием AI-решение — мы глубоко интегрируем его в бизнес-процессы, настраиваем […]

AI-Performance: Рост мотивации и эффективности 1:1

Описание кейса: HR-отдел не успевал проводить 1:1 на регулярной основе.   Решение от La-chatte: AI выдавал рекомендации, трекал OKR и генерировал самооценку. Наша команда в La-chatte провела предварительный аудит текущих процессов клиента, выявила узкие места и точки роста. Мы не просто внедрием AI-решение — мы глубоко интегрируем его в бизнес-процессы, настраиваем под специфику отрасли и […]

AI-агент для карьерного планирования и развития сотрудников

Описание кейса: IT-компания хотела снизить внутреннюю текучку и улучшить карьерные треки.   Решение от La-chatte: AI анализировал интересы, навыки и возможности, предлагая персональные шаги в развитии. Наша команда в La-chatte провела предварительный аудит текущих процессов клиента, выявила узкие места и точки роста. Мы не просто внедрием AI-решение — мы глубоко интегрируем его в бизнес-процессы, настраиваем […]

AI-агент для службы поддержки: разбирает и закрывает обращения

Снимает с операторов поток одинаковых вопросов: простое закрывает сам со ссылкой на документ, сложное передаёт человеку вместе с готовым разбором.

AI-анализ отзывов: обработка в 10 раз быстрее

Описание кейса: Компания получала тысячи отзывов в открытых формах и не успевала обрабатывать.   Решение от La-chatte: AI категоризировал фидбек по темам, тревожным сигналам и критичности. Наша команда в La-chatte провела предварительный аудит текущих процессов клиента, выявила узкие места и точки роста. Мы не просто внедрием AI-решение — мы глубоко интегрируем его в бизнес-процессы, настраиваем […]

AI-аудит процессов найма на предмет скрытой предвзятости и автоматизация DEI-стратегии

Описание кейса: IT-компания хотела снизить барьеры для женщин и представителей меньшинств.   Решение от La-chatte: Запустили AI-проверку объявлений, анкет и процессов, дали рекомендации по улучшению. Наша команда в La-chatte провела предварительный аудит текущих процессов клиента, выявила узкие места и точки роста. Мы не просто внедрием AI-решение — мы глубоко интегрируем его в бизнес-процессы, настраиваем под […]
La-Chatte

Готовы передать рутину
ИИ-сотрудникам?

За 30 минут разберём задачу, которая съедает время команды, и честно скажем, стоит ли отдавать её ИИ.

    Что вас интересует?