ИИ в логистике: маршруты, склад и документы

ИИ в логистике средней компании можно применять в офисной работе: документы, заявки перевозчикам, ответы клиентам о статусе груза, контроль остатков и отчёты. Логисты переносят данные между 1С, почтой и таблицами. Агент может собирать их и готовить черновики для проверки. Маршруты строить с нуля не нужно: для этого есть готовые сервисы, и агент готовит для них данные.

Разберём процессы, источники данных и проверку результата. Карточка груза покажет, как работать с устаревшими и противоречивыми статусами; условный расчёт поможет оценить время на обработку.

Где ИИ в логистике даёт эффект

Для дистрибьютора, производителя или интернет-магазина с небольшим отделом логистики стоит проверить время на переписку, ручные сверки и отчёты. Для такого пилота нужны доступ к учётным данным и понятный порядок проверки результата.

Процесс	Что делает агент	Откуда данные	Что мерить
Документы	Читает накладные и УПД, сверяет с заказом в 1С, находит расхождения	1С, почта, ЭДО	Часы на сверку, число ошибок
Заявки перевозчикам	Готовит заявку по заказу, рассылает, собирает ставки в таблицу	1С или CRM, почта, биржа грузов	Время от заказа до заявки
Статусы грузов	Отвечает клиентам «где груз», предупреждает о задержках	Данные перевозчика, 1С, CRM	Доля вопросов без логиста
Остатки и поставки	Следит за запасом, готовит черновик заказа поставщику	1С, МойСклад, кабинеты маркетплейсов	Дни без товара, оборачиваемость
Отчёты	Собирает стоимость доставки, сроки и срывы в одну сводку	1С, таблицы, счета перевозчиков	Часы на отчёт, скорость реакции
Маршруты	Готовит данные для сервиса маршрутизации и проверяет результат	Заказы, адреса, машины	Пробег, число рейсов

У каждого процесса есть метрика, которую можно снять до запуска и через месяц после. Без неё эффект придётся угадывать.

Документы: накладные, УПД и ЭПД

Сверка документов — один из процессов для пилота. Логист или бухгалтер открывает накладную, сверяет количество и цену с заказом в 1С, проверяет реквизиты и ищет расхождения. Если поставок десятки в день, на это уходят часы.

С 1 сентября 2026 года при автомобильных перевозках транспортную накладную, заказ и заявку формируют в электронном виде; требование распространяется и на экспедиторские документы. Электронные документы направляют в ГИС ЭПД через оператора ИС ЭПД. Для бумажного оформления предусмотрены исключения по приказам Минтранса: применимость проверяют для конкретной перевозки. Основание и перечень документов приведены в текущих разъяснениях Минтранса. При сверке агенту нужны исходные поля документа; чтение скана требует отдельной проверки распознавания.

Что агент делает с документами:

• читает входящие накладные, УПД и счета перевозчиков, в том числе PDF и сканы;
• сверяет количество, цену и реквизиты с заказом и поступлением в 1С;
• откладывает документы с расхождениями и пишет, что именно не сходится;
• ищет по договорам с перевозчиками условия о простое, штрафах и сроках оплаты.

Подписывает и проводит документы человек. Агент работает в режиме «только чтение» и готовит список того, что нужно проверить. Доступ на запись включаем только там, где без него не обойтись.

Заявки перевозчикам и сбор ставок

Типичный день логиста: из 1С или CRM приходит заказ, логист переписывает адрес, вес, объём и даты в письмо, рассылает трём-пяти перевозчикам, ждёт ответов и сводит ставки в таблицу. Время на одну заявку стоит замерить: отдельно подготовку, ожидание ответа и проверку условий.

Агент берёт заказ из учётной системы и готовит черновик заявки по шаблону компании. Затем рассылает его перевозчикам из списка и собирает ответы в таблицу: ставка, срок подачи машины, условия. Логист видит сравнение и выбирает.

Для проверки предложений можно подключить API средних ставок ATI.SU. Доступ требует лицензии; данные обновляются раз в день и доступны за вчерашний день. Ставки сравнивают по одному направлению, типу кузова, тоннажу, периоду и учёту НДС. Если по направлению нет данных, агент отмечает это в сравнении. Отклонение от средней ставки — повод проверить условия перевозки, а не доказательство переплаты.

Как устроены агенты, которые работают по событию и по расписанию, мы описали на странице разработки ИИ-агентов.

Отслеживание грузов и вопросы клиентов

На вопросы «где мой груз» и «когда приедет машина» нужен ответ по источнику. Логист открывает кабинет перевозчика или звонит водителю, потом пишет клиенту. Каждый такой вопрос занимает несколько минут и отрывает от работы.

Агент собирает события перевозчика, 1С и склада в одну карточку. Подтверждённый статус можно использовать для ответа по правилам компании. Просроченные данные, срыв срока, повреждение или спор о количестве передают логисту вместе с источниками. Новый срок доставки клиенту отправляют после его согласования.

ИИ в логистике: карточка поставки с источниками статусов

Откуда берётся статус

Номер заказа в 1С, номер отгрузки и номер перевозки могут различаться. До запуска их связывают в таблице соответствий, иначе событие легко попадёт к соседней поставке. Для каждого события сохраняют источник, его ID, время самого события и время получения системой. Поздно пришедшее сообщение не обязательно описывает последнее состояние груза.

Местоположение транспорта тоже требует источника. В справке ATI.SU по мониторингу перечислены приложение водителя, GPS-датчик с интеграцией Wialon и другие способы. Подключение модели само по себе не даёт координат. Если обновлений нет, в карточке пишут время последнего наблюдения и «текущий статус не подтверждён».

Условная карточка груза

Все ID, даты, количества и роли ниже придуманы для учебного примера. Это не клиентская поставка и не результат внедрения. Карточку можно перенести в таблицу и заменить значения своими.

Поле	Значение в примере
Связь документов	Заказ Z-104 → отгрузка O-104-1 → перевозка TR-87; перевозчик P-7
План	Приёмка 03.11.2026 до 12:00 МСК, склад S-2
Состав	Артикул A-10, 100 шт.; единица учёта — штука, в коробке 10 шт.
Резерв	100 шт. под заказ Z-104; резерв не подтверждает отгрузку или приёмку
Сверка	03.11.2026, 11:00 МСК; источник перевозчика проверен в 10:55, склад — в 10:58
Ответственный	Дежурный логист; количество подтверждает кладовщик склада S-2

Два события по одной отгрузке:

• Перевозчик P-7, событие E-51. «Доставлено, 100 шт.»; произошло 03.11 в 10:40, получено в 10:45 МСК. Основание: запись E-51 в кабинете перевозчика по TR-87.
• Склад S-2, событие W-92. «Принято 60 шт., 40 шт. не подтверждены»; произошло 03.11 в 10:50, получено в 10:58 МСК. Основание: запись приёмки W-92 по O-104-1.

Вывод на 11:00: по складской приёмке подтверждены 60 из 100 шт.; перевозчик сообщает о доставке всей партии. Статусы противоречат друг другу. Оставшиеся 40 шт. нельзя объявить ни принятыми, ни потерянными без проверки. Логист запрашивает подтверждение у перевозчика и кладовщика; после сверки фиксирует решение, основание и время. Заказ остаётся открытым, новый срок не уходит клиенту автоматически.

Четыре проверки перед ответом клиенту

Это ожидаемые результаты учебных проверок, а не отчёт о тестировании действующей системы.

1. Старый статус. В 11:05 приходит событие «в пути», произошедшее в 08:00. Оно остаётся в истории и не отменяет приёмку в 10:50. Для примера логист установил предел свежести 30 минут: если в 11:31 новых наблюдений нет, текущий статус помечается как неподтверждённый. Сам предел выбирают под процесс; универсального интервала нет.
2. Повтор события. E-51 приходит ещё раз с тем же ID и содержимым. Получение фиксируется, но доставка, количество и уведомление не повторяются. Это проверяют в обработчике интеграции и журнале, а не поручают одному промпту. Если тот же ID пришёл с другим содержимым, его передают логисту как исправление или конфликт.
3. Частичная поставка. W-92 подтверждает 60 шт., а не весь заказ. Остаток к проверке — 40 шт. Когда склад ведёт учёт в коробках, сначала проверяют коэффициент 10 шт. в коробке; неизвестный коэффициент не подставляют. Закрытие заказа и снятие резерва требуют предусмотренного компанией подтверждения.
4. Конфликт перевозчика и склада. E-51 и W-92 сохраняются с разными основаниями. Агент готовит вопрос по расхождению 40 шт. Дежурный логист сверяет приёмку и документы, записывает итог и согласует сообщение клиенту. Более позднее время получения само по себе не делает источник правым.

Что замерить на пилоте

Возьмите сопоставимые отгрузки до и после запуска: одинаковые направления, склады и виды доставки. Записывайте минуты логиста на ответ, долю карточек с источником и двумя временами, число устаревших статусов, повторных уведомлений и неверно закрытых заказов. Для каждого спорного случая сохраняйте ожидаемый вывод, фактический ответ и решение логиста.

Снижение ручного времени имеет смысл только вместе с проверкой ошибок. Отсутствующие события учитывайте как неполные данные, а не как доставку вовремя. Дашборд по этим проверкам можно включить в ИИ-аналитику.

Простои, претензии и счета перевозчиков

ИИ в транспортной логистике можно использовать и для проверки претензий. Машина простояла под загрузкой дольше нормы, груз пришёл с повреждением, перевозчик выставил счёт по другой ставке. Каждый такой случай требует сверить заявку, договор, накладную и переписку.

Агент сопоставляет счёт перевозчика с согласованной ставкой из заявки и отмечает расхождения. По повреждениям и срывам он собирает черновик претензии: что было в заявке, что указано в накладной, какой пункт договора нарушен. Логисту остаётся проверить и отправить. В журнале можно учитывать время подготовки и долю претензий, которые логист проверил и отправил.

Остатки, поставки и склад

Со складом и запасами у нас есть собственный опыт. В нашем решении для селлеров Wildberries и Ozon есть агент остатков. Он каждый день следит за складами, заранее предупреждает о нехватке и готовит заказ поставщику. Подробнее об этом кейсе и других агентах для селлеров — на странице ИИ для маркетплейсов.

Та же логика годится для оптовой компании или производства на данных 1С и МойСклад. Агент считает, на сколько дней хватит запаса при текущих продажах, учитывает срок поставки и присылает список позиций, которые пора заказать. Черновик заявки поставщику проверяет человек. Как ИИ помогает в закупках, мы разобрали в статье про ИИ в закупках.

Автоматизация складских бизнес-процессов начинается с описания. Прежде чем отдавать агенту приёмку, отбор или инвентаризацию, запишите, как процесс идёт сейчас: кто что делает, в какой системе и где возникают ошибки. Так можно заранее найти нестыковки в правилах приёмки и учёта.

Для склада стоит сразу договориться о метриках. Обычно это точность отбора, время от заказа до отгрузки, число пересортов и дни без товара. По этим цифрам потом видно, что изменилось.

Отчёты и аналитика по логистике

Собственник хочет знать, сколько стоит доставка и где срывы. Чтобы это увидеть, кто-то каждую неделю сводит счета перевозчиков, отгрузки из 1С и жалобы клиентов в одну таблицу. Отчёт приходит с опозданием, и проблему замечают поздно.

Агент собирает сводку сам и присылает её утром в Telegram или в таблицу. Что в ней обычно есть:

• стоимость доставки на заказ, на килограмм и в процентах от выручки по направлениям;
• доля отгрузок, которые ушли позже срока, и причины;
• перевозчики с самыми частыми срывами и претензиями;
• позиции, которые закончатся в ближайшие две недели.

Руководитель может спросить обычным текстом, почему доставка в Казань подорожала в сентябре, и получить ответ с цифрами. Такие отчёты мы делаем в рамках ИИ-аналитики для бизнеса.

Маршрутизация: берите готовый сервис

Построение маршрутов — классическая задача оптимизации, и её давно решают готовые сервисы. Перед разработкой своего алгоритма стоит проверить, закрывает ли готовый сервис ограничения компании.

Например, у Яндекс Маршрутизации есть сервис планирования маршрутов. Ему передают данные о машинах или курьерах, заказах и складе через Excel-шаблон или API. Расстояния и время в пути с учётом дорожного графа и пробок сервис считает сам. На выходе получается распределение заказов по машинам, порядок объезда и плановое время прибытия к каждому заказу.

ИИ-агент здесь работает до и после сервиса. До — выгружает заказы из 1С, проверяет адреса и окна доставки, собирает файл для загрузки. После — забирает готовые маршруты, раздаёт их водителям и следит, что доставки идут по плану. Сам расчёт остаётся за специализированным сервисом.

Снижение логистических издержек: как посчитать эффект

Эффект от ИИ в логистике складывается из двух частей. Первая — часы логистов, которые освобождаются от переписки и сверок. Вторая — прямые деньги: переплата перевозчикам, штрафы за простой, дни без товара. Часы посчитать проще, поэтому начинают с них.

Пример, цифры условные. Он показывает метод расчёта, к нашим проектам эти цифры отношения не имеют.

Дистрибьютор, отдел логистики из трёх человек. В месяце 21 рабочий день.

Процесс	Сейчас	С агентом	Освобождается в месяц
Заявки перевозчикам	25 заявок в день по 12 минут, 5 ч	Проверка черновика 4 минуты, около 1,7 ч	около 70 ч
Вопросы клиентов о статусе	40 вопросов по 5 минут, около 3,3 ч	Агент закрывает 30, логист — 10 сложных и проверку, 1 ч	около 49 ч
Сверка накладных с 1С	1,5 ч в день	0,5 ч на расхождения	21 ч
Итого			около 140 ч

При полной стоимости часа 700 ₽ с налогами и взносами это около 98 000 ₽ в месяц. Это стоимость освободившегося времени, а не чистая экономия. Из эффекта вычитают затраты на интеграцию, работу моделей, поддержку и проверку. Подтверждённые переплаты перевозчикам и штрафы учитывают отдельно; сравнение со средней ставкой само по себе не подтверждает переплату.

Часы превращаются в деньги, только если компания решила, на что их направить. Например, не нанимать четвёртого логиста при росте объёмов. Подробно этот вопрос разобран в статье про снижение издержек.

Заменит ли ИИ логистов

В описанном пилоте логист сохраняет контроль над решениями. ИИ хорошо справляется с подготовкой: собрать данные, заполнить шаблон, сравнить ставки, ответить на типовой вопрос, найти расхождение в документе. Долю такой работы нужно замерить в своём отделе.

Остаются за человеком переговоры с перевозчиками, выбор при равных условиях, решения при срыве поставки, ответственность за подпись на документах. Агент может ошибиться в адресе или неверно прочитать скан. Поэтому действия, которые меняют данные или стоят денег, он сначала предлагает, а подтверждает логист.

По результатам пилота можно оценить, сколько дополнительных заказов отдел обработает без найма. Сам по себе запуск агента не показывает, как менять штат: сначала сравнивают нагрузку, ошибки и время проверки.

Как внедрить ИИ в логистику по шагам

1. Замер. Две недели фиксируем, сколько времени логисты тратят на заявки, документы, ответы клиентам и отчёты. Так видно, где больше всего ручной работы.
2. Описание процесса. Записываем выбранный процесс по шагам: откуда приходит заказ, в каких системах данные, кто принимает решение.
3. Пилот на одном процессе. Чаще всего это заявки перевозчикам или ответы о статусе. Агент работает параллельно с логистом, логист проверяет каждый результат.
4. Сравнение с замером. Через месяц сравниваем часы и ошибки с исходными цифрами. Если эффект есть, подключаем следующий процесс.
5. Докрутка. Раз в месяц разбираем, где агент ошибался, и уточняем правила.

Про данные. Накладные и заявки содержат реквизиты контрагентов, а иногда и персональные данные водителей и получателей. До подключения согласуем, какие поля можно передавать выбранному сервису, где они обрабатываются и кто получает доступ. Российский облачный сервис тоже означает передачу данных внешнему поставщику. Если требуется обработка внутри компании, проектируют локальный контур и отдельно проверяют внешние API, журналы и резервные копии. Ключи и доступы к системам остаются у вас.

Итог

ИИ в логистике для средней компании — это в первую очередь документы, заявки перевозчикам, статусы грузов, остатки и отчёты. В этих процессах логисты тратят часы на переписку и сверки, а эффект проверяют по времени и ошибкам. Маршруты лучше отдать готовому сервису, а агенту поручить подготовку данных и контроль.

Начните с одного процесса, где больше всего ручной работы, и замерьте его до запуска. Если не знаете, с какого начать, напишите нам: на вводном созвоне разберём ваш отдел логистики и подскажем, какой процесс проверить на пилоте.

Источники

Проверены 3 ноября 2026 года. Справки описывают возможности сервисов и требования к документам, а не результаты наших проектов.

• Минтранс России: общие вопросы по переходу на ЭПД
• ATI.SU: API средних ставок, параметры и свежесть данных
• ATI.SU: способы мониторинга транспорта
• Яндекс Маршрутизация: Excel-шаблон с заказами, машинами и складом
• Яндекс Маршрутизация: интеграция с 1С и API