Прогноз сроков доставки и рисков задержек

Клиент спрашивает «когда приедет», а диспетчер отвечает по нормативу, который не учитывает погоду, очередь на границе, загрузку терминала и конкретного перевозчика. Обещанные сроки срываются, штрафы по SLA растут, а служба поддержки перегружена запросами о статусе.

В мультимодальных перевозках цепочка из нескольких плеч и перегрузок делает срок ещё менее предсказуемым: задержка на одном участке ломает стыковки на следующих.

Информация для точного прогноза есть — треки телематики, события в TMS, история перевозчиков, — но она не превращается в прогноз.

Решение строит модели ожидаемого времени прибытия (ETA) для каждого плеча перевозки и всей цепочки и пересчитывает прогноз при каждом новом событии.

• Признаки: маршрут, перевозчик, тип груза, день недели, погода, загрузка терминалов, история задержек на участках и пунктах пропуска.
• Модели градиентного бустинга и нейросети для последовательностей событий с оценкой неопределённости прогноза.
• Раннее предупреждение: вероятность срыва срока выше порога — сигнал менеджеру для перебронирования или уведомления клиента.
• Интеграция с TMS, клиентским порталом и системой уведомлений.

Качество прогноза измеряется на истории: доля отправок, для которых факт попал в прогнозный интервал, и сравнение с нормативами.

Прогноз показывается клиенту как интервал с вероятностью, а не как одна цифра, и обновляется при каждом событии: выезд, прохождение границы, прибытие на терминал.

Какие данные нужны

• История отправок с фактическими временами
• Телематика и события TMS
• Погода, загрузка терминалов, календарь