TMS и маршрутизация под реальный процесс доставки.

Разрабатываю TMS и системы автоматизации транспортной логистики как единый операционный контур: заказы и заявки, подтверждение доставки, склады и транспорт, геоданные, ограничения, маршрутизация, диспетчеризация и контроль исполнения. Маршрут здесь не отдельная функция на карте — он строится только после того, как система понимает, какие заказы готовы, откуда их везти и какие правила делают рейс выполнимым.

Как получить оценку и начать проект

Калькулятор на сайте даёт предварительный диапазон по составу решения: интерфейс, функции, интеграции и инфраструктура.

Минимальный сценарий калькулятора начинается от 2 недель. Финальная оценка — после короткого брифа и проверки интеграций.

На оценку влияют источники заказов, геоданные, ограничения транспорта и складов, маршрутизация, клиентские подтверждения и внешние интеграции.

Формальное ТЗ на старте не обязательно: достаточно описать процесс, текущие инструменты и ожидаемый результат.

Маршруты, заявки и ограничения до сих пор собираются диспетчером вручную?

  • Заказы приходят из разных источников, а готовность к доставке, склад и связанные позиции приходится уточнять до каждого расчёта маршрута.
  • Подтверждение доставки и изменения со стороны клиента живут отдельно от TMS, поэтому диспетчер вручную переносит результат разговора в дальнейший процесс.
  • Ограничения транспорта, режимы складов, связанные заказы и другие правила известны сотрудникам, но не представлены как данные, которые может проверить система.
  • Маршрут можно посчитать автоматически, но после расчёта диспетчер всё равно долго исправляет его руками, а причины корректировок нигде не накапливаются.

Что получает бизнес

  • Единый TMS-кабинет связывает входящий поток заказов, их готовность, ограничения, маршруты и фактическое исполнение в одном состоянии.
  • Подтверждение доставки и другие клиентские события автоматически меняют готовность заказа и состав данных для следующего расчёта.
  • Маршрутизация использует нормализованные адреса, матрицы расстояний и формализованные ограничения транспорта, склада и связанных заказов.
  • Диспетчер сохраняет возможность корректировать рассчитанный рейс, а система фиксирует изменения как материал для следующего улучшения правил.
  • Руководитель получает контроль исполнения по рейсам, точкам, людям и причинам отклонений вместо отдельного отчёта по каждому участку процесса.

Как устроен рабочий контур

  • Подготовка заказов: Синхронизируем заказы, склады, транспорт и справочники, определяем готовность к доставке и объединяем связанные позиции до маршрутизации.
  • Клиентский сервис: Автоматизируем подтверждение доставки или другие обязательные контакты и сохраняем результат как состояние заказа, а не как комментарий вне системы.
  • Ограничения и геоданные: Формализуем режимы складов и характеристики транспорта, нормализуем адреса и получаем координаты и матрицы расстояний через картографические сервисы.
  • Маршрут и исполнение: Строим последовательность точек, даём диспетчеру проверить и скорректировать рейс, затем фиксируем факт и причины отклонений от плана.

Что входит в решение

  • TMS-кабинет и состояния заказов
  • Подтверждение доставки и клиентские события
  • Геоданные, матрицы расстояний и ограничения
  • Маршрутизация / TSP и диспетчерская корректировка
  • Контроль исполнения и отклонений

Релевантные кейсы

Система автоматизации клиентского сервиса и логистики

Подтверждение доставки, ограничения, геоданные и TSP-оптимизация в одном маршрутизационном контуре.

Реализованный контур: Система синхронизирует заказы и логистические справочники, обрабатывает подтверждение доставки через голосовой бот, учитывает режимы складов и ограничения транспорта, объединяет связанные заказы и строит маршрут по матрицам Яндекс/2GIS. TSP-оптимизация формирует последовательность точек, которую диспетчер проверяет и корректирует.

Результат: Ручной обзвон, распределение заказов и построение маршрутов объединены в один управляемый процесс до готового маршрутного листа.

Технологии: Django · React · TypeScript · Celery · Redis · Yandex Maps · 2GIS · TSP

Система контроля торговых точек

Планирование визитов, заявки, stop-sale, согласования и drill-down по торговым точкам.

Реализованный контур: Сервис связывает планирование посещений и маршрутов, изменения работы точек, stop-sale события, очереди согласования, покрытие точек и продавцов, видеооценки, апелляции и управленческие дашборды с переходом до конкретной причины.

Результат: Руководитель видит не только общий KPI, но и может дойти до точки, продавца, заявки или отклонения, которое сформировало показатель.

Технологии: Django · React · TypeScript · Celery · Dashboards · Docker

Мобильный кабинет полевого сотрудника

Мобильный кабинет с KPI, рейтингом, задачами, достижениями, новостями и базой знаний.

Реализованный контур: React-приложение и Django API собирают профиль сотрудника, KPI и план-факт, рейтинг, задачи, достижения, новости, базу знаний и защищённые вложения. Отдельная административная консоль управляет контентом и конфигурацией дашборда.

Результат: Полевой сотрудник получает персональный рабочий экран в телефоне, а офис управляет данными и контентом из отдельного контура.

Технологии: Django · React · TypeScript · Vite · ECharts · Celery · Redis · Nginx

Корпоративная платформа данных и BI

Airflow, ClickHouse, KPI-витрины, quality checks, BI и API для продуктовых потребителей.

Реализованный контур: DAG-пайплайны загружают и преобразуют данные, проверяют свежесть и качество, формируют ClickHouse-витрины KPI, рейтингов и план-факта. Поверх согласованного слоя работают Superset и FastAPI-сервисы для веб- и мобильных потребителей.

Результат: Один контролируемый путь данных обслуживает управленческую аналитику и продуктовые интерфейсы без разных трактовок метрик.

Технологии: Airflow · ClickHouse · FastAPI · Superset · Docker · GitLab CI

Другие направления