Posti использует ИИ для повышения эффективности маршрутизации посылок

Финский почтовый оператор Posti внедряет динамическую систему маршрутизации посылок на основе искусственного интеллекта. Она позволяет с точностью 96% прогнозировать свободную вместимость постаматов.

Некоторые клиенты не забирают посылки вовремя. Из-за этого ежедневно сотни постаматов полностью заполняются, и почтовым работникам приходится размещать посылки в свободных постаматах, которые могут находиться дальше от получателей. В результате клиентам приходится дольше ждать или ехать дальше, чтобы получить посылку.

Такие ситуации возникают потому, что раньше прогноз заполненности постаматов основывался на фиксированном среднем показателе. Он не учитывал различия между постаматами, днями недели и сезонами. Кроме того, вместимость постамата зависит от количества и размера отдельных ячеек. Небольшие посылки можно размещать в ячейках разных размеров, а крупные помещаются только в некоторые из них. Поэтому размер посылок также необходимо учитывать.

Динамическая система маршрутизации Posti будет прогнозировать, сколько посылок из находящихся в постамате заберут в течение 24 часов — до того, как водитель привезёт следующую партию. На основе этой информации водители смогут заранее резервировать нужное количество ячеек на следующий день и сокращать объём поездок, необходимых для доставки посылок. Благодаря более точному прогнозу вместимости процесс доставки станет быстрее, а получатели смогут получать посылки как можно скорее.

Сейчас Posti разрабатывает систему предварительных уведомлений, чтобы ещё больше повысить эффективность доставки. До прибытия посылки в Posti интернет-магазин будет отправлять предварительное сообщение о ней. Время отправки сообщения будет зависеть от магазина. Искусственный интеллект будет прогнозировать, когда посылка фактически поступит на сортировку. Если время прибытия удастся точно определить, ячейки в постаматах можно будет резервировать заранее. В будущем искусственный интеллект и машинное обучение будут прогнозировать изменения уровня заполненности постаматов Posti. Благодаря самообучающейся модели посылки можно будет доставлять без лишних поездок и в место, расположенное рядом с покупателем.

Яри Паасикиви, руководитель проекта Posti, отвечающий за систему маршрутизации посылок, сказал: «Популярные постаматы нельзя расширить, если они находятся в ограниченном пространстве, например внутри магазина. Искусственный интеллект и машинное обучение позволяют точнее прогнозировать вместимость постаматов. Это помогает чаще направлять посылки в постаматы, выбранные получателями.

Кроме того, в некоторые постаматы можно размещать больше посылок. Посылку удаётся доставить в место, расположенное как можно ближе к клиенту, что сокращает лишние поездки и связанные с ними выбросы. Мы уже почти со 100%-ной точностью знаем, какие отдельные ячейки постамата освободятся, и можем зарезервировать нужное количество ячеек на следующий день».

Рику Таппер, отвечающий в Posti за работу с данными и автоматизацию, сказал: «Мы последовательно развиваем возможности использования данных для самых разных задач. Внедрение искусственного интеллекта в сеть постаматов — отличный пример того, как данные и технологии помогают улучшать клиентский опыт. Мы уделили особое внимание развитию компетенций в области машинного обучения, а искусственный интеллект для маршрутизации посылок полностью разработали собственные специалисты».