Система прогнозирования сроков доставки в современных курьерских компаниях работает на основе предиктивной аналитики. 1

Процесс включает несколько этапов: 3

1. Анализ процесса обработки заказа. 3 Время жизни заказа разделяют на этапы: ожидание сборки, продолжительность сборки, ожидание доставки, продолжительность доставки. 13 Выделяют признаки, которые влияют на время обработки. 3
2. Формирование подходов к решению задачи. 3 Могут прогнозировать время отдельных этапов или общее время жизни заказа. 13
3. Формирование дополнительных требований к модели. 3 Например, возможность уточнять прогноз по мере прохождения этапов и обновления или появления новых данных. 13
4. Формирование входных данных. 3 Это информация о параметрах заказа (время, состав), о персонале (число сотрудников) и другие. 13
5. Выбор архитектуры модели и обучение нейросети. 3

Некоторые факторы, которые учитываются при прогнозировании сроков доставки:

• прогноз пробок; 1
• погодные условия; 1
• оптимальное распределение грузов по автомобилям; 1
• количество пеших курьеров; 1
• порядок разгрузки; 1
• режим работы складов; 1
• день недели и информация о праздниках и другие. 1

Для более точного прогнозирования используют искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение. 2 Эти технологии анализируют исторические данные о перевозках и выявляют закономерности, которые помогают более точно прогнозировать сроки доставки. 2

Использование таких систем позволяет компаниям быть более гибкими, реагировать на изменения в реальном времени и предлагать клиентам прозрачные и точные сроки выполнения заказов. 2