СКИФ-Карго — федеральный перевозчик, который специализируется на доставке сборных грузов по всей России. В одном рейсе водитель компании доставляет заказы на несколько адресов и забирает отправления у клиентов. Всё это нужно успеть за смену, потому что склады СКИФ-Карго транзитные — забранный за день груз должен в тот же вечер уйти дальше в другой город.
Рейсы планировали 23 логиста на 38 филиалов — каждый знал, какой транспорт пройдёт на конкретный адрес, когда открыта приёмка, как выстроить последовательность точек.
В систему эти знания не заносились, и когда логист увольнялся, руководители отдела выезжали на место и вели работу самостоятельно, пока не находили замену. Средний брак по доставкам и заборам держался на уровне 8,5–9%.
СКИФ-Карго внедрила Яндекс Маршрутизацию и создала единый логистический центр, где четыре сотрудника ведут планирование для 14 филиалов, включая Москву.
В результате:
Сейчас СКИФ-Карго готовит открытие второго центра, чтобы перевести на централизованное планирование оставшиеся филиалы.
Рассказываем, как компания прошла этот путь.
Компания начала с трёхмесячного пилота — загружала данные о заказах в Яндекс Маршрутизацию и параллельно продолжала строить маршруты вручную, чтобы сравнить результаты.
Для работы алгоритма все ограничения, которые логист знал и учитывал при планировании, нужно было описать в системе. В Яндекс Маршрутизации это делается через теги — метки, которые привязываются к точке доставки и к транспортному средству.
У СКИФ-Карго таких ограничений оказалось больше, чем в типовом проекте. На каждом адресе свои требования к габаритам транспорта — где-то фура не пройдёт из-за низкого въезда, а где-то фургон не справится с объёмом груза.
Часть машин работает только на доставку, а часть только на забор, и алгоритм должен учитывать это при распределении заказов. Источник: СКИФ-Карго
К транспортным ограничениям добавляются временные окна приёмки на каждой точке, привязка водителей к конкретным округам и параметры сменности — время начала и окончания смены, количество адресов на водителя за день, возможность работы нескольких человек на одном транспортном средстве.
Все эти ограничения нужно было совместить с требованиями по кучности маршрутов, чтобы максимально утилизировать каждую машину. Алгоритм Яндекс Маршрутизации справился с этим набором в рамках стандартной функциональности.
Сложнее оказалось с распределительными центрами (РЦ), через которые проходит значительная часть грузопотока компании. На РЦ работает общая очередь для всех перевозчиков — машины обслуживают последовательно, и в часы пиковой нагрузки ожидание растягивается до шести часов.
Если водитель СКИФ-Карго попадает в такую очередь, он теряет полсмены, и оставшиеся точки маршрута оказываются под угрозой. Система должна была ставить заезды на РЦ в окна с минимальной нагрузкой, чтобы водитель не терял время.
После тестового запуска компания перешла к полной интеграции. До этого момента логисты получали заявки клиентов во внутренней системе и там же вручную собирали маршруты. IT-команда СКИФ-Карго разработала программный модуль, который связал внутреннюю систему с Яндекс Маршрутизацией.
Работает это так:
IT-отдел дополнительно адаптировал интерфейс под запросы логистов, упростив навигацию и отображение данных.
Полное внедрение от первых тестов до рабочей системы заняло год.
Переход на автоматическую маршрутизацию затронул две категории сотрудников — логистов, которые планируют рейсы, и водителей, которые их выполняют.
После внедрения системы один логист должен был планировать маршруты для нескольких филиалов, включая города, в которых он никогда не работал. Сотрудники сомневались, что алгоритм способен учесть всю специфику территории, которую они знали по опыту, — сколько времени занимает разгрузка на конкретном адресе, где в какое время пробки, через какие дворы водитель может срезать путь и т.д. Тем более что проверить качество маршрута по незнакомому городу логист не мог — ему оставалось только довериться алгоритму.
Так выглядит интерфейс планирования рейсов — адреса разбиты по геозонам. Источник: СКИФ-Карго
Убедил команду результат на их собственных городах — система выдавала решения, которые совпадали с опытом логиста, а иногда предлагала варианты, которые он не рассматривал. Планирование по незнакомым городам перестало быть проблемой.
С водителями задача была другого рода. Количество адресов на водителя выросло, и важно было, чтобы это не обернулось переработками и не ударило по привычному графику — в условиях жёсткого кадрового дефицита на рынке грузоперевозок потерять водителя легко, а найти и обучить замену крайне сложно.
Если на одной машине работают два человека посменно, алгоритм учитывает график каждого. Маршруты стали плотнее — адресов на водителя прибавилось, но каждый рейс по-прежнему укладывается в смену и остаётся в границах привычного округа.
Сейчас Яндекс Маршрутизация работает на всех 38 филиалах СКИФ-Карго. По 14 из них, включая Москву, маршруты планируют четыре сотрудника единого логистического центра. По остальным 24 филиалам планирование ведут логисты на местах — через ту же систему, но локально.
Ежедневная работа с системой устроена так: алгоритм строит первичное распределение рейсов, а логист анализирует результат. Чтобы снизить себестоимость перевозки, логист уплотняет рейсы — добавляет адреса туда, где есть запас по времени и грузоподъёмности, потому что чем больше заказов в одном рейсе, тем ниже стоимость доставки каждого из них.
Система сразу показывает, какие точки окажутся под угрозой опоздания и где возникнет риск срыва забора, и логист решает, принять этот риск или оставить маршрут как есть. Компания также занижает временные окна при планировании — если клиент принимает груз до 18:00, система получает окно до 17:00, чтобы заложить запас на непредвиденные задержки. В 99% случаев водитель успевает на все точки.
В цифрах результаты проекта выглядят так:
СКИФ-Карго планирует открыть второй логистический центр, чтобы перевести на централизованную модель оставшиеся 24 филиала.
© КСЛ Экспо, 2026
