Архив Транспорт и логистика · Экспресс-доставка и почта
Loggi: ИИ-маршрутизация сократила пробег на 1,67 млн км за год
По оценке Loggi, ИИ-алгоритм распределения посылок и маршрутизации за 12 месяцев сократил пробег в Бразилии на 1,67 млн км и выбросы CO₂ на 7 тыс. тонн. Мультиагентная ИИ-система обслуживания закрывает 77% обращений без участия оператора.
/01 · ключевые результаты
-
результат
1,67 млн км
сокращение пробега доставки за счёт ИИ-маршрутизации
FecomercioSP, статья, 20.08.2025
последние 12 месяцев на август 2025 года · доставки Loggi по Бразилии
данные компании
-
результат
7 тыс. т CO₂
сокращение выбросов от ИИ-группировки доставок и оптимизации маршрутов
FecomercioSP, статья, 20.08.2025
последний год на август 2025 года · доставки Loggi
данные компании
-
результат
77%
доля обращений клиентов, закрытых без участия оператора
FecomercioSP, статья, 20.08.2025
по данным на август 2025 года · клиентское обслуживание Loggi на мультиагентной ИИ-архитектуре
данные компании
- почти 25% сокращение пробега за счёт ИИ-маршрутизации и организации доставок · результат FecomercioSP, статья, 20.08.2025
- более 20% сокращение среднего расстояния между точками доставки после перестройки зон · результат FecomercioSP, статья, 20.08.2025
- 86% удовлетворённость пользователей ИИ-обслуживанием · результат FecomercioSP, статья, 20.08.2025
оценка strategai
Оценка эффекта на EBITDA
1–2,6 млн BRL в год
Меньший пробег доставочных машин при ИИ-маршрутизации.
Без учёта затрат на систему: источники их не раскрывают.
Как посчитано
Сокращение пробега доставки, которое называет Loggi, в годовом выражении, по переменным затратам на километр пробега.
| Шаг расчёта | Нижняя | Базовая | Верхняя |
|---|---|---|---|
| Снижение переменных затрат на пробег доставки = Сокращение пробега за год × Переменные затраты на километр пробега доставочной машины | 1,002 млн BRL в год | 1,503 млн BRL в год | 2,505 млн BRL в год |
| Сокращение пробега за год = Сокращение пробега в среднем за месяц × Месяцев в году | 1,67 млн км в год | 1,67 млн км в год | 1,67 млн км в год |
| Сокращение пробега в среднем за месяц = Сокращение пробега доставки за счёт ИИ-маршрутизации за период оценки ÷ Длительность периода оценки пробега | ≈139 000 км в месяц | ≈139 000 км в месяц | ≈139 000 км в месяц |
Входные данные
- данные кейса Сокращение пробега доставки за счёт ИИ-маршрутизации за период оценки: 1,67 млн км 1,67 млн км, сокращение пробега доставки за счёт ИИ-маршрутизации FecomercioSP, статья, 20.08.2025
- источник кейса Длительность периода оценки пробега: 12 мес. FecomercioSP, статья, 20.08.2025
- допущение Переменные затраты на километр пробега доставочной машины: 0,6–1,5 BRL за километр база 0,9 BRL за километр Нижняя граница 0,6 BRL за километр отвечает только топливу лёгкого фургона по розничным ценам Бразилии; верхняя 1,5 BRL за километр добавляет шины и техническое обслуживание лёгкого грузовика.
- константа Месяцев в году: 12
Допущения
- Сокращение пробега 1,67 млн км относится к периоду 12 мес. и приводится к году по числу месяцев в году.
- Метод оценки и базовый уровень пробега Loggi не раскрывает, поэтому сокращение принято так, как заявлено.
Базовое значение: 1,5 млн BRL в год.
Метод afiina-pnl/1, оценка от 19.10.2026, цены 2025 года. Диапазон округлён до двух значащих цифр наружу. Методика
По оценке Loggi, ИИ-алгоритм распределения посылок и маршрутизации за 12 месяцев сократил пробег в Бразилии на 1,67 млн км и выбросы CO₂ на 7 тыс. тонн. Мультиагентная ИИ-система обслуживания закрывает 77% обращений без участия оператора.
/02 · паспорт кейса
Бизнес
- Компания
- Loggi
- Отрасль
- Транспорт и логистика · Экспресс-доставка и почта
- Функция
- Цепочка поставок, закупки и логистика
- Задача
- Маршрутизация и диспетчеризация
Технология
- Класс AI
- Оптимизация и поддержка решений
- Тип решения
- Не раскрыт
Внедрение
- Стадия
- Промышленная эксплуатация, на 20.08.2025
- География
- Бразилия
/03 · описание кейса
Зачем
Бизнес-задача
Loggi — бразильская логистическая компания, которая доставляет посылки электронной коммерции. По её исследованию «Карта логистики», во втором квартале 2025 года 47% доставок в стране выполнялись в течение двух дней, 60% — в течение трёх; около 40% заказов исходят от малого и среднего бизнеса. Покупатели ждут быстрых, отслеживаемых и безопасных доставок. Вице-президент Loggi по продуктам и технологиям Диего Кансаду формулирует цель так: максимально сократить пройденное расстояние, время в пути и время остановки в каждой точке, чтобы выполнять больше доставок меньшим числом машин, снижая расход топлива и операционные затраты.
Что
Решение
Loggi разработала инструмент, который учитывает трафик, погодные условия и объём доставок. На основе этих данных алгоритм определяет, сколько посылок загрузить в каждую машину и как лучше распределить грузы. Система также анализирует стоимость отправки, плотность доставок и размер агентских пунктов и моделирует оптимальное региональное зонирование: число групп растёт, отправления концентрируются ближе друг к другу. В клиентском обслуживании компания использует архитектуру из нескольких ИИ-агентов: обращение всегда начинается с ИИ, при необходимости клиента переводят к оператору. Те же системы проверяют безопасность: отслеживают курьеров и грузовики в реальном времени, собирают координаты и фото для подтверждения доставки и автоматически сигнализируют об отклонениях от маршрута.
Как
Внедрение
Кансаду рассказал о результатах на заседании совета по цифровой экономике и инновациям FecomercioSP 15 августа 2025 года. По оценке Loggi, за последние 12 месяцев ИИ-организация доставок сократила пробег в Бразилии на 1,67 млн км, а выбросы CO₂ за последний год — на 7 тыс. тонн. По словам Кансаду, пробег снизился почти на 25%; перестройка зон сократила среднее расстояние между точками более чем на 20%. В обслуживании 77% обращений закрываются без участия человека, удовлетворённость пользователей достигла 86% — выше, чем при традиционном обслуживании. Компания также запустила ИИ-проект региональных тарифов Pricing Regions и планирует применять ИИ для прогноза спроса и оптимизации логистической сети.
/04 · источники и проверка
Что подтверждено
- По оценке Loggi, ИИ-маршрутизация за 12 месяцев сократила пробег доставок в Бразилии на 1,67 млн км.
- По данным компании, ИИ-группировка доставок и оптимизация маршрутов снизили выбросы CO₂ на 7 тыс. тонн за последний год.
- 77% обращений клиентов Loggi закрываются мультиагентной ИИ-системой без оператора; удовлетворённость пользователей — 86%.
Ограничения
- Сокращение пробега — оценка компании без раскрытой методики; экономия топлива и затрат в деньгах не приводится.
- Доля обращений без оператора не показывает, как изменились затраты на обслуживание и численность операторов.
- Цифры приведены в изложении FecomercioSP со слов представителя Loggi; собственная публикация компании среди источников отсутствует.
-
[1] FecomercioSP
Inteligência Artificial aplicada à logística amplia produtividade, segurança e sustentabilidade, beneficiando o e-commerce
СМИ · 20.08.2025
Открыть источник
АрхИИВ /strategai · CB-000520 · Версия 1 · 11.10.2026 · /c/CB-000520/