В деловой ветке чата логистов всплыла знакомая боль: «появилась потребность прикрутить к TMS блок планирования загрузки авто, кто чем пользуется?». Вопрос простой на словах и тяжёлый на деле: какую машину подать под заявку и как оптимально уложить приехавший груз, чтобы не гонять воздух.
Сразу важное уточнение, которое в чате дал опытный участник: это классическая «задача о рюкзаке», она же bin packing. Математически задача трудная, точного мгновенного решения на большом наборе коробок не существует, работают приближённые алгоритмы (эвристики). Поэтому фраза «делайте на питоне, а не на ИИ» звучит грубо, но по сути верна: расчёт укладки это не языковая задача, и большая языковая модель сама по себе паллету не соберёт.
Практически выбор сводится к трём путям. Первый: штатный модуль TMS или 1С. Считает быстро, но обычно грубо, по общему объёму и весу, без реальной геометрии, годится для типовых однородных рейсов. Второй: отдельный оптимизатор укладки с 3D bin packing. Точнее по форме и порядку погрузки, но требует интеграции и, главное, честных габаритов каждой позиции. Третий: самописное решение на Python по эвристикам. Максимально гибко под вашу специфику, но это разработка, тестирование и поддержка, а не разовая настройка.
Про ИИ отдельно, потому что тема на слуху. Языковая модель плохо считает укладку, но хорошо работает вокруг неё: разобрать заявку в свободной форме, подсказать, сгенерировать код эвристики, объяснить результат человеку. Отсюда и низовой энтузиазм в чатах, где ИИ-ассистентов советуют для рутины и генерации кода. Разумная схема: детерминированный алгоритм считает раскладку, ИИ помогает с обвязкой и вводом-выводом, а не подменяет расчёт.
Почему это деньги, а не игрушка. Недогруженная машина или борт это оплаченный воздух на каждом рейсе, а пересортица при погрузке это возвраты и простой. Для нас как экспедитора консолидация сборного груза и укладка паллеты под конкретный рейс это ежедневная операционка, и цена ошибки считается прямо в тарифе клиента.
Что делать, если боль ваша. Первое: начните не с софта, а с данных, соберите честные габариты и веса по SKU, без них любой оптимизатор выдаёт красивую, но ложную картинку. Второе: для типовых рейсов не переусложняйте, часто достаточно готовых схем укладки и правил, а не отдельной системы. Третье: под сложную сборную сборку смотрите специализированный 3D-планировщик, а не универсальный модуль 1С, у них разная точность. Четвёртое: ИИ подключайте на парсинг заявок и подсказки, а расчёт оставляйте алгоритму, который даёт воспроизводимый результат.
Вывод простой. Планирование загрузки это не покупка волшебной кнопки, а связка чистых данных, подходящего алгоритма и человека, который принимает финальное решение по машине. Начните с малого на своих типовых рейсах, там окупаемость видно быстрее всего.
