Case Study • Логистика

Оптимизация последней мили в Яндексе

Как платформа Vecly помогла «Яндекс.Доставке» снизить время прибытия курьеров на 22% и сократить расходы на топливо в пиковые часы благодаря визуализации потоков в реальном времени.

Дашборд Vecly с тепловыми картами доставки Яндекса
---

О компании-клиенте

Лидер рынка технологий и сервисов в России и СНГ.

🚀

Масштаб операций

«Яндекс.Доставка» обслуживает более 150 городов. Ежедневно платформа обрабатывает свыше 1.2 миллионов заказов, координируя работу тысяч курьеров и микро-хабов.

🏙️

Сложная среда

Работа в условиях плотной городской застройки, строгих ограничений движения и высокой динамики спроса требует мгновенной реакции на изменения.

🤖

Технологический стек

Использование собственных автопилотов и дронов наряду с的人力 ресурсами требует единого пространства для управления гетерогенными данными.

---

Вызовы до внедрения

Почему существующие инструменты перестали справляться с нагрузкой.

📉

Слепые зоны в аналитике

Раньше данные о местоположении курьеров обновлялись с задержкой в 15-20 секунд. Диспетчеры не видели «затыков» на светофорах в реальном времени, что приводило к ложным прогнозам времени прибытия.

Перегрузка в часы пик

В обеденный час (12:00–14:00) нагрузка на сервера маршрутизации возрастала в 4 раза. Старые системы визуализации «лагали», делая невозможным оперативный перераспределение курьеров.

🔋

Низкая эффективность курьеров

Без точной визуализации загруженности районов курьеры часто простаивали в ожидании заказов или ехали «налегке» из-за неоптимального распределения зон ответственности.

---

Внедрение Vecly: этапы

Фаза 1: Интеграция (2 недели)

Мы подключили API Vecly к базе геоданных Яндекса. Были настроены потоки передачи данных с IoT-датчиков курьерских шлемов и GPS-трекеров электросамокатов.

Фаза 2: Визуализация (3 недели)

Создан кастомный дашборд «Центр управления движением». Реализована функция динамического heatmap-а, показывающего плотность заказов и скорость их выполнения в реальном времени.

Фаза 3: AI-Оптимизация (1 месяц)

Включен модуль предиктивной аналитики Vecly. Система начала автоматически предлагать диспетчерам зоны для усиления курьерами за 30 минут до ожидаемого всплеска заказов.

---

Результаты: графики и метрики

Цифры говорят сами за себя. Эффект был заметен уже в первую неделю тестирования.

-22% Среднее время доставки
+18% Выручка одного курьера
35% Снижение холостого пробега
0.5с Задержка обновления данных
---

«Мы увидели то, что раньше было скрыто в таблицах»

«Внедрение Vecly позволило нам перейти от реактивного управления к проактивному. Мы больше не тушим пожары, мы предвидим их. Это изменило нашу операционную модель навсегда.»

— Алексей Громов, Директор по логистике «Яндекс.Доставки»