CASE / OPENEDLOGIFLOW
← все кейсыB2B SaaS · логистикагод · 2025длительность · 9 месяцевОткрыть вживую

LogiFlow

Диспетчерская SaaS для FTL-логистики с ML-прогнозом ETA.

01 / CONTEXTКонтекст

Контекст

Заказчик — частный парк из 220 фур по маршруту Москва–Урал–Сибирь. Диспетчеры работали в Excel и WhatsApp-группах. Опаздывали на 18% рейсов, теряли клиентов и не понимали, где именно сыпется маржа.

После запуска MVP в их собственном парке отдел продаж попросил «дать это другим». Так появилась SaaS-версия для других перевозчиков.

02 / BRIEFЗадача

Задача

  1. 01Реал-тайм карта парка с GPS и статусами
  2. 02ML-модель прогноза ETA по 14 признакам
  3. 03Биллинг и многотенантность для SaaS-распространения
  4. 04Мобильный кабинет водителя
  5. 05Интеграция с 1С и SAP
03 / SOLUTIONРешение

Решение

/ step 01

Дашборд диспетчера

Один экран показывает 220 машин на карте, очередь рейсов и алерты по отклонениям. Drag-to-assign перенос рейсов между водителями.

/ step 02

Прогноз ETA

Lightgbm-модель учитывает погоду, пробки, историю водителя, состояние груза. Обучается раз в сутки на свежих данных.

/ step 03

Биллинг и тенанты

Многотенантная архитектура с изоляцией данных. Тарификация по машинам в парке + опции на интеграции.

/ step 04

Мобайл-кабинет водителя

PWA с офлайн-режимом — работает в зоне без связи, синхронизируется на въезде в город. Чек-листы погрузки, ЭТРН.

04 / STACKАрхитектура

Архитектура

Next.js 15PostgresRedisMapboxLightGBMFastAPIStripe Billing

Бэкенд разнесён на два слоя: ядро на Postgres + FastAPI для бизнес-логики и отдельный ML-сервис для прогнозов с очередью на Redis. ETA пересчитывается каждые 90 секунд по активным рейсам.

Многотенантность реализована через row-level security в Postgres и отдельные ключи S3 на каждый парк. Карты — Mapbox с собственными тайлами для российских регионов.

05 / RESULTSРезультаты

Результаты

−27%
холостой пробег
0%
точность ETA
0
грузов в день
₽0.0M
MRR от 38 клиентов
06 / HONESTЧто не получилось с первого раза

Что не получилось с первого раза

  • Первая ETA-модель врала на 22%: мы не учли простои на погрузке и взвешивании, а они съедают по полтора часа на рейс. Переобучили на телеметрии бортовых датчиков — ошибка упала до 6%.
  • PWA водителя поначалу синхронизировалась только онлайн — на сибирских перегонах без связи чек-листы погрузки терялись. Переделали на офлайн-первый сторадж с очередью на въезде в город.
08 / TEAMКоманда

Команда

MV
Product lead
AL
Backend lead
SY
ML engineer
AS
Designer
TG
QA
09 / ROADMAPЧто дальше

Что дальше

  • Аукцион свободных слотов между парками
  • Прогноз простоев и страховой риск-скоринг
  • Интеграция с электронными ТТН ФНС
10 / RELATEDСвязанные кейсы