На основе данных о количестве заказов уже работающих постаматов, более пятидесяти факторов городского пространства и алгоритмов машинного обучения осуществляется прогноз количества заказов во всех потенциальных точках размещения постаматов (более 100 тыс. локаций по всему городу).

Раз в сутки наша система получает обновленные данные по количеству заказов со всех постаматов. За счет внедренного автоматизированного машинного обучения, модель проходит дообучение каждые сутки с учетом обновленных данных, становясь более точной и оставаясь актуальной с течением времени.

Кроме уже имеющихся в системе точек, можно импортировать в нее свои собственные – система в автоматическом режиме соберет необходимые данные по загруженным точкам, применит модель и выдаст прогноз по количеству заказов.

При прогнозировании мы используем сложные модели, позволяющие с одной стороны уловить нелинейные закономерности между величиной количества заказов в постаматах и множеством влияющих на нее факторов, а с другой – интерпретировать эту закономерность понятным для пользователя образом.

Так, прогноз количества заказов на каждой локации можно разложить на вклады всех задействованных в модели факторов и лучше понять, какие именно особенности окружающего пространства оказываются наиболее значимыми, какие повышают количество заказов, а какие, наоборот, понижают

В интерфейсе нашей системы из всего множества представленных локаций пользователь может выбрать любые для симуляции размещения в них новых точек сети. В процессе такой симуляции модель автоматически пересоберет все данные и пересчитает прогнозы на всех локациях уже с учетом, что в выбранных появятся новые постаматы.

В случае, если в реальности в выбранных локациях установка постаматов не была произведена, в системе можно удалить ранее созданные постаматы и все прогнозы снова будут обновлены с учетом последних изменений. При успешной установке постамата, данная локация начнет накапливать данные по количеству заказов и через определенное время попадет в обучающую выборку.

Система оснащена множеством фильтров, упрощающих задачу поиска локаций для размещения новых постаматов. С помощью фильтров можно быстро отбирать локации с определенным прогнозным количеством заказов, расположенных в определенных районах города и в объектах определенной категории (супермаркет, подъезд жилого дома, библиотека и др.).

Используя расширенные фильтры, можно отбирать локаций в зависимости от их расположения относительно объектов инфраструктуры, например, точек других сетей постаматов/ПВЗ или имеющих определенную статистику по окрестности, например, по количеству квартир.

Все это делает разработанную систему инновационным и удобным инструментом для управления и развития сети постаматов Московский постамат. В целом, такое приложение может быть использовано и для любых других сетей каких-либо коммерческих или социально-экономических объектов, имеющих определенное количество уже работающих точек.