Крупнейший мировой логистический оператор Hapag-Lloyd добился значительного улучшения точности прогнозирования судовых расписаний, внедрив систему машинного обучения на платформе Amazon SageMaker. Решение позволяет предсказывать задержки судов с высокой точностью, что критически важно для оптимизации цепочек поставок.
Техническая архитектура решения
Система построена на основе множества источников данных, включая метеорологические прогнозы, данные о портовой инфраструктуре, исторические данные о перемещениях судов и информацию о грузах. Модель машинного обучения обрабатывает более 200 признаков для каждого судна и маршрута.
Архитектура включает следующие компоненты:
- Data ingestion pipeline для сбора и обработки данных в реальном времени
- Feature store для управления признаками модели
- ML inference endpoints для прогнозирования
- Monitoring system для отслеживания качества предсказаний
Бизнес-эффект внедрения
Внедрение системы позволило Hapag-Lloyd сократить ошибки прогнозирования времени прибытия судов на 35%. Точность предсказаний достигла 92% для горизонтов прогнозирования до 7 дней.
Интересно наблюдать, как традиционно консервативная отрасль морских перевозок начинает активно внедрять ML-решения. Особенно впечатляет подход Hapag-Lloyd — они не просто взяли готовую модель, а построили полноценную дата-инфраструктуру. Это тот случай, когда машинное обучение решает конкретную бизнес-проблему с измеримым ROI, а не просто следует хайпу вокруг ИИ.
Технологический стек
Решение использует Amazon SageMaker для обучения и развертывания моделей, AWS Glue для ETL-процессов, и Amazon Redshift для хранения данных. Модели обновляются ежедневно с учетом новых данных.
Ключевые технологии в стеке:
- XGBoost для базового прогнозирования
- Prophet для временных рядов
- Пользовательские алгоритмы для доменно-специфических функций
- A/B тестирование моделей в работе
По сообщению AWS Machine Learning Blog, система уже обрабатывает прогнозы для более чем 250 судов компании по всему миру.