Алгоритмический оптимизатор «Зеленый маршрут» обеспечивает построение экологически устойчивых маршрутов автоперевозок с минимальным углеродным следом. Ключевой особенностью системы является оптимизация не по километражу или времени, а по показателю выбросов CO^₂. Решение учитывает тип дорожного покрытия, уклон рельефа, ограничения скорости и загруженность дорог. Продукт ориентирован на логистические компании, корпоративные автопарки и экспортеров, которым необходимо снижать экологический след перевозок для выполнения ESG-стратегий и требований углеродного регулирования.

Продуктом является система «Зеленый маршрут» — алгоритмический оптимизатор маршрутов автоперевозок на языке Python с использованием графовых библиотек, предназначенный для минимизации углеродного следа с учетом российских дорожных условий.

Потенциальные потребители — юридические лица, заинтересованные в снижении углеродного следа автоперевозок для выполнения ESG-стратегий и экологической отчетности. Основные характеристики целевой аудитории включают крупный и средний бизнес в сфере логистики, транспортно-экспедиционные фирмы, а также компании с корпоративными автопарками из нефтегазовой и ритейл-отраслей. Географическое расположение потребителей — Российская Федерация, сектор рынка — B2B.

Ценностное предложение проекта: маршрут строится по показателю выбросов CO₂, а не по времени или расстоянию; учитываются тип дорожного покрытия, ограничения скорости и загруженность дорог; отечественное решение, являющиеся заменой недоступным зарубежным эко-навигаторам; автоматический расчет углеродного следа по каждому маршруту с возможностью экспорта данных для нефинансовой отчетности и выполнения углеродного регулирования.

Бизнес-модель системы основана на модели подписки (SaaS) для корпоративных клиентов. Основной источник доходов — ежегодная или ежемесячная плата за доступ к программному модулю и обновлениям баз данных дорожных условий. Дополнительным источником станут консалтинговые услуги по интеграции модуля в существующие системы управления автопарками клиентов.

Уровень готовности технологии соответствует TRL 3: проведены лабораторные исследования и экспериментальные расчеты, подтверждающие работоспособность математической модели.

На страницу проекта