Автоматизация логистики: n8n + ИИ для снижения издержек при санкциях

Узнайте, как автоматизация логистики с помощью n8n и ИИ помогает компаниям снижать издержки и оптимизировать маршруты поставок в условиях санкций. Эффективное решение логистических задач в современных реалиях.
«`html

Автоматизация логистики: n8n + ИИ для снижения издержек при санкциях

Приветствую, друзья! Меня зовут Таня Румянцева, и вы на канале «Таня Румянцева PRO Нейросети». Сегодня мы поговорим о насущной проблеме, которая касается многих российских компаний: как оптимизировать логистику в условиях санкций и снизить издержки. Санкции внесли серьезные коррективы в привычные цепочки поставок, увеличив сроки доставки, стоимость перевозок и сложность планирования. Но не стоит отчаиваться! В этой статье мы рассмотрим, как использовать мощь нейросетей и платформу n8n для автоматизации логистических процессов и достижения впечатляющих результатов.

Актуальность темы автоматизации логистики в текущих реалиях сложно переоценить. Компании сталкиваются с необходимостью быстро адаптироваться к новым условиям, искать альтернативные маршруты, оптимизировать расходы и обеспечивать бесперебойные поставки. Ручное управление логистикой становится неэффективным и дорогостоящим. Автоматизация, в свою очередь, позволяет сократить время обработки заказов, снизить вероятность ошибок, оптимизировать маршруты и, как следствие, уменьшить издержки.

В этой статье мы подробно рассмотрим, как настроить автоматизированные процессы в логистике с помощью n8n и интегрировать их с инструментами на базе искусственного интеллекта. Мы разберем основные этапы, начиная от сбора данных и заканчивая оптимизацией маршрутов и анализом эффективности. Вы узнаете, как настроить автоматические уведомления, отслеживать перемещение грузов, анализировать данные о поставках и принимать обоснованные решения для улучшения логистических процессов. Готовы погрузиться в мир автоматизации? Тогда поехали!

Основные понятия

Прежде чем мы перейдем к практической части, давайте разберемся с основными терминами и концепциями, которые нам понадобятся. Это поможет вам лучше понять суть происходящего и увереннее ориентироваться в процессе автоматизации.

Определение ключевых терминов

• n8n — это платформа для автоматизации рабочих процессов (workflow automation tool) с открытым исходным кодом. Она позволяет соединять различные приложения и сервисы друг с другом без написания кода.
• Логистика — это процесс планирования, организации, управления и контроля за перемещением товаров, информации и ресурсов от поставщика к потребителю.
• Санкции — это ограничительные меры, введенные против отдельных стран или компаний, которые влияют на международную торговлю и логистику.
• Автоматизация — это использование технологий для выполнения задач без участия человека или с минимальным участием.
• Оптимизация маршрутов — это процесс поиска наиболее эффективных маршрутов доставки, учитывающий различные факторы, такие как расстояние, время, стоимость и ограничения.
• Искусственный интеллект (ИИ) — это область компьютерных наук, которая занимается разработкой систем, способных выполнять задачи, требующие интеллекта человека, такие как анализ данных, принятие решений и распознавание образов.

Эти термины будут часто встречаться в нашей статье, поэтому важно понимать их значение. n8n станет нашим основным инструментом для автоматизации, а логистика — областью применения. Санкции создают дополнительные сложности, которые мы будем решать с помощью автоматизации и ИИ. Оптимизация маршрутов — ключевая задача, которую мы будем решать, чтобы снизить издержки.

Объяснение базовых концепций

Автоматизация логистики с помощью n8n предполагает создание автоматизированных рабочих процессов, которые выполняют определенные задачи без участия человека. Например, можно настроить автоматическое получение данных о заказах из CRM-системы, обработку этих данных, отправку уведомлений клиентам и формирование отчетов. n8n позволяет соединять различные приложения и сервисы, такие как CRM-системы, системы управления складом (WMS), сервисы отслеживания грузов и другие, в единую систему.

Использование ИИ в логистике открывает новые возможности для оптимизации. Нейронные сети могут анализировать большие объемы данных о поставках, прогнозировать спрос, оптимизировать маршруты доставки и выявлять потенциальные проблемы. Например, можно использовать ИИ для прогнозирования задержек в доставке, выявления оптимальных складов для хранения товаров или автоматического перерасчета маршрутов в случае изменения условий.

Ключевая концепция — это интеграция. Мы будем интегрировать различные сервисы и инструменты, чтобы создать единую автоматизированную систему. Это позволит нам получать данные из разных источников, обрабатывать их, принимать решения и автоматизировать рутинные задачи. Важно понимать, что автоматизация — это не замена людей, а инструмент для повышения эффективности и освобождения времени для более важных задач.

Текущие тренды в области

В сфере логистики наблюдаются следующие тренды:

• Автоматизация процессов: все больше компаний внедряют автоматизированные системы для управления складом, транспортом и доставкой.
• Использование ИИ и машинного обучения: нейронные сети используются для прогнозирования спроса, оптимизации маршрутов, управления запасами и анализа данных.
• Цифровизация: переход от бумажного документооборота к электронному, использование облачных технологий и мобильных приложений.
• Устойчивое развитие: компании стремятся снизить воздействие на окружающую среду, оптимизируя маршруты и используя экологически чистые виды транспорта.
• Прозрачность: обеспечение прозрачности цепочек поставок, отслеживание грузов в реальном времени и предоставление информации клиентам.

Эти тренды указывают на то, что автоматизация и использование ИИ становятся все более важными для успешного ведения бизнеса в сфере логистики. Компании, которые смогут адаптироваться к этим трендам, получат конкурентное преимущество и смогут снизить издержки, повысить эффективность и улучшить качество обслуживания клиентов.

Пошаговая инструкция: Автоматизация логистики с n8n и ИИ

Теперь перейдем к практической части. Мы рассмотрим пошаговую инструкцию по автоматизации логистических процессов с помощью n8n и интеграции с ИИ. Мы будем использовать пример оптимизации маршрутов доставки, но вы можете адаптировать эти шаги для решения других задач.

Шаг 1: Установка и настройка n8n

Первый шаг — это установка и настройка n8n. Существует несколько способов установки, но мы рассмотрим самый простой — использование Docker. Docker позволяет легко развернуть n8n на вашем сервере или компьютере.

1. Установка Docker: Если у вас еще не установлен Docker, скачайте и установите его с официального сайта Docker. Инструкции по установке для вашей операционной системы можно найти там же.

2. Запуск n8n с помощью Docker: Откройте терминал и выполните следующую команду:

docker run -d --name n8n -p 5678:5678 -v n8n_data:/home/node/.n8n n8nio/n8n

Эта команда скачает образ n8n из Docker Hub, создаст контейнер с именем «n8n», привяжет порт 5678 на вашем компьютере к порту 5678 внутри контейнера и создаст том для хранения данных. После выполнения команды n8n будет запущен и доступен по адресу http://localhost:5678.

3. Доступ к n8n: Откройте браузер и перейдите по адресу http://localhost:5678. Вы увидите интерфейс n8n. Вам потребуется создать учетную запись администратора.

4. Настройка n8n: После создания учетной записи вы попадете в панель управления n8n. Здесь вы сможете создавать рабочие процессы, настраивать интеграции и управлять данными. Рекомендуется ознакомиться с интерфейсом и основными функциями n8n.

Возможные сложности:

• Проблемы с Docker: Если у вас возникли проблемы с Docker, убедитесь, что он установлен и запущен правильно. Проверьте логи Docker, чтобы найти ошибки.
• Порт занят: Если порт 5678 занят другим приложением, измените порт в команде запуска Docker (например, -p 5679:5678) и в настройках n8n.
• Доступ к n8n: Если вы не можете получить доступ к n8n по адресу http://localhost:5678, проверьте настройки брандмауэра и убедитесь, что порт 5678 открыт.

Шаг 2: Подключение к сервисам

Следующий шаг — подключение n8n к сервисам, которые вы используете в своей логистике. Это могут быть CRM-системы, системы управления складом (WMS), сервисы отслеживания грузов, API карт и другие. n8n поддерживает множество интеграций, но если нужной интеграции нет, можно использовать HTTP-запросы.

1. Выбор сервисов: Определите, какие сервисы вы хотите подключить к n8n. Например, мы будем использовать CRM-систему для получения данных о заказах, сервис отслеживания грузов для получения информации о местоположении грузов и API карт для оптимизации маршрутов.

2. Настройка подключений: В n8n перейдите в раздел «Credentials» (Учетные данные) и создайте учетные данные для каждого сервиса. Вам потребуется ввести логин, пароль, API-ключ или другие данные для авторизации.

3. Создание рабочих процессов: Создайте новый рабочий процесс в n8n. Добавьте узлы для каждого сервиса, который вы хотите использовать. Например, добавьте узел для получения данных о заказах из CRM-системы, узел для получения информации о местоположении грузов из сервиса отслеживания и узел для оптимизации маршрутов с помощью API карт.

4. Настройка узлов: Настройте каждый узел, указав необходимые параметры, такие как URL, метод запроса, параметры запроса и формат ответа. Используйте документацию по API каждого сервиса, чтобы правильно настроить узлы.

Возможные сложности:

• Проблемы с API: Если у вас возникли проблемы с API, проверьте правильность URL, метода запроса, параметров запроса и формата ответа. Убедитесь, что у вас есть доступ к API и что вы используете правильные учетные данные.
• Ограничения API: Некоторые API имеют ограничения на количество запросов в определенный период времени. Учитывайте эти ограничения при настройке рабочих процессов.
• Формат данных: Убедитесь, что формат данных, который вы получаете от сервисов, соответствует формату, который ожидает следующий узел в рабочем процессе. Используйте узлы преобразования данных, если необходимо.

Шаг 3: Получение данных о заказах

Теперь давайте настроим получение данных о заказах из вашей CRM-системы. Это может быть любая CRM-система, которая предоставляет API для доступа к данным. Мы рассмотрим пример с использованием условной CRM-системы.

1. Выбор CRM-системы: Выберите вашу CRM-систему и ознакомьтесь с ее API. Найдите документацию по API, чтобы узнать, как получать данные о заказах.

2. Создание учетных данных: В n8n создайте учетные данные для вашей CRM-системы. Укажите логин, пароль, API-ключ или другие необходимые данные.

3. Добавление узла CRM-системы: Добавьте узел вашей CRM-системы в рабочий процесс. Если у n8n есть готовая интеграция с вашей CRM-системой, используйте ее. Если нет, используйте узел HTTP Request.

4. Настройка узла: Настройте узел, указав URL для получения данных о заказах, метод запроса (GET, POST и т.д.), параметры запроса (например, фильтры по дате, статусу заказа) и формат ответа (JSON, XML и т.д.).

5. Обработка данных: После получения данных о заказах вам может потребоваться их обработка. Используйте узлы преобразования данных, такие как «Set» или «Code», чтобы извлечь нужные данные, изменить формат данных или добавить новые поля.

Пример:

Предположим, ваша CRM-система предоставляет API для получения данных о заказах по адресу /api/orders. Вы хотите получить заказы, которые находятся в статусе «Отправлено». Вы можете настроить узел HTTP Request следующим образом:

• URL: /api/orders
• Method: GET
• Query Parameters: status=Отправлено
• Response Format: JSON

После выполнения этого узла вы получите список заказов в формате JSON. Вы можете использовать узлы «Set» или «Code» для извлечения нужных данных, таких как адрес доставки, вес груза и дата доставки.

Возможные сложности:

• Неправильный URL: Убедитесь, что вы используете правильный URL для получения данных о заказах.
• Неправильные параметры запроса: Проверьте правильность параметров запроса, таких как фильтры по дате, статусу заказа и т.д.
• Неправильный формат ответа: Убедитесь, что формат ответа соответствует формату, который ожидает следующий узел в рабочем процессе.
• Ошибки авторизации: Проверьте правильность учетных данных и убедитесь, что у вас есть доступ к API.

Шаг 4: Получение данных о местоположении грузов

Следующий шаг — получение данных о местоположении грузов. Для этого мы будем использовать сервис отслеживания грузов, который предоставляет API для доступа к данным о местоположении.

1. Выбор сервиса отслеживания грузов: Выберите сервис отслеживания грузов, который вы используете. Ознакомьтесь с его API и найдите документацию по получению данных о местоположении.

2. Создание учетных данных: В n8n создайте учетные данные для сервиса отслеживания грузов. Укажите логин, пароль, API-ключ или другие необходимые данные.

3. Добавление узла сервиса отслеживания грузов: Добавьте узел сервиса отслеживания грузов в рабочий процесс. Если у n8n есть готовая интеграция с вашим сервисом, используйте ее. Если нет, используйте узел HTTP Request.

4. Настройка узла: Настройте узел, указав URL для получения данных о местоположении, метод запроса, параметры запроса (например, номер отслеживания груза) и формат ответа.

5. Обработка данных: После получения данных о местоположении вам может потребоваться их обработка. Используйте узлы преобразования данных, чтобы извлечь нужные данные, такие как широта, долгота и время обновления.

Пример:

Предположим, ваш сервис отслеживания грузов предоставляет API для получения данных о местоположении по адресу /api/tracking. Вы хотите получить данные о местоположении груза с номером отслеживания «1234567890». Вы можете настроить узел HTTP Request следующим образом:

• URL: /api/tracking
• Method: GET
• Query Parameters: tracking_number=1234567890
• Response Format: JSON

После выполнения этого узла вы получите данные о местоположении груза в формате JSON. Вы можете использовать узлы «Set» или «Code» для извлечения широты, долготы и времени обновления.

Возможные сложности:

• Неправильный номер отслеживания: Убедитесь, что вы используете правильный номер отслеживания груза.
• Неправильный формат данных: Проверьте формат данных, которые вы получаете от сервиса отслеживания грузов.
• Задержки в обновлении данных: Учитывайте задержки в обновлении данных о местоположении грузов.

Шаг 5: Оптимизация маршрутов с использованием API карт

Теперь перейдем к оптимизации маршрутов доставки. Для этого мы будем использовать API карт, который позволяет рассчитать оптимальные маршруты с учетом различных факторов, таких как расстояние, время, стоимость и ограничения.

1. Выбор API карт: Выберите API карт, который вы хотите использовать. Популярные варианты включают Google Maps API, Yandex Maps API и другие. Ознакомьтесь с документацией по API и найдите информацию о расчете маршрутов.

2. Создание учетных данных: В n8n создайте учетные данные для API карт. Укажите API-ключ или другие необходимые данные.

3. Добавление узла API карт: Добавьте узел API карт в рабочий процесс. Если у n8n есть готовая интеграция с вашим API карт, используйте ее. Если нет, используйте узел HTTP Request.

4. Настройка узла: Настройте узел, указав URL для расчета маршрутов, метод запроса, параметры запроса (например, начальная точка, конечная точка, промежуточные точки, тип транспорта) и формат ответа.

5. Обработка данных: После получения данных о маршрутах вам может потребоваться их обработка. Используйте узлы преобразования данных, чтобы извлечь нужные данные, такие как расстояние, время в пути и стоимость.

Пример:

Предположим, вы используете Google Maps API для расчета маршрутов. Вы хотите рассчитать маршрут от склада (начальная точка) до нескольких точек доставки (конечные точки). Вы можете настроить узел HTTP Request следующим образом:

• URL: https://maps.googleapis.com/maps/api/directions/json
• Method: GET
• Query Parameters:
  • origin=склад
  • destination=точка_доставки_1
  • waypoints=точка_доставки_2|точка_доставки_3
  • mode=driving
  • key=ВАШ_API_КЛЮЧ
• Response Format: JSON

После выполнения этого узла вы получите данные о маршруте в формате JSON. Вы можете использовать узлы «Set» или «Code» для извлечения расстояния, времени в пути и других данных.

Возможные сложности:

• Ограничения API: Учитывайте ограничения API карт на количество запросов в определенный период времени.
• Неправильные координаты: Убедитесь, что вы используете правильные координаты для начальных и конечных точек.
• Оптимизация маршрутов: API карт может не всегда предлагать оптимальные маршруты. Рассмотрите возможность использования более продвинутых алгоритмов оптимизации маршрутов.

Шаг 6: Интеграция ИИ для оптимизации

Для более продвинутой оптимизации маршрутов можно интегрировать ИИ. Например, можно использовать нейронные сети для прогнозирования задержек в доставке, выявления оптимальных складов для хранения товаров или автоматического перерасчета маршрутов в случае изменения условий.

1. Выбор ИИ-инструмента: Выберите ИИ-инструмент, который вы хотите использовать. Это может быть платформа машинного обучения, сервис прогнозирования или другой инструмент на базе ИИ.

2. Обучение модели: Обучите модель ИИ на исторических данных о доставках, включая данные о заказах, местоположении грузов, маршрутах, времени доставки и задержках. Используйте данные, полученные на предыдущих шагах.

3. Интеграция с n8n: Интегрируйте ИИ-инструмент с n8n. Используйте узлы HTTP Request или другие узлы для взаимодействия с ИИ-инструментом.

4. Использование ИИ для оптимизации: Используйте ИИ для прогнозирования задержек, выявления оптимальных маршрутов и автоматического перерасчета маршрутов в случае изменения условий. Например, можно использовать ИИ для прогнозирования времени доставки и оптимизации маршрутов с учетом этих прогнозов.

Пример:

Предположим, вы используете нейронную сеть для прогнозирования задержек в доставке. Вы можете настроить рабочий процесс следующим образом:

• Получение данных о заказах и местоположении грузов.
• Отправка данных в нейронную сеть для прогнозирования задержек.
• Получение прогнозов задержек от нейронной сети.
• Оптимизация маршрутов с учетом прогнозов задержек.

Возможные сложности:

• Сложность обучения модели: Обучение модели ИИ может быть сложным и требовать больших объемов данных и вычислительных ресурсов.
• Интеграция с ИИ-инструментом: Интеграция с ИИ-инструментом может быть сложной и требовать знаний в области программирования и машинного обучения.
• Точность прогнозов: Точность прогнозов ИИ может быть ограничена качеством данных и сложностью модели.

Шаг 7: Настройка автоматических уведомлений

Чтобы быть в курсе всех изменений в логистике, настройте автоматические уведомления. Это позволит вам оперативно реагировать на проблемы и информировать клиентов о статусе их заказов.

1. Выбор канала уведомлений: Выберите канал уведомлений, который вы хотите использовать. Это может быть электронная почта, SMS-сообщения, мессенджеры (Telegram, WhatsApp) или другие каналы.

2. Настройка узла отправки уведомлений: Добавьте узел отправки уведомлений в рабочий процесс. Настройте узел, указав канал уведомлений, получателя, тему сообщения и текст сообщения.

3. Настройка триггеров: Настройте триггеры, которые будут запускать отправку уведомлений. Например, можно настроить отправку уведомлений при изменении статуса заказа, при задержке доставки или при прибытии груза в пункт назначения.

Пример:

Предположим, вы хотите отправлять SMS-сообщения клиентам при изменении статуса заказа. Вы можете настроить рабочий процесс следующим образом:

• Получение данных о заказах.
• Проверка статуса заказа.
• Если статус заказа изменился, отправка SMS-сообщения клиенту.

Возможные сложности:

• Выбор канала уведомлений: Выбор правильного канала уведомлений зависит от ваших потребностей и предпочтений ваших клиентов.
• Настройка узла отправки уведомлений: Настройка узла отправки уведомлений может быть сложной, если вы используете нестандартный канал уведомлений.
• Ограничения по отправке сообщений: Учитывайте ограничения по отправке сообщений, такие как лимиты на количество сообщений и стоимость отправки.

Шаг 8: Мониторинг и анализ эффективности

После настройки автоматизированных процессов важно отслеживать их эффективность и анализировать данные. Это позволит вам выявлять узкие места, оптимизировать процессы и принимать обоснованные решения.

1. Сбор данных: Собирайте данные о работе автоматизированных процессов, такие как время выполнения задач, количество ошибок, стоимость доставки и другие показатели.

2. Анализ данных: Анализируйте собранные данные, используя инструменты визуализации данных, такие как графики и диаграммы. Выявляйте тенденции, закономерности и узкие места.

3. Оптимизация процессов: На основе анализа данных оптимизируйте автоматизированные процессы. Вносите изменения в настройки, добавляйте новые узлы и улучшайте интеграции.

Пример:

Предположим, вы хотите отслеживать время доставки заказов. Вы можете настроить рабочий процесс следующим образом:

• Получение данных о заказах и времени отправки.
• Получение данных о времени доставки.
• Расчет времени доставки.
• Сохранение данных о времени доставки в базу данных.
• Анализ данных о времени доставки с использованием инструментов визуализации данных.

Возможные сложности:

• Сбор данных: Сбор данных может быть сложным, если вы используете разные источники данных.
• Анализ данных: Анализ данных может быть сложным, если вы не знакомы с инструментами визуализации данных.
• Оптимизация процессов: Оптимизация процессов может быть сложной, если вы не понимаете причины проблем.

Практические советы

В этом разделе мы рассмотрим лучшие практики, частые ошибки и советы по оптимизации процесса автоматизации логистики с помощью n8n и ИИ.

Лучшие практики

• Начните с малого: Не пытайтесь автоматизировать все сразу. Начните с небольших задач и постепенно расширяйте автоматизацию.
• Документируйте процессы: Документируйте все этапы автоматизации, включая настройки, интеграции и используемые инструменты.
• Тестируйте процессы: Тщательно тестируйте все автоматизированные процессы перед запуском в эксплуатацию.
• Мониторьте и анализируйте: Регулярно мониторьте и анализируйте работу автоматизированных процессов, чтобы выявлять проблемы и оптимизировать процессы.
• Используйте модульный подход: Разделяйте сложные процессы на более простые модули, чтобы упростить их настройку и обслуживание.
• Обучайтесь: Постоянно изучайте новые возможности n8n и ИИ, чтобы улучшать свои навыки и оптимизировать процессы.

Следуя этим лучшим практикам, вы сможете добиться максимальной эффективности от автоматизации логистики.

Частые ошибки и их решения

• Неправильная настройка узлов: Убедитесь, что вы правильно настроили все узлы, указав правильные URL, методы запросов, параметры запросов и форматы ответов. Используйте документацию по API сервисов.
• Неправильная обработка данных: Используйте узлы преобразования данных, чтобы правильно обрабатывать данные, полученные от сервисов.
• Неправильные триггеры: Убедитесь, что вы правильно настроили триггеры, которые запускают автоматизированные процессы.
• Недостаточный мониторинг: Регулярно мониторьте работу автоматизированных процессов, чтобы выявлять проблемы и оперативно реагировать на них.
• Недостаточная документация: Документируйте все этапы автоматизации, чтобы упростить обслуживание и внесение изменений.
• Неправильный выбор инструментов: Выбирайте инструменты, которые соответствуют вашим потребностям и задачам.

Решение этих ошибок поможет вам избежать проблем и добиться максимальной эффективности от автоматизации.

Советы по оптимизации процесса

• Оптимизируйте запросы к API: Минимизируйте количество запросов к API, чтобы избежать ограничений и снизить нагрузку на сервисы.
• Используйте кэширование: Используйте кэширование для хранения данных, которые часто используются, чтобы ускорить работу процессов.
• Оптимизируйте обработку данных: Используйте эффективные методы обработки данных, чтобы ускорить работу процессов.
• Используйте параллельную обработку: Используйте параллельную обработку, чтобы ускорить выполнение задач.
• Автоматизируйте рутинные задачи: Автоматизируйте все рутинные задачи, чтобы освободить время для более важных задач.
• Постоянно улучшайте процессы: Постоянно анализируйте и улучшайте автоматизированные процессы, чтобы повысить их эффективность.

Следуя этим советам, вы сможете оптимизировать процесс автоматизации логистики и добиться максимальной эффективности.

Заключение

Поздравляю! Вы прошли весь путь от основ до практических шагов по автоматизации логистики с помощью n8n и ИИ. Мы рассмотрели основные понятия, пошаговую инструкцию, практические советы и лучшие практики. Теперь вы знаете, как использовать n8n для автоматизации рутинных задач, интеграции с различными сервисами и оптимизации маршрутов доставки. Вы также узнали, как интегрировать ИИ для более продвинутой оптимизации и снижения издержек в условиях санкций.

Практическое применение полученных знаний позволит вам:

• Сократить время обработки заказов.
• Снизить вероятность ошибок.
• Оптимизировать маршруты доставки.
• Уменьшить издержки.
• Повысить эффективность работы.
• Улучшить качество обслуживания клиентов.

Не бойтесь экспериментировать, пробовать новые подходы и постоянно совершенствовать свои навыки. Автоматизация логистики — это непрерывный процесс, который требует постоянного внимания и усилий. Но результаты, которые вы получите, стоят того.

Если у вас остались вопросы или вы хотите узнать больше о нейросетях и автоматизации, подписывайтесь на мой канал «Таня Румянцева PRO Нейросети» (https://t.me/myspacet_ai). Там вы найдете еще больше полезной информации, практических советов и интересных кейсов. До новых встреч!

#нейросети, #ии, #автоматизация

«`

n8n, логистика, санкции, автоматизация, оптимизация маршрутов