Přeskočit na obsah
_CORE
AI & Agentic Systems Core Informační Systémy Cloud & Platform Engineering Data Platforma & Integrace Security & Compliance QA, Testing & Observability IoT, Automatizace & Robotika Mobile & Digital Banky & Finance Pojišťovnictví Veřejná správa Obrana & Bezpečnost Zdravotnictví Energetika & Utility Telco & Média Průmysl & Výroba Logistika & E-commerce Retail & Loyalty
Reference Technologie Blog Know-how
Nástroje O nás Spolupráce Kariéra
Pojďme to probrat

Automatizace třídících center pro státní logistiku

Státní logistický podnik

Výzva

klient, státní podnik zajišťující univerzální poštovní služby pro 10,5 milionu obyvatel České republiky, prochází od roku 2023 rozsáhlou transformací. S poklesem objemu klasických listovních zásilek o 40 % za poslední dekádu a současným nárůstem balíkových zásilek o 180 % (akcelerovaným e-commerce boomem) se ukázalo, že stávající infrastruktura a procesy neodpovídají moderním požadavkům logistického trhu.

Třídící centra klienta — klíčové uzly distribuční sítě — operovala s vysokým podílem manuálních procesů. V hlavním třídícím centru v Praze-Malešicích, které zpracovává přes 300 000 zásilek denně, bylo 60 % třídících operací prováděno manuálně. Papírové průvodky, ruční skenování a absence real-time viditelnosti zásilek v systému vedly k chybovosti 3,2 % a průměrné době zpracování 4,7 hodiny na zásilku.

Doručovací trasy byly plánovány staticky — každý doručovatel měl fixní rajón a trasu, která se měnila maximálně sezónně. Neexistovala dynamická optimalizace zohledňující aktuální objem zásilek, dopravní situaci, priority doručení nebo kapacitní omezení vozidel. Průměrné využití kapacity doručovacích vozidel činilo pouhých 61 %.

klient vypsala veřejnou zakázku na dodávku komplexního řešení pro automatizaci třídících center a optimalizaci logistiky. CORE SYSTEMS zvítězil v tendru a stal se hlavním dodavatelem platformy s názvem PostFlow.

Řešení

CORE SYSTEMS navrhl platformu PostFlow jako modulární systém pokrývající tři hlavní oblasti provozu klienta:

Modul Třídění (PostFlow Sort): Digitalizace a automatizace procesů v třídících centrech. Systém nahrazuje papírové průvodky elektronickými záznamy, integruje se s automatickými třídícími linkami (sortery) a poskytuje real-time přehled o stavu zpracování každé zásilky. Klíčovou komponentou je OCR/ML engine pro automatické rozpoznávání adres na zásilkách — včetně ručně psaných adres, které tvoří 15 % objemu.

Modul Trasy (PostFlow Route): Dynamická optimalizace doručovacích tras na základě aktuálního objemu zásilek, geografické distribuce adresátů, časových oken doručení, kapacity vozidel a real-time dopravní situace. Systém každé ráno generuje optimální trasy pro 4 500 doručovatelů v celé ČR a průběžně je aktualizuje na základě změn během dne.

Modul Řízení (PostFlow Control): Centrální řídicí dashboard pro management třídících center a logistiky — KPI monitoring, capacity planning, reporting pro regulátora (ČTÚ) a analytika pro strategické rozhodování. Modul zahrnuje predikci objemů zásilek na základě historických dat, sezónních vzorů a externích faktorů (e-commerce akce, svátky).

Implementace probíhala agilně ve dvoutýdenních sprintech s pilotním nasazením v třídícím centru Praha-Malešice a postupným rollout na dalších 7 regionálních třídících center.

Architektura

Architektura PostFlow je navržena jako on-premise řešení běžící v datových centrech klienta (požadavek státního podniku na data sovereignty). Systém je plně kontejnerizovaný a nasazený na Docker Swarm clusterech.

Aplikační vrstva je postavena na microservices architektuře s celkem 24 službami komunikujícími přes RabbitMQ (asynchronní zprávy) a REST API (synchronní volání). Hlavní služby zahrnují:

  • Ingestion Service — přijímá data ze skenerů, sorterů a vah na třídících linkách přes průmyslové protokoly (OPC-UA, Modbus TCP) a převádí je do standardních událostí.
  • OCR Service — zpracovává snímky zásilek z kamer na třídících linkách. Využívá custom TensorFlow model trénovaný na 2,3 milionu vzorků českých adres (včetně ručně psaných) s přesností rozpoznání 96,8 %.
  • Routing Engine — implementuje variantu VRPTW (Vehicle Routing Problem with Time Windows) algoritmu kombinující metaheuristiku (adaptive large neighborhood search) s lokálním prohledáváním. Pro výpočet vzdáleností a cestovních časů využívá OpenRouteService s vlastní instancí OSM dat pro ČR.
  • Prediction Service — LSTM model predikující denní objemy zásilek pro každé třídící centrum s horizontem 7 dní a přesností MAPE 8,3 %.
  • Tracking Service — real-time sledování zásilek s event sourcing architekturou — každá změna stavu zásilky je zaznamenána jako immutable event.

Datová vrstva využívá PostgreSQL 16 jako primární databázi s logickou replikací mezi třídícími centry. Redis slouží jako cache vrstva pro session management, real-time stavy zásilek a geospatial indexy pro vyhledávání nejbližších poboček. TimescaleDB extension ukládá telemetrická data z třídících linek pro monitoring výkonu a prediktivní údržbu sorterů.

Frontend je postaven na Angular 17 s responzivním designem — řídicí dashboard pro management třídících center běží na velkoplošných obrazovkách v dispečinku, zatímco doručovatelé používají mobilní PWA aplikaci pro navigaci a potvrzování doručení.

Integrační vrstva propojuje PostFlow s existujícími systémy klienta — SAP ERP (fakturace, sklady), APOST (poštovní provozní systém), Track & Trace portál pro zákazníky a systémy smluvních partnerů (e-shopy, marketplace platformy).

Monitoring celé platformy zajišťuje Prometheus + Grafana stack s alertingem do on-call rotace přes PagerDuty.

Výsledky

PostFlow byl nasazen do pilotního provozu v třídícím centru Praha-Malešice v březnu 2025 a do plného provozu na všech 8 regionálních třídících centrech v září 2025. Měřitelné výsledky po prvním čtvrtletí plného provozu:

Efektivita třídění: Průměrná doba zpracování zásilky v třídícím centru klesla z 4,7 hodiny na 2,9 hodiny (pokles o 38 %). Automatické rozpoznávání adres eliminovalo manuální zadávání u 85 % zásilek. Chybovost třídění klesla z 3,2 % na 0,8 %.

Optimalizace tras: Dynamické plánování tras snížilo průměrnou ujetou vzdálenost na doručovatele o 17 %. To se přímo promítlo do úspory pohonných hmot ve výši 12 mil. Kč ročně. Průměrné využití kapacity vozidel vzrostlo z 61 % na 82 %. Počet zásilek doručených na první pokus vzrostl o 11 % díky lepšímu časování doručení.

Viditelnost a tracking: 100 % zásilek je nyní sledováno v reálném čase s průměrně 8 skenovacími body na zásilku (oproti předchozím 3). Zákazníci mají přesnou informaci o předpokládaném čase doručení s odchylkou ±30 minut.

Digitalizace: 94 % interních procesů třídícího centra bylo digitalizováno — papírové průvodky, manuální evidence a tištěné seznamy zásilek pro doručovatele byly nahrazeny elektronickými systémy. Roční úspora na tisku a papíru činí 2,1 mil. Kč.

Predikce objemů: Přesná predikce objemů zásilek umožňuje proaktivní plánování kapacit — třídící centra dokáží den předem upravit počet směn a brigádníků podle očekávaného náporu. Během vánočního peaku 2025 systém predikoval denní objemy s odchylkou pod 6 % a třídící centra poprvé zvládla špičku bez mimořádných opatření.

Regulatorní reporting: Automatizované generování reportů pro Český telekomunikační úřad (ČTÚ) o plnění ukazatelů kvality univerzální služby — dříve manuální proces trvající 3 člověkodny měsíčně je nyní plně automatický.

Technologie

Stack PostFlow byl zvolen s ohledem na požadavky státního podniku — preference open-source, on-premise nasazení, dlouhodobá udržitelnost:

  • Python (FastAPI) — backend microservices, ML pipeline, integrační adaptéry
  • Angular 17 — frontend aplikace, řídicí dashboardy, PWA pro doručovatele
  • PostgreSQL 16 — primární databáze, logická replikace mezi centry
  • Redis — cache, session store, geospatial indexy, real-time stavy
  • RabbitMQ — asynchronní messaging mezi mikroslužbami
  • TensorFlow — OCR model pro rozpoznávání adres, LSTM predikce objemů
  • OpenRouteService — routing engine s vlastní OSM instancí pro ČR
  • Docker Swarm — kontejnerová orchestrace v on-premise prostředí
  • Prometheus + Grafana — monitoring, alerting, provozní dashboardy
  • GitLab CI/CD — automatizované buildy, testování a deployment pipeline

CORE SYSTEMS zajišťuje pro Českou poštu podporu a další rozvoj platformy PostFlow v rámci čtyřletého servisního kontraktu. Plánovaná rozšíření zahrnují integraci s autonomními doručovacími roboty pro městské oblasti a nasazení computer vision pro automatickou kontrolu poškození zásilek na třídících linkách.

Technologie

PythonPostgreSQLRedisRabbitMQDockerAngularOpenRouteServiceTensorFlow

Chcete podobný výsledek?

Řekneme vám, jak na to.

Domluvit schůzku