Пошаговый план создания веб‑приложения для логистики: доставки, водители, маршруты, роли, интеграции с картами, безопасность, уведомления и запуск MVP.
Логистическое веб‑приложение для трекинга доставок нужно не «для карты», а для управляемости: чтобы у каждой доставки были понятный статус, ответственный и прогноз по времени. Главная цель — повысить видимость операций в реальном времени, удерживать SLA и убрать ручную координацию в чатах и по телефону.
На практике это особенно важно на этапе пилота: чем быстрее вы соберёте сквозной процесс и начнёте измерять метрики, тем проще будет принять решение о масштабировании. Если вы хотите ускорить путь от требований к рабочему прототипу, MVP логистики удобно собирать на TakProsto.AI: это vibe‑coding платформа, где веб‑панель, сервер и база данных создаются через чат (с планированием, снапшотами и откатом), а исходники при необходимости можно экспортировать.
Во‑первых, прозрачность: диспетчер видит, где находятся машины и какие заказы в риске.
Во‑вторых, контроль SLA: система заранее подсвечивает отклонения (задержка, простой, изменение маршрута).
В‑третьих, снижение ручной работы: автоматические статусы, уведомления, формирование заданий водителям и единое окно для инцидентов.
Диспетчеру — чтобы планировать смены, распределять заказы и быстро реагировать на отклонения.
Водителю — чтобы получать задания, видеть последовательность точек, отмечать этапы (выехал, прибыл, доставил) и сообщать о проблемах.
Клиенту — чтобы отслеживать доставку и понимать ETA без звонков в поддержку.
Менеджеру склада — чтобы синхронизировать отгрузку с реальной ситуацией на маршруте и уменьшать простои погрузки.
Начните со «сквозного» сценария: создание доставки → назначение водителя → выполнение маршрута → подтверждение доставки. Затем добавляйте обработку исключений: перенос времени, частичная доставка, отказ, повреждение, возврат.
Практично также автоматизировать коммуникации (шаблонные уведомления и подтверждения) и простые правила эскалации.
Успех измеряется метриками, а не количеством экранов:
Если эти показатели улучшаются на пилоте — можно переходить к детализации функциональных требований и объёма MVP (см. /blog/mvp-logistics).
Чтобы трекинг работал без ручных «костылей», начните с ясной модели данных. Она должна одинаково хорошо поддерживать и операционную работу (диспетчер), и мобильный сценарий (водитель), и аналитику.
Минимальный набор обычно выглядит так:
Связи: один маршрут включает много точек, точка обычно привязана к одному заказу (или группе заказов), маршрут назначается на одного водителя и транспорт в рамках смены.
Заранее определите допустимые переходы, чтобы система не попадала в «серые зоны». Пример цепочки:
Создан → Назначен → В пути → Прибыл на точку → Доставлен / Отказ / Не удалось доставить → Закрыт.
Важно: запрещайте нелогичные переходы (например, «Доставлен» без «Прибыл»), но оставьте управляемые исключения для диспетчера.
События — основа трекинга и разборов инцидентов:
Диспетчеру нужны быстрые ответы «что горит прямо сейчас». Заложите индексы/фильтры по:
Такой каркас модели упростит следующие функции — маршрутизацию, уведомления и отчётность — без переписывания базы на середине проекта.
Продуманная модель ролей и прав — основа управляемости логистического сервиса. Она защищает данные, снижает риск ошибок и помогает разбирать спорные ситуации без «ручных расследований».
Обычно достаточно четырёх ролей, которые можно расширять по мере роста продукта:
Практика простая: пользователь получает только те действия, которые нужны для работы. Например, водитель не должен видеть контакты других клиентов, а диспетчер филиала — заказы другого региона.
Технически удобно сочетать ролевую модель (RBAC) и точечные ограничения: доступ «только свои доставки», «только свой филиал», «только чтение» для части разделов.
Аудит важен не меньше трекинга. Фиксируйте ключевые события:
Это помогает быстро ответить на вопросы «почему курьер поехал не туда» и «кто перенёс доставку».
Если в системе несколько филиалов или контрагентов, заранее определите границы видимости: данные разделяются по тенанту (организации) и/или филиалу. На практике это снижает риск утечек и упрощает масштабирование: один продукт обслуживает разные подразделения без смешивания заказов и водителей.
MVP в логистике — это не «урезанная версия мечты», а минимальный набор, который позволяет провести пилот и доказать: диспетчеру стало проще управлять доставками, а водителю — выполнять задания без звонков и путаницы.
В первом релизе стоит зафиксировать функции, без которых процесс не работает:
Если важно быстро перейти от списка требований к работающему пилоту, такой MVP удобно собирать на TakProsto.AI: веб‑часть на React, бэкенд на Go с PostgreSQL, а при необходимости мобильное приложение — на Flutter. Плюс полезны «планировочный режим» (с фиксацией логики до начала сборки), снапшоты и откат изменений, когда вы часто уточняете процесс по итогам смены.
Чаще всего можно перенести на следующий этап:
MVP готов, если диспетчер закрывает день без таблиц «на стороне», водитель может выполнить доставку от назначения до статуса «доставлено», а система стабильно фиксирует события и не теряет изменения (статусы, назначения, время).
На пилоте ведите единый бэклог с метками: «блокер пилота», «улучшение», «идея». Любая новая просьба проходит короткую проверку: какую метрику улучшит (время распределения, % доставок вовремя, количество звонков) и кто пользователь (диспетчер/водитель/руководитель).
Всё, что не влияет на пилотные KPI, фиксируйте и откладывайте в следующий спринт.
Интерфейс диспетчера — это «центр управления», где за минуты видно, что происходит с доставками и водителями, и где можно быстро вмешаться, если что-то пошло не так. Хорошая панель не перегружает деталями: она показывает только то, что помогает принять решение.
Дашборд полезно строить вокруг текущей смены: сколько доставок «в работе», сколько уже выполнено, сколько рискуют опоздать, где есть простои. Рядом — быстрые действия: создать доставку, назначить водителя, открыть карту смены.
Список доставок — главный рабочий экран. В нём должны быть ключевые колонки: статус, окно доставки, адрес/зона, назначенный водитель, приоритет, комментарии/причина отклонения.
Карточка заказа открывается в один клик и содержит историю статусов, контакты получателя, требования (подъезд, пропуск), суммы/наложенный платёж (если применимо), а также поле для внутренних заметок.
Карта дополняет список, а не заменяет его: удобно видеть кластеры заказов, текущие позиции водителей, «горящие» точки и пробелы по зонам.
Расписание/смены — отдельный экран для управления доступностью: кто вышел на линию, кто закончил, кто на перерыве, и сколько заказов уже на борту.
Фильтры должны работать мгновенно и быть предсказуемыми: по дате и временным окнам, статусу, водителю, зоне/складу, приоритету.
Практично добавить «сохранённые представления» (например, «Опаздывают сегодня», «Возвраты», «Без назначенного водителя») и ссылку, которой можно поделиться внутри команды, например: /dispatch?view=late.
Диспетчер чаще всего выигрывает время на нештатных ситуациях: опоздание, недозвон, перенос, частичная доставка, возврат. Важно, чтобы причины выбирались из справочника (для аналитики), а затем можно было: переназначить водителя, сдвинуть окно, поставить повторный звонок, добавить комментарий и отправить уведомление клиенту — без переключения между вкладками.
Даже при цифровом процессе часто нужны документы: реестры смены, листы маршрута, накладные (если применимо). Экспорт в XLSX/CSV и печать должны учитывать активные фильтры и выбранные поля, чтобы диспетчер мог выгрузить «ровно то, что видит».
Водительский интерфейс — это «полевой инструмент»: им пользуются на ходу, одной рукой, при нестабильной связи. Поэтому здесь важнее скорость и простота, чем «красота».
Мобильный веб быстрее запускать: не нужно публиковаться в магазинах, проще обновлять, легче подключить подрядчиков и временных водителей по ссылке. Минусы — ограниченный доступ к функциям телефона и более сложная работа в фоне.
Нативное приложение лучше подходит, если критичны стабильный GPS в фоне, работа с камерой/файлами, пуш‑уведомления и офлайн. Минусы — выше стоимость и дольше цикл разработки, плюс необходимость поддержки версий.
Практичный подход для MVP: начать с мобильного веба (PWA), а приложение делать, когда подтвердятся процессы и нагрузка.
Водителю обычно хватает короткого сценария «без лишних экранов»:
Если связь пропадает, приложение должно сохранять действия локально: статусы, фото, подпись, время. При восстановлении сети — синхронизировать автоматически и показывать понятный индикатор «Отправлено/Ожидает отправки», чтобы водитель не дублировал операции.
Добавьте «страховку» от типичных промахов: подтверждение перед критическими статусами, шаблоны причин для «не удалось», валидация адресов и телефонов, предупреждения при неполных данных.
Крупные кнопки, минимум текста, режим одной руки, экономия трафика (сжатие фото, загрузка по Wi‑Fi — опционально). Тёмный режим можно оставить как приятный бонус, но не в ущерб читаемости и скорости.
Трекинг — это не «точка на карте», а поток данных, который должен быть понятным и полезным диспетчеру: где водитель сейчас, куда движется, и что пошло не так. На старте важно определить источники координат и правила обновления, иначе вы быстро упрётесь в батарею смартфона, стоимость трафика или разнобой данных.
Есть три базовых варианта:
Практика — комбинировать режимы: чаще обновляться «в движении» и реже — при стоянке. Например, 5–10 секунд в пути для плотного трека, 30–60 секунд при малой скорости и ещё реже на длительных остановках.
Дополнительно задайте лимиты: не слать координаты при плохой точности GPS, сжимать трек и отправлять пачками при нестабильной сети.
Геозоны вокруг точек доставки дают автоматические события: въезд/выезд, прибыл/уехал, «задержка на точке», «проехал мимо». Это снижает ручной контроль и помогает корректно считать время обслуживания.
В панели диспетчера обычно нужны: текущие маркеры, линия трека за смену, подсветка отклонений от маршрута и статусы (в пути/на точке/нет связи).
Если доступны дорожные данные, добавляйте пробки и предупреждения, но не делайте их критически важными для работы — трекинг должен быть полезен даже без них.
Планирование маршрутов — это «мозг» логистического веб‑приложения: оно превращает список доставок в понятный план на день и даёт прогноз времени прибытия (ETA) для клиентов и диспетчера. Важно сразу решить, какой уровень автоматизации нужен в MVP и как вы будете объяснять изменения маршрута пользователям.
Вручную («как есть») — диспетчер сам собирает последовательность точек: перетаскивает заказы, закрепляет их за водителями, корректирует порядок. Это быстро запускается, проще по правилам и хорошо подходит для пилота.
Автоматическое планирование — система предлагает оптимальный план по заданным ограничениям. Такой режим экономит время диспетчера и снижает пробег, но требует аккуратной постановки правил и прозрачных объяснений.
На практике часто делают гибрид: система предлагает маршрут, а диспетчер при необходимости «дожимает» его вручную.
Минимальный набор ограничений, который реально влияет на качество:
Если параметры не подтверждены бизнесом, лучше начать с 2–3 ключевых — иначе план будет «идеальным на бумаге», но неудобным в работе.
ETA стоит обновлять не «каждую секунду», а по событиям, чтобы прогноз был стабильным:
Правило хорошего тона: фиксируйте, какой именно фактор поменял расчёт (добавили точку, сдвинули окно, задержка на предыдущей доставке).
Диспетчеру и клиенту полезно видеть не только новое время, но и контекст:
Так вы снижаете количество звонков «где мой заказ?» и упрощаете разбор проблем: понятно, что сорвало график и на каком участке это произошло.
Интеграции — это то, что превращает «отдельный трекер» в рабочий инструмент логистики: заказы приходят из ваших систем, адреса быстро превращаются в точки на карте, а клиенты и водители получают уведомления без ручных звонков.
Чтобы корректно строить маршруты и считать ETA, приложению нужны координаты. Обычно цепочка такая: адрес → геокодирование → координаты → маршрут.
Важно продумать:
Уведомления обычно уходят по событиям: назначен водитель, машина выехала, прибытие через N минут, доставка выполнена/перенос.
Практика для MVP:
Корпоративные системы должны обмениваться не только заказами, но и статусами, временными отметками, водителями, документами (например, подтверждение доставки).
Лучший подход — единый слой интеграции:
Даже при наличии API бизнес часто стартует с импорта.
Предусмотрите:
Логистическое веб‑приложение быстро становится «нервной системой» компании: в нём и маршруты, и статусы доставок, и данные водителей, и контакты получателей. Поэтому безопасность — не отдельная задача «на потом», а часть базовой архитектуры.
Минимальный стандарт — шифрование трафика (HTTPS/TLS) для панели диспетчера, водительского интерфейса и API. На стороне хранения важно разделять чувствительные данные (телефоны, адреса, комментарии к доставке) и служебные (временные метки, статусы), а доступ ограничивать по ролям.
Резервные копии должны быть регулярными и проверяемыми: важна не только «наличие бэкапа», но и тест восстановления. Если храните координаты и историю трекинга, заранее задайте сроки хранения и политику очистки — это снижает риски и расходы.
Для корпоративных клиентов часто нужен SSO (единый вход), чтобы управлять доступом через внутренние аккаунты. Для критичных ролей (администратор, старший диспетчер) добавляйте 2FA по требованию.
Отдельно продумайте жизненный цикл доступа: блокировка при увольнении, временные роли на смену, автоматический выход при бездействии.
Нужны журналы действий (кто изменил маршрут/статус), мониторинг ошибок и метрики задержек обновлений GPS (например, «координаты старше 2 минут»).
Отдельно фиксируйте события безопасности: множественные неудачные входы, входы из новых устройств, массовые выгрузки данных.
Опишите, какие персональные данные вы собираете, на каком основании и как пользователь даёт согласие (если требуется). Дайте понятные настройки сроков хранения и экспорт/удаление данных по запросу. Это дисциплинирует продукт и упрощает проверки при масштабировании.
Если вам важна локализация инфраструктуры, заранее зафиксируйте требования к размещению и обработке данных. Например, TakProsto.AI разворачивает приложения на серверах в России и использует локализованные и open‑source LLM‑модели, не отправляя данные в другие страны — это удобно для проектов, где требования к контуру и хранению данных критичны.
Аналитика в логистическом веб‑приложении нужна не «для красоты», а чтобы быстро отвечать на вопросы: где теряем время, почему растут затраты и какие процессы дают сбои. Хорошая система отчётов опирается на одинаковые определения (что такое «опоздание», «простой», «успешная доставка») и на единый источник событий.
В MVP достаточно нескольких понятных отчётов, которые закрывают ежедневные разборы:
Важно показывать не только цифры, но и контекст: маршрут, адрес, время, комментарии, статус.
KPI лучше строить так, чтобы они помогали улучшать процесс, а не провоцировали «рисование» статусов. Примеры здоровых метрик: доля доставок в окне, среднее время обслуживания точки, стабильность выполнения плана, количество незакрытых проблем (например, отсутствует подтверждение доставки).
Рядом стоит показывать факторы, на которые водитель не влияет: задержка комплектации, очереди на воротах, изменения маршрута диспетчером.
Руководителю обычно нужны тренды (неделя/месяц): динамика опозданий, стоимость километра, доля повторных доставок, топ проблемных зон (районы, склады, клиенты), а также «дерево причин» — где чаще всего возникает сбой по цепочке.
Чтобы аналитика росла без переделок, фиксируйте события (создан маршрут, назначен водитель, прибыл на точку, начат простой, изменён статус, получено подтверждение) с временем, источником и актором.
Даже если отчёты сначала строятся прямо из транзакционной БД, событийная модель упростит переход к витринам данных и более сложным дашбордам позже.
Запуск логистического веб‑приложения лучше воспринимать как управляемый эксперимент: сначала проверяем гипотезы на ограниченном участке, затем масштабируем. Так вы быстрее находите «узкие места» (геоданные, дисциплина фиксации статусов, качество связи) и не ломаете операционные процессы.
Для пилота выбирайте филиал со средним объёмом доставок и предсказуемой географией (например, один город без «разброса» по регионам). Критерии: лояльный руководитель смены, стабильный штат водителей, наличие типовых маршрутов и понятных KPI (время на доставку, доля успешных попыток, опоздания).
Обучение делайте коротким и практичным: 30–45 минут на диспетчера и водителей, чек‑лист действий на смену, разбор 3–5 типовых ситуаций (перенос времени, отказ клиента, возврат).
Важно назначить «суперпользователя» в филиале — он снимает большую часть вопросов на месте.
Разбейте релизы на этапы:
Риски снижайте фича‑флагами, возможностью отката и параллельным режимом «старый процесс + новый» на 1–2 недели.
Под «откатом» важно понимать не только процедуру релиза, но и продуктовую дисциплину: возможность быстро вернуться к стабильному состоянию после спорного изменения логики статусов или уведомлений. В этом помогают снапшоты и rollback (в том числе на платформенных решениях вроде TakProsto.AI).
Помимо функциональных сценариев, обязательно проверьте нагрузку (пиковые часы), качество геоданных (прыжки координат, потеря GPS), UX на слабой сети (2G/EDGE), работу при разряженном аккумуляторе и корректность временных зон.
Сразу зафиксируйте регламенты (кто отвечает за справочники, что делать при спорных статусах), SLA на инциденты и заведите бэклог улучшений с приоритизацией по влиянию на KPI.
Если вам нужна команда на сопровождение и развитие, обсудить формат можно через /contact.
P.S. Если вы делаете публичный разбор пилота или делитесь шаблонами требований/дашбордов, у TakProsto.AI есть программа, где за контент и рекомендации можно получать кредиты (актуально для бесплатного/Pro/Business/Enterprise уровней). Это не заменяет продуктовую работу, но помогает снизить стоимость экспериментов на ранней стадии.
