Šis darbs pēta lēmumu atbalstīt rīku izstrādi Latvijas transporta uzņēmumam, kas darbojas Nīderlandes un Itālijas tirgos. Tajā iekļauti modeļi un algoritmi kravu maršrutu optimizēšanai, izmantojot Excel un Python. Loģistikas procesu digitalizācija ir atzīta par būtisku efektivitātes un izmaksu samazināšanas atslēgu. Pētījumā tika salīdzinātas divas metodes ceļojošā tirgotāju problēmas risināšanai: Excel ar Solver un Python ar NetworkX bibliotēku.
Metodoloģija ietvēr datu vākšanu no Google My Maps, Excel izklājlapu veidošanu un Python programmatūras izstrādi maršruta optimizācijas automatizēšanai. Rezultāti parādīja, ka abas metodes uzlaboja maršruta plānošanu, samazinot laiku un izmaksas, kā arī samazinot oglekļa izmešanu.
Pētījumā uzsvērts, cik svarīgi ir integrēt tehnoloģijas, piemēram, mašīnmācīšanos un lielos datus, loģistikā, lai palielinātu elastību un pielāgošanās spēju. Tika sniegtas rekomendācijas šo tehnoloģiju tālākai attīstībai un ieviešanai, lai veicinātu ilgtspējīgu biznesa attīstību un palielinātu konkurētspēju starptautiskajos tirgos.