Доставка будущего – ИИ-тренды в логистике
Искусственный интеллект постепенно внедряют во все отрасли экономики. Логистика и транспортировка тоже вошла в их число. Рассказываем, как нейросети помогают логистическим компаниям и какие тренды существуют в этой сфере.
Согласно исследованию Deloitte, 70% российских компаний считают ИИ важным для своего бизнеса, но только 10% используют его в логистике и доставке. Пока нейросети несовершенны, но уже сейчас могут заменить рутинный труд и помогать компаниям оптимизировать расходы и время на доставку грузов. Вот основные тенденции в логистике с применением ИИ:
- Растущая популярность автономных транспортных средств.
Беспилотные машины, дроны и роботы-доставщики уже сейчас можно встретить на улицах – ИИ внедряют в автопилотирование, навигацию, систему безопасности и аналитики.
- Использование ИИ и машинного обучения для управления складами и инвентаризацией.
Искусственный интеллект умеет обменивать данные между разными элементами системы, анализирует их – так легко корректировать данные в WMS (систему управления складом) в режиме реального времени.
- Развитие систем прогнозирования спроса.
Машина обрабатывает огромные базы данных гораздо быстрее человека. Компьютер сможет делать прогнозы по продажам, выявлять скрытые закономерности между спросом за определенные периоды.
- Оптимизация маршрутов доставки.
Нейросеть обрабатывает одновременно несколько алгоритмов – анализирует погоду, состояние на дорогах, нахождение товаров на определенном складе. ИИ также прокладывает маршруты с учетом различных факторов, которые задает управляющий складом: например, если товар находится далеко от зоны погрузки на складе, компьютер заложит больше времени на доставку.
- Роботизация в логистике для сокращения затрат на персонал.
ИИ уже способен выполнять обязанности нескольких специалистов в компании – управлять складом, собирать аналитику по продажам и срокам доставки, корректировать планы на будущее, считать финансовые модели.
- Разработка программных систем управления логистикой на основе ИИ.
Нейросеть на основе машинного обучения может сама создавать программы для мониторинга информации о грузах и машинах, маршрутизации, системы предотвращения краж и расчетов.
Умные корабли и камазы
Может показаться, что все это будет только в будущем, но уже сейчас российский бизнес берет курс на максимальную цифровизацию для снижения расходов и одновременно оперативную доставку. Потребители в 2024 году не привыкли долго ждать, поэтому перевозчики стараются в кратчайшие сроки доставить товар по стране. И здесь ИИ незаменим.
После кризиса в 2022 году, когда компаниям пришлось экстренно менять софт, разработчики стараются внедрить ИИ во многие продукты, и в первую очередь, для крупных клиентов. Вот некоторые примеры, как известные компании уже применяют цифровых помощников:
- «КамАЗ» использует нейросети для анализа данных с датчиков на автомобилях, что позволяет прогнозировать оптимальное время для технического обслуживания и снижать количество внеплановых поломок транспорта.
- «Совкомфлот» разрабатывает технологии автономного вождения судов, снижающие аварийность на море и улучшающие безопасность морских перевозок.
- «Северсталь» применяет ИИ для автоматизации управления запасами и оптимизации складских операций, сокращая время обработки операций и снижая объёмы избыточных запасов.
- «МегаФон» в партнерстве с ГК Simetra создал инновационную платформу для управления транспортными потоками, которая прогнозирует, мониторит и контролирует грузоперевозки на разных видах инфраструктуры.
Что дальше?
Согласно исследованию АНО «Цифровая экономика», ИИ будет решать в скором будущем такие логистические задачи:
- Создание безбарьерной системы пропуска
- Мониторинг состояния водителей во время движения
- Планирование технического обслуживания и ремонта на основе обнаружения и прогнозирования неполадок
- Автоматизация оформления и проверки перевозочных документов с использованием распознавания и извлечения текста из документов клиента
- Планирование с учетом прогноза спроса на перевозки
- Оптимизация маршрутов в реальном времени
- Внедрение систем автономного управления специализированной техникой