В ежегодном отчете за 2021 год отраслевой ассоциации MHI, объединяющей более 800 глобальных логистических и торговых компаний, говорится, что 17% респондентов уже используют ИИ, а еще 45% прогнозируют, что будут использовать его через пять лет.
Опрос более 1000 специалистов по логистике по всему миру также показал, что 25% из них планируют инвестировать в продукты ИИ в ближайшие три года.
Сегодня можно выделить несколько главных направлений практического применения ИИ в технологиях доставки. Это клиентский сервис и связанные с ним голосовые помощники и рекомендательные сервисы, роботизация складских производственных процессов, прогнозирование цепочек поставок и оптимизация маршрутизации, и, как следствие, снижение затрат и цены.
Простому обывателю более всего известны различные клиентские сервисы, с которыми мы сталкиваемся, буквально, каждый день. Это и голосовые помощники и рекомендательные сервисы, которые порою раздражают своей навязчивостью, но в целом, нужно признать, являются и полезными для потребителя, и эффективными для продвижения товаров и услуг.
Работа в логистике сопряжена с тяжелым физическим трудом, включающим поднятие, погрузку, разгрузку, а также кропотливую работу, связанную с упаковкой, с учетом, маршрутизацией и т. д. Активное внедрение компаниями роботизации, автоматизации, технологий ИИ и БД не только повышают производительность труда, но и снижают риск получения травм работниками, делают их работу более привлекательной на конкурентном рынке труда.
Улучшение точности прогнозирования и эффективности цепей поставок определяется умением агрегировать, обрабатывать и анализировать огромные объемы информации. Никто не способен это сделать лучше, чем ИИ. Система, к тому же, еще и обучается в процессе. То есть, чем больше данных она обрабатывает, тем более точные прогнозы она способна делать, и помогать менеджменту принимать более эффективные управленческие решения.
Логистические компании ежедневно генерируют и обрабатывают огромное количество данных. Клиентские и внутрикорпоративные системы отслеживания в режиме реального времени, системы упреждающей логистики и другие, а также возможность управлять большими объемами данных в течение нескольких секунд сделали возможным сократить сроки доставки, минимизировать человеческий фактор, в результате снизилось число потерянных посылок, ошибочно доставленных заказов, а уровень удовлетворенности клиентов вырос.
Внедрение ИИ позволяет компаниям работать более эффективно, затрачивая на это меньше ресурсов. Например, за счет сокращения потребления топлива, в результате выбора более оптимальных маршрутов, или за счет сокращения расходов на персонал в результате применения роботизированных комплексов. Вследствие чего прибыль бизнеса растет, а стоимость услуг для клиентов снижается.
Складские технологии хранения и сортировки.
На складах уже давно используются технологии ИИ для инвентаризации, погрузки и разгрузки товаров. За последние 10 лет возникло более десятка вариантов интеллектуальных систем, их можно разделить на 2 группы – программное обеспечение, оптимизирующее бизнес-процессы, и роботы, работающие при помощи самообучаемого ИИ.
Самая простая и широко используемая сейчас технология Pick-by-Voice (PCV) – обычный голосовой ассистент. Позволяет комплектовать товар, освобождая руки работника склада. Считается, что PCV повышает производительность склада на 7-10% в сравнении с использованием терминала сбора данных и до 30%,если был осуществлен переход сразу от бумажных ведомостей.
Другое перспективное направление, которое уже используют многие логистические компании – это применение автономных роботов со стереоскопическим зрением, которые объединены ИИ. Благодаря зрению и ИИ такие роботы подобно бытовым роботам-пылесосам способны безошибочно ориентироваться на складе. Они создают и хранят карту помещения, обходят препятствия, при этом они способны найти необходимый груз и переместить его в нужное место. Характеристики у подобных роботов разные, но, например, у немецкой DB Schenker машины способны поднять груз до 800 кг и имеют систему быстрой замены аккумуляторов.
В России также есть компании, которые разрабатывают логистических роботов с ИИ. Например, компания Ronavi наладило производство таких машин с грузоподъёмностью до 1,5 тонн в Подмосковье. Эти машины ориентируются по напольным меткам, двигаются без поворота корпуса в любом направлении, заряжаются за 18 минут. Их уже используют на складах ПЭК, Газпромнефть и др. По их оценкам, робот уменьшает трудозатраты на перемещение грузов на 70%.
Крупнейший в России онлайн-ритейлер Wildberries еще в 2016 г. внедрил робота-сортировщика нового поколения, столкнувшись с необходимостью увеличить производительность обработки заказов в складских помещениях. В отличие от старой машины, новый сортировщик способен практически без ограничений сортировать любые типы продукции. Максимально возможные размеры товара, доступные для работы – 700x600x280 мм, минимальные – 50x10x10 мм. Производительность — 2 тыс. заказов в час.
Что касается ПО, отвечающего за оптимизацию всех процессов работы склада, то на выбор компаниям предлагается множество вариантов – все они ориентируются на минимизацию лишних действий сотрудниками и извлечение из персонала максимума полезных действий в единицу времени. Например, роботы-управленцы Hitachi. Они могут отдавать приказы работникам склада, основываясь на японской философии бизнеса по увеличению продуктивности каждого отдельного человека. К примеру, она обеспечивает снижение «пустого пробега» работника на складе, исходя из того, что каждые 100м пути персонала должны быть использованы максимально эффективно.
Компания Amazon использует софт, который определяет какую упаковку использовать для товара. Система обрабатывает вводные данные, касающиеся размера и спецификации товара, и анализирует – нужна ли вообще упаковка и какого типа она должна быть. За 5 лет Amazon сократила на треть количество используемого упаковочного материала, который она бы использовала без использования ИИ.
Транспортировка и доставка последней мили.
Что касается непосредственно доставки последней мили, то логистические компании по всему миру уже давно активно внедряют технологии ИИ.
Один из глобальных логистических лидеров, американская UPS использует AI «Orion» для оптимизации доставок. Водитель, в реальном времени получает всю актуальную информацию с целью возможной корректировки маршрута, уже находясь в пути. Также компания внедрила чат-бота, который общается с пользователями и предоставляет им всю необходимую информацию о товаре.
Крупнейший в мире ритейлер, американская компания Walmart c опозданием от конкурентов пришла в e-commerсe, заявив о изменениях в бизнес-стратегии только в 2018 году. Однако уже в 2019 г. ритейлер внедрил в свои логистические процессы ИИ для организации доставки товаров повседневного спроса. Компания купила стартап, который разработал ПО, подключения к грузовикам.
Walmart совместо с Ford реализует пилотный проект «интеллектуальные» машины. Форды, оснащенные функцией автономного вождения, будут доставлять товары из главного распределительного центра в штате Канзас в пункты выдачи. Управлять их движением, контролировать расход электрических батарей, будет ИИ. Причем, в компании считают, что он с легкостью справится с этой задачей, так как все маршруты, которые выполняет грузовик под его руководством, повторяющиеся – из главного склада в пункт выдачи и обратно. Компания Ford называет такие маршруты «молочные», так как раньше домашнее молоко доставляли по одним и тем же маршрутам.
Еще один лидер логистического рынка FedEx c 2019 г. начала внедрять роботов в логистические операции. Начали с себя, SameDayBot использовался как доставщик посылок между кабинетами компании в штаб-квартире. Совместно Microsoft компания активно разрабатывает собственную платформу ИИ «FedExSurround». Новая технологическая система позволяет просчитывать возможные риски при доставке, такие как погода. В 2020 г. «FedExSurround» обеспечивала транспортировку вакцин от Covid-19, осуществляя мониторинг всех заданных маршрутов.
Почта России хоть и опозданием, но тоже начинает внедрять роботизацию в сегмент сортировки экспресс-доставок. Тесты роботов были проведены в 2022 г. По оценкам компании скорость обработки таких заказов вырастает до 18 посылок в минуту, а при условии наладки работы автоматизированных систем стоимость обработки заказа снижается в 4 раза. В 2019 г. Почта России начала вводить роботов-надзирателей, которые следят за работой сотрудников. Принцип работы такого ИИ можно сравнить с подходом компании Hitachi.
Клиентский сервис
ИИ позволяет повышать продажи, предлагая товары-комплименты (предложение о покупке чехла для смартфона после его покупки) или основываясь на предпочтениях пользователя. ИИ также сделал возможным отказаться от кассиров и даже – от касс самообслуживания. Пионерами здесь выступили китайский ритейлер Wheelys, ритейл-версия интерне-гиганта AmazonGo и Walmart. При помощи технологии интернета вещей (IoT) , которая объединяет в одну сеть смартфон, видеокамеры и электронные метки на полках магазинов и на товарах, покупатель может класть к себе в сумку все необходимые товары, а ИИ сам определяет, что это за товары, сколько их и какова стоимость. Оплата производится через привязанную карту в фирменном приложении магазина.
Что касается России, то мы не будет упоминать, про уже ставшими повседневными помощниками, сервисы Яндекса и различных служб доставок. Они для нас готовят рекомендации по услугам и товарам, предлагают наиболее оптимальные маршруты поездок, сообщают голосом бота о доставке товара или проводят клиентский опрос.
Например, СДЭК начал использовать чат-бота еще в 2017 г. для ускорения ответа на обращения клиентов во время пиковой загруженности реальных консультантов. Уже к 2021 г. компания перевела до 90% обращений «в руки» ИИ. Boxberry оптимизировала обновление информации о пунктах выдачи товаров в электронных картах. Вместе с компанией «Поинтер» было автоматизировано управление и обновление карточек пунктов выдачи в Яндекс и Google картах и 2ГИС. PonyExpress использует ИИ для оптимизации маршрутов доставки и анализа качества работы операторов в call-центрах.
В июле 2022 г. компания Wildberries запустила систему защиты от контрафакта, основанной на работе ИИ. По словам представителей компании, ИИ собственной разработки помогает модерировать объявления, выставляемые на маркетплейсе. В октябре того же года Wildberries запустил ИИ, отслеживающий «фейковые» скидки. Теперь пользователи могут видеть реальные цены и скидки на товары, включив в фильтре вкладку «сначала выгодные».