Искусственный интеллект в логистике

В настоящее время многие глобальные компании активно внедряют ИИ для оптимизации и автоматизации логистических процессов. По данным MarketSplash, 65% лидеров сферы считают, что использование искусственного интеллекта позволит значительно преобразовать логистику, транспорт и цепочки поставок. К тому же, 36% компаний уже успешно внедрили ИИ для улучшения логистических решений. А результаты опроса Gartner 2024 года показывают, что половина организаций планирует внедрить GenAI в ближайшие 12 месяцев.

В этой статье мы рассмотрим разные кейсы применения ИИ, в том числе генеративного, в логистике.

Крупные компании, занимающиеся поставками или доставкой, стали внедрять ИИ-решения еще несколько лет назад. Почему они это делают? Есть несколько причин:

• Растущие требования к гибкости в сфере доставки, более быстрым поставкам (часы, а не дни), инклюзивности, стандартизации и устойчивости.
• Требование прозрачности и сквозной видимости всей цепочки поставок.
• Возникновение повышенной доступности более структурированных данных, новых рубежей искусственного интеллекта (GenAI) и передовых технологий анализа данных.
• Предвидение будущих изменений на рынке побуждает компании использовать стратегии разнообразия и гибкости, чтобы быть готовыми реагировать на изменения в цепочке поставок.
• Вопрос о ценообразовании, связанный с ожиданиями снижения издержек, вынуждает компании повышать эффективность и внедрять автоматизацию труда.

Как именно компании используют ИИ для улучшения своих процессов? Рассмотрим несколько кейсов:

Большие компании с недавнего времени стали использовать технику и роботов для оптимизации процессов на складах.

Например, в DHL — международной компании экспресс-доставки грузов и документов, сортировочные роботы c ИИ увеличивают производительность сортировки примерно на 40% и больше.

DHL вошла в партнерство с Dorabot, компанией, предлагающей решения в области роботизации. Эти роботизированные системы способны сортировать более 1000 небольших посылок в час с точностью до 99%. Роботы DHL уменьшают число ошибок сортировки, что избавляет сотрудников от необходимости в дополнительной сортировке. Кроме того, их модели прогнозирования помогают DHL с вероятностью от 90% до 95% узнать, что определенные объемы грузов будут доставлены на определенное предприятие в определенный день.

А компания L'Oréal внедрила на своих складах беспилотную систему инвентаризации.

Дрон, оснащенный бортовой камерой, пролетает мимо стеллажей по каждой позиции и ярусу для проведения инвентаризации. Благодаря обработке видео с помощью искусственного интеллекта дрон может считывать штрих-коды, распознавать пустые места, учитывать высоту слоев и определять границы ячеек.

Также ИИ используют для повышения безопасности.

Так, компания Hitachi — транснациональный конгломерат, специализирующийся на производстве и продаже электрооборудования, использует искусственный интеллект в сочетании с метавселенной для повышения безопасности на железнодорожном транспорте. Сочетая технологии ИИ с виртуальными средами, они создают реалистичную симуляцию железнодорожных операций. Это позволяет проводить эффективное обучение и тестирование процедур и сценариев обеспечения безопасности, помогая железнодорожным операторам и персоналу улучшать их реакцию на критические ситуации.

Конечно, многие компании используют возможности искусственного интеллекта для внедрения автономного вождения.

Например, такие компании, как Waymo и Cruise, производящие автономные транспортные средства, предоставляют услуги такси в США. Беспилотный проект есть также у Amazon — Zoox.

Автономные транспортные средства колесят и по дорогам Китая. Автономный сервис такси Apollo Go от IT-компании Baidu доступен в крупных городах: Ухане, Чунцине, Пекине и Шэньчжэне.

С бумом генеративного искусственного интеллекта в 2023 эксперты, конечно, заговорили о перспективах его применения в логистике. Аналитики и специалисты считают, что GenAI может помочь логистическим компаниям значительно улучшить работу. Например, генеративный искусственный интеллект может помочь прогнозировать спрос, планировать производство и управлять рисками.

Как GenAI используется в логистике сегодня? Давайте рассмотрим несколько кейсов:

Генеративный ИИ помогает логистическим компаниям внимательнее отслеживать связи с поставщиками и клиентами.

В декабре 2023 года Maersk, глобальный лидер в сфере контейнерных перевозок, инвестировала 20 млн долларов в стартап Pactum. Этот стартапа из Сан-Франциско занимается чат-ботами, схожими с ChatGPT. Чат-бот от Pactum способен вести переговоры и заключать соглашения с партнерами.

Еще одним проектом Maersk является атлас, объединяющий 500 млн компаний по всему миру, созданный благодаря стартапу Altana. Используя искусственный интеллект, Altana анализировал данные таможенных деклараций и торговых документов. Информация, собранная Altana, позволит бизнесменам эффективно оценивать потенциальных партнеров.

Немецкая корпорация Siemens с 2019 года тоже пользуется чат-ботом. Чат-бот берлинского стартапа Scoutbee помогает находить альтернативных поставщиков и выстраивать логистические маршруты в обход Китая. Этот же алгоритм для тех же целей применяли в компаниях Unilever, Marmite и Magnums, когда КНР была на карантине из-за пандемии коронавируса.

В настоящее время существуют сервисы на основе ИИ, которые помогают логистическим компаниям отслеживать процессы поставок в реальном времени и оптимизировать их.

Например, Portcast предоставляет информацию о движении океанских контейнеров в режиме реального времени, что позволяет грузоотправителям точно прогнозировать время прибытия груза и организовывать логистику без задержек и лишних затрат. Portcast решает эту задачу с помощью передовых наборов данных и запатентованных алгоритмов машинного обучения.

Еще один сервис Shippeo обеспечивает наглядность мультимодальных перевозок в режиме реального времени, помогая крупным грузоотправителям и поставщикам логистических услуг управлять более устойчивыми и ориентированными на клиента цепочками поставок.

Алгоритм машинного обучения Shippeo позволяет логистическим компаниям быстро предвидеть проблемы, заблаговременно оповещать клиентов, эффективно управлять нештатными ситуациями и точно измерять выбросы CO2 и парникового газа при транспортировке по цепочке поставок.

Платформа Transmetrics использует искусственный интеллект и передовые алгоритмы машинного обучения для улучшения планирования цепочки поставок. Она анализирует данные из прошлого и внешние факторы, чтобы создавать точные прогнозы. Эти прогнозы помогают решить проблемы с производительностью, волатильностью и рентабельностью, делая процесс планирования более ориентированным на данные.

По мировым тенденциям становится ясно, что искусственный интеллект будет играть все более активную роль в области логистики, особенно учитывая очевидные выгоды его применения в цепях поставок. По данным McKinsey, успешное внедрение искусственного интеллекта помогло предприятиям снизить затраты на логистику на 15%, увеличить уровень запасов на 35% и улучшить уровень обслуживания на 65%. По оценкам другого исследования McKinsey, логистические компании будут извлекать экономическую выгоду в размере 1,3-2 трлн долларов в год в течение следующих 20 лет за счет внедрения искусственного интеллекта в свои процессы.

Больше об искусственном интеллекте и не только — в моем Telegram-канале Mr.Metapreneur

#логистика #genai #искусственныйинтеллект