ИИ в логистике. Сказка или реальность?
Применение искусственного интеллекта в логистике сегодня является одной из наиболее высокопотенциальных областей развития. Искусственный интеллект (ИИ) открывает широкие возможности для оптимизации и улучшения процессов в сфере логистики, сокращения затрат и повышения эффективности деятельности компаний в этом направлении.
Способы и методы применения искусственного интеллекта в логистике разнообразны. Или если по-простому, все что поддается логике обработки алгоритмов может быть просчитано ИИ. Одним из модных на данное время применений является использование алгоритмов машинного обучения, которые позволяют проводить прогнозирование спроса, оптимизацию маршрутов грузоперевозок, управление запасами и складской логистикой. Это позволяет снизить время доставки товаров, минимизировать издержки и повысить качество обслуживания клиентов. Благодаря применению ИИ можно снизить вероятность ошибок и несоответствий, что повышает качество обслуживания. Важным аспектом является возможность анализа больших объемов данных и выявление скрытых закономерностей, что помогает принимать более обоснованные и эффективные решения.
Иногда ИИ позволяет определить не явные, но очень полезные нюансы, например, такие как, автоматизация процессов вещевой логистики позволяет ускорить и оптимизировать доставку одежды и товаров под сезон, или туда, где, ориентируясь на прогноз погоды летом неожиданно пойдет снег, и теплые вещи нужны будут как нельзя кстати.
В текущих условиях, актуально использовать ИИ в автомобильной логистике для создания оптимальной цепи поставок и планирования маршрутов грузовиков, с учетом быстро меняющихся рынков, путей и условий доставки.
В электронной коммерции ИИ уже является ассом своего дела, помогая определять предпочтения клиентов, тренды, персонализировать предложения и прогнозировать потребности. А иногда и предсказывать недалекое будущее 😉
Однако, при применении искусственного интеллекта в логистике, возникают и некоторые проблемы. Одна из них – это сложность внедрения новых технологий и обучения персонала, что может затруднять эффективное использование ИИ. Уровень автоматизации не так высок, как порой хотелось бы, а это значит, что не все параметры учитываются системой, просто потому что она не умеет читать с бумаги ручной текст. Также, возникают вопросы конфиденциальности и безопасности данных, так как для работы искусственного интеллекта требуются массовые объемы информации, которая может быть доступна несанкционированным пользователям. Кроме того, использование ИИ может привести к замещению рабочих мест, что вызывает социальные и экономические вопросы.
Из всего, можно заключить, что использование ИИ в логистике сегодня значительно помогает в работе компании, но всегда остается большое "НО". Так как ИИ — это все-таки не живой организм, а программа, лишенная чувств и работающая исключительно с данными. Прогнозы не всегда верны и требуют постоянной проверки и перепроверки, не только результатов, но и входящих данных и указанных параметров, по которым эти результаты получаются. А учитывая плюсы и минусы вполне возможно оптимально использовать ИИ и минимизировать негативное влияние в процессе работы.
Еще больше можно почитать на странице компании Logicon https://dzen.ru/logicon