С появлением технологий ИИ логисты задались вопросом: как это новшество можно применить в перевозках? Результаты многообещающие: около 78% компаний успешно используют хотя бы одну функцию ИИ, а через 2-3 года этот показатель достигнет 100%.
Как работает ИИ в транспорте и логистике
Успех в логистике зависит от умения адаптироваться к условиям рынка. И здесь на помощь приходит искусственный интеллект, который уже изменил основные аспекты деятельности.
Оптимизация маршрутов: как ИИ снижает затраты
Международные, внутренние перевозки грузов и доставка «последней мили» зависят от многих факторов: качество дорог, пробки и даже погода. ИИ же обрабатывает огромное количество информации и строит эффективный маршрут, чтобы:
- сэкономить ресурсы (топливо, износ, человеко-часы);
- сократить время перевозок;
- оптимизировать сложный маршрут, чтобы транспорт всегда был заполнен.
Главное отличие ИИ от автоматизации — это функция обучения. Алгоритм анализирует маршрут благодаря трекингу и улучшает его в реальном времени. То, что раньше делали вручную, сегодня делегируют нейросетям, которые способны сами принимать решения.
Прогнозирование спроса и автоматизация складов
ИИ анализирует все данные о продажах, сезонности, акциях, погодные условия и экономические показатели. Поэтому можно предсказать спрос, причем с высокой точностью, и решить проблему дефицита/остатков на складах.
Интеграция алгоритмов в сферу складского хранения — один из ярких примеров работы ИИ:
- Роботизированные системы быстро и точно сортируют посылки и паллеты без ошибок.
- Автономные мобильные роботы (AMR) доставляют товары к сотрудникам для упаковки.
- Нейросеть оптимизирует размещение, чтобы самые востребованные позиции были под рукой.
Благодаря ИИ роботы стали еще умнее. Они не просто действуют по заданному алгоритму, но и могут принимать базовые решения и обучаться в процессе.
Мониторинг и предикативное обслуживание транспорта
В этой сфере ИИ тоже играет ключевую роль. Автопарк — это критически важный элемент в логистике. Нейросеть собирает данные с датчиков: состояние двигателя, уровень топлива, давление в шинах, даже стиль вождения.
Аналитика данных предсказывает:
- Поломки. Зная, когда и какая деталь может выйти из строя, ее меняют заранее, чтобы избежать форс-мажоров и простоев.
- Износ транспорта. Какие-то маршруты не только тратят больше топлива, но и больше изнашивают компоненты, что приводит к частому ремонту.
- Аварийные ситуации. ИИ дает рекомендации водителям для безопасного и экономичного управления в текущей ситуации.
В перспективе постоянный мониторинг и предикативность (в отличие от редкого техосмотра и ремонта «по факту») экономит ресурсы, не допуская непредвиденного простоя.
Как логистические компании используют ИИ на практике
DHL применяет искусственный интеллект для сокращения времени доставки и расходов на топливо. Waymo пошли еще дальше: они активно развивают грузовой транспорт на автопилоте для перевозок на большие расстояния.
В Украине компания DiFFreight https://diffreight.com/ru использует ИИ для оптимизации складов: учет, обработка грузов, кросс-докинг, а также преп-центр отправок в США. Нейросети активно применяются при маршрутизации, особенно в международных направлениях.
Косметическая компания L’Oréal внедряет беспилотную систему для управления запасами. Дрон считывает штрих-коды через камеру, распознает пустые ячейки и обновляет информацию в реальном времени.
Гигант ритейла Walmart успешно адаптировал нейросети под прогнозирование спроса. Кроме этого, тоже разрабатываются беспилотные грузовики для перевозок между складами.
Ожидается, что цифровизация и ИИ еще больше изменят цепочки поставок в ближайшие годы.
Прогноз на будущее: что сможет делать искусственный интеллект в управлении предприятием
Эффективность ИИ уже не вызывает сомнений. Что значит внедрение нейросетей для сферы грузоперевозок и цепочек поставок:
- Беспилотные грузовики, дроны и роботы-доставщики будут работать 24/7, что повысит безопасность и сократит время.
- «Умные» склады, компактные и эффективные, поскольку роботы могут работать в пространствах, недоступных для людей.
- Автономные поставки. ИИ сам сможет координировать действия всех участников цепочки — от поставщика сырья до конечного потребителя, при этом реагировать на сбои и перестраивать маршруты.
- Лучшее качество логистических услуг при умеренной цене: алгоритмы установят оптимальную стоимость и предскажут потенциальные риски.
- Экологичность. Эксперты прогнозируют, что к 2030 году ИИ поможет сократить выбросы на 40% благодаря оптимизации маршрутов и экономии топлива.
Отдельная тема — это интеграция ИИ в машиностроение, системы учета и управления на производствах, что косвенно повлияет и на логистику. Все тенденции указывают, что нейросеть сделает отрасль быстрее, «умнее», дешевле и экологичнее.
