Несмотря на глобальный тренд по усилению роли искусственного интеллекта в бизнес-процессах, лишь четверть логистических компаний использует решения на основе ИИ на постоянной основе, свидетельствуют данные исследования журнала Logistik heute. Среди основных факторов, сдерживающих процесс внедрения умных решений на российском рынке, участники отрасли называют высокую стоимость приобретения необходимого оборудования, программного обеспечения, инфраструктуры и дефицит кадров, обладающих навыками для анализа полученных с помощью ИИ данных.

На сегодняшний день роль искусственного интеллекта в логистике заключается в автоматизации рутинных задач, что поможет сокращать затраты и повышать эффективность, оптимизировать операции, управлять запасами и повышать качество обслуживания клиентов, говорит Михаил Коптев, коммерческий директор «Скиф-Карго».

В частности, использование ИИ, по его словам, позволяет оптимизировать процессы комплектации и маршрутизации заказов, тем самым сокращая время сборки и сроки доставки товаров, а также повышая безопасность водителя.

В качестве удачного кейса по внедрению умного решения Коптев приводит сервис по автоматической маршрутизации (Яндекс Маршрутизатор), который заменил порядка 10 логистов «Скиф-Карго». Другой пример — использование ChatGPT для проведения топологии складского комплекса. «Достаточно написать, каким должен быть склад, хранение (ячеечное или напольное), размеры ячеек, и ИИ сформирует оптимальный вариант, как и на какой площади должны быть размещены стеллажи», — поясняет эксперт преимущества этого инструмента.

ChatGPT относится к моделям нейронных сетей, обученных на больших объемах текстовых данных, и имеет огромный потенциал применения в сфере логистики. Сам сервис выделяет семь направлений своего перспективного использования в логистике:

При этом ChatGPT сам перечисляет вызовы, на которые предстоит ответить участникам российского рынка при развитии технологических решений. А именно: необходимость инвестиций в оборудование, обучение персонала и вопросы безопасности данных.

Михаил Коптев из «Скиф-Карго» подтверждает прогнозы нейросети, указывая на как стратегические, так и операционные трудности, с которыми логистические компании уже столкнулись на пути внедрения ИИ. В первую очередь он называет стоимость внедрения и обслуживания (инвестиции в оборудование, ПО, инфраструктуру). Для обеспечения правильного функционирования ИИ и предоставления точных результатов требуются постоянное обслуживание, абонентская плата, обновление, обучение персонала, что влечет за собой дополнительные издержки. Еще одним барьером, по словам эксперта, служит нехватка персонала с необходимыми аналитическими навыками для анализа полученных с помощью ИИ данных.

Экономический эффект от снижения операционных расходов в организациях с помощью технологий искусственного интеллекта достигнет 400 млрд рублей к концу 2023 года и 1 трлн рублей к 2025 году, заявил вице-премьер Дмитрий Чернышенко. Он также отметил, что в 2022 году рынок ИИ в РФ оценивается в 650 млрд рублей с ежегодным приростом 20%.

«Аскона» столкнулась с проблемой маршрутизации из-за роста продаж в Москве и Санкт-Петербурге. Высокий трафик и требования клиентов к доставке создали необходимость в новом решении. Читайте, как компания справилась с этой задачей.

Российские логистические компании применяют искусственный интеллект по-разному. Например, в бэк-офисе ИИ помогает повышать эффективность. Сочетание роботизации и ИИ позволяет автоматизировать рутинные задачи. Это освобождает время сотрудников для выполнения ключевых функций, приносящих доход. Например, ИИ может оптимизировать финансовую информацию, улучшать обработку данных о клиентах и ускорять таможенное оформление.

Программы на основе ИИ могут прогнозировать задержки в транзитных авиаперевозках, что помогает крупнейшим перевозчикам принимать своевременные меры, указывает журнал «Актуальные исследования».

Соберите и проанализируйте данные. Организуйте большую базу данных и разработайте собственные алгоритмы ИИ. Четко сформулируйте задачи для максимальной эффективности.

Инвестируйте в технологии. Приобретите необходимое оборудование и программное обеспечение. Обеспечьте наличие специалистов, способных работать с ИИ.

Интегрируйте ИИ в системы управления. Внедрите искусственный интеллект в системы управления складом (WMS) и транспортом (TMS) для повышения эффективности и снижения расходов.

Другие новости, полезные кейсы и разборы для перевозчиков на коммерческом транспорте и в городской логистике — в нашем Telegram-канале «Тонкости перевозок».