Искусственный интеллект (ИИ) всё активнее используется в логистике, помогая компаниям по всему миру улучшать свои процессы. Благодаря ИИ в логистике бизнес может оптимизировать цепочки поставок, сокращать издержки и быстрее реагировать на изменения спроса. Эти решения становятся важным фактором, позволяющим оставаться конкурентоспособными на глобальном рынке. Давайте рассмотрим, какие ИИ-инструменты доступны для логистики на международном уровне, как они решают актуальные задачи, и кратко затронем, как обстоят дела с логистикой в России.
Как ИИ трансформирует логистику?
Искусственный интеллект находит своё применение в различных аспектах логистики, начиная от планирования маршрутов и заканчивая прогнозированием спроса и оптимизацией складских операций. Основные направления использования ИИ в логистике включают:
- Оптимизацию маршрутов и управления транспортом
- Прогнозирование спроса
- Управление запасами
- Автоматизацию складских процессов
- Анализ больших данных для принятия решений
Примеры ИИ в логистике
1. ClearMetal: Прозрачность и предсказуемость в цепочках поставок
Одним из ключевых ИИ-решений для логистики является платформа ClearMetal, которая использует машинное обучение для улучшения прозрачности цепочек поставок. ClearMetal анализирует огромные объемы данных о перевозках и помогает компаниям прогнозировать возможные задержки и риски на каждом этапе транспортировки. Важно, что этот инструмент улучшает не только отслеживание грузов, но и способствует улучшению планирования, что позволяет бизнесу минимизировать непредвиденные простои и обеспечить своевременную доставку.
Например компания Unilever, один из крупнейших мировых производителей товаров повседневного спроса, использует ClearMetal для управления своими глобальными поставками. В результате внедрения ИИ-системы удалось снизить затраты на логистику на 10%, улучшив прогнозирование сроков доставки и сократив количество задержек.
2. FourKites: Отслеживание грузов в реальном времени
FourKites — ещё одно решение для логистики, которое позволяет отслеживать перемещение грузов в режиме реального времени. С помощью ИИ платформа анализирует данные из GPS-устройств, сенсоров на транспорте и других источников, чтобы предсказать возможные отклонения от маршрута и оптимизировать время доставки.
Kraft Heinz внедрила FourKites для контроля за своими международными перевозками. Благодаря этому удалось на 20% уменьшить случаи опозданий и снизить операционные затраты, связанные с нарушением сроков доставки.
3. Project44: Управление транспортом и цепочками поставок
Платформа Project44 позволяет компаниям более точно управлять своими транспортными операциями и оптимизировать использование ресурсов. ИИ, встроенный в платформу, помогает анализировать текущие данные и прогнозировать сценарии развития событий, что значительно облегчает принятие решений на всех уровнях логистической цепочки.
Amazon, известный лидер в области электронной коммерции, использует Project44 для повышения прозрачности своих цепочек поставок и оптимизации работы с поставщиками и перевозчиками. ИИ помогает минимизировать риски, связанные с транспортировкой, и обеспечивает высокую точность прогнозов по времени доставки.
4. Transmetrics: Прогнозирование спроса и оптимизация грузоперевозок
Европейская компания Transmetrics разработала ИИ-инструмент, который помогает логистическим компаниям прогнозировать спрос и оптимизировать работу грузового транспорта. Благодаря мощным алгоритмам машинного обучения, система анализирует исторические данные о перевозках и рыночные тренды, чтобы дать более точные прогнозы на будущее.
Транспортная компания DHL использует Transmetrics для повышения эффективности своих грузоперевозок в Европе. Внедрение ИИ позволило сократить избыточные рейсы на 15%, снизив тем самым затраты на топливо и эксплуатацию транспорта.
5. Llamasoft: Оптимизация цепочек поставок
Платформа Llamasoft, которая используется крупнейшими мировыми брендами, предлагает ИИ-инструменты для анализа и оптимизации цепочек поставок. Llamasoft помогает компаниям моделировать различные сценарии развития событий, что позволяет минимизировать риски и снижать издержки на логистику.
Компания Nike внедрила Llamasoft для оптимизации поставок сырья и готовой продукции по всему миру. В результате компания улучшила точность планирования на 30% и сократила время на доставку товаров в магазины.
6. XPO Logistics: Автоматизация и роботизация складов
XPO Logistics — глобальная логистическая компания, которая активно внедряет ИИ и роботов для автоматизации складских операций. С помощью ИИ XPO улучшает управление запасами, планирует перемещение товаров на складе и оптимизирует процессы комплектования заказов.
Внедрение ИИ-решений на складах XPO позволило повысить производительность на 35% и значительно сократить затраты на ручной труд.
Будущее ИИ в логистике
ИИ в логистики продолжает развиваться, и перспективы его использования кажутся бесконечными. По прогнозам исследовательской компании Markets and Markets, к 2027 году рынок ИИ для логистики вырастет до 16,8 миллиардов долларов, что отражает стремительное увеличение интереса к автоматизации и оптимизации процессов в этой отрасли.
Основные тренды:
Использование дронов и автономных транспортных средств. Компании, такие как UPS и Amazon, уже тестируют беспилотные дроны для доставки товаров, что существенно сокращает время доставки и снижает затраты на логистику.
Роботы на складах. Автоматизация складских операций продолжает набирать популярность, и ведущие компании уже интегрируют роботов и ИИ для ускорения процессов комплектования и обработки товаров.
Интернет вещей (IoT). ИИ в сочетании с IoT позволяет отслеживать состояние товаров и транспортных средств в режиме реального времени, что делает логистику ещё более прозрачной и управляемой.
ИИ в логистике в России
В России ИИ в логистике только начинает набирать обороты, но потенциал его использования уже виден на примере таких крупных игроков, как Яндекс.Маркет, СберЛогистика и Магнит. Эти компании активно внедряют ИИ-решения для автоматизации процессов, включая прогнозирование спроса, оптимизацию маршрутов доставки и управление складскими запасами. Например, Яндекс.Маркет использует ИИ для анализа больших объемов данных о покупательских предпочтениях, что позволяет лучше планировать логистику и своевременно пополнять склады, избегая дефицита или перепроизводства товаров.
Однако распространение ИИ в российской логистике сталкивается с рядом барьеров. Во-первых, существует недостаток качественных данных, которые являются основой для работы искусственного интеллекта. В отличие от международных компаний, российские предприятия часто имеют фрагментированные и разрозненные базы данных. Во-вторых, есть инфраструктурные проблемы, особенно в регионах, где уровень цифровизации и автоматизации значительно ниже, чем в крупных городах. Высокие затраты на внедрение передовых технологий также становятся препятствием, особенно для малого и среднего бизнеса, который не всегда располагает необходимыми ресурсами для инвестиций в ИИ.
Подытожим
Искусственный интеллект открывает новые горизонты для логистики, предоставляя компаниям возможность не только повысить свою эффективность, но и минимизировать издержки. Глобальные ИИ-решения, такие как ClearMetal, FourKites, Project44, уже активно используются ведущими мировыми компаниями, и их опыт показывает, что будущее логистики связано с инновациями и автоматизацией. В России эти технологии пока находятся в стадии становления, но с каждым годом количество компаний, внедряющих ИИ в логистику, увеличивается, что позволяет надеяться на светлые перспективы этой отрасли.
Подпишитесь на наш Telegram и будьте в курсе всех новостей 📲
Подписаться Telegram 🔔