Искусственный интеллект (ИИ) в логистике становится инструментом, способным не просто автоматизировать процессы, но и прогнозировать спрос, а также предсказывать риски.
Нейросети в логистике: реальные кейсы
Уже сейчас искусственный интеллект используется в цепочках поставок, причем на разных этапах и для решения разных задач.
1. Прогнозирование спроса
Учитывая, как эффективно нейросети анализируют большие объемы данных и работают со статистикой, они становятся хорошим инструментом и в деле оценки таких моментов. За границей ИИ уже используется для предиктивной аналитики — не только в логистике, но и в ней в том числе.
Один из примеров: искусственный интеллект прогнозирует спрос в компании Amazon. Алгоритмы анализируют историю продаж, поисковые тренды, погодные данные и даже упоминания в социальных медиа, чтобы разместить товары еще до того, как покупатель сделает заказ. В результате компании удалось сократить избыточные запасы примерно на 20%, одновременно повысив доступность товара на 15%.
Прогнозирование спроса позволяет снизить и пробег транспорта. Это уже российский кейс. Анализ исторических данных дает возможность спланировать объем и тип транспорта, его расписание и расположение, стоимость проезда и прочие параметры, и все благодаря системе идентификации и учета вагонов «Ардис». Решение работает на базе распознавания номеров вагонов.
Если вы хотите не просто читать о возможностях ИИ, но и научиться применять его на практике для прогнозирования и оптимизации, приглашаем на большой практикум по Perplexity AI от онлайн-университета «Зерокодер»! Курс идеально подойдет управленцам и предпринимателям — научим, как при помощи ИИ ускорить процессы в проекте, заменить некоторых специалистов и сократить расходы.
2. Оптимизация маршрутов и графиков доставки
Нейросети способны оптимизировать маршруты и графики доставки через анализ информации — как раз то, в чем им нет равных.
Известно, что последняя миля в доставке, от распределительного центра до двери клиента, — это самый затратный и самый критичный этап доставки. Традиционные схемы сталкиваются с самыми разными проблемами на этом этапе — например, плохая оптимизация маршрутов, сложности масштабирования в период пикового спроса, разного рода ожидания, которые клиенты возлагают на службу доставки.
Здесь примечателен кейс службы доставки DHL. Они используют ИИ для оптимизации маршрутов — нейросеть анализирует информацию о трафике, погоде, приоритетах доставки, что снижает время в пути и экологический след. Помимо этого, ИИ улучшает клиентский опыт, потому что уточняет отслеживание и предлагает гибкие варианты доставки, а также персонализацию.
3. Управление запасами
Интересный кейс по управлению запасами есть у компании «Северсталь» — одного из крупнейших производителей стали в России. Они используют искусственный интеллект для того, чтобы управлять складскими запасами и оптимизировать другие операции. Внедренная ими система умеет прогнозировать спрос, грамотно размещать товары на складе и даже оптимизировать процессы перемещения продукции. И все это приносит реальную пользу — по собственным же данным «Северстали», компании удалось на 30% сократить время обработки складских операций, а количество избыточных запасов снизилось на 20%, что привело к серьезной экономии.
4. Обнаружение сбоев и рисков
С помощью нейросетей можно проанализировать исторические данные, погодные условия, задержки на таможне и колебания спроса, что позволяет заранее выявлять потенциальные сбои: например, задержку поставки конкретного компонента или рост спроса, который может привести к дефициту.
Нейросеть можно интегрировать с GPS и ERP‑платформами, в таком случае она будет прогнозировать возможные задержки и риски. ИИ моделирует и последствия природных катастроф, политических изменений или экономических шоков на работу цепочки поставок. Словом, в анализе информации нейросетям нет равных, и они действительно помогут в обнаружении сбоев и рисков.
В чем плюсы
Уже сейчас преимущества использования нейросетей в логистике очевидны.
В первую очередь, речь идет о снижении издержек, связанных с транспортными и складскими расходами, штрафами, пенями и энергозатратами. ИИ просто делает логистику точнее, а значит, убирает ненужные простои, грамотно распределяет товары по складам, нивелирует риск уплаты компенсаций недовольным клиентам и снижает общую ресурсоемкость сферы.
Во-вторых, повышаются прозрачность и скорость принятия решений. Здесь все просто: нейросети собирают информацию со всех этапов цепочки поставок, может визуализировать информацию, может использоваться для принятия решений о перераспределении запасов, изменении маршрутов или корректировке графиков доставки. Из обработки больших объемов данных исчезает человеческий фактор — и, как следствие, свойственные для него ошибки.
В-третьих, появляется возможность прогнозировать риски, а не разбираться с ними, когда неприятность уже произошла. ИИ использует анализ исторических данных, внешних факторов и внутренних процессов компании, чтобы заранее выявлять потенциальные сбои, такие как задержка поставки, изменение спроса и дефицит критичных компонентов. Форс-мажорные ситуации можно смоделировать, чтобы заранее к ним подготовиться. В результате реактивное управление становится проактивным — сокращаются убытки, растет устойчивость к внешним переменам.
Перечисленные выше пункты ведут к росту удовлетворенности клиентов. Оптимизация маршрутов — это ускорение доставки заказов. Быстро доставленный заказ — довольный клиент. А если еще и сделать гибкое персонализированное предложение, то результат будет более чем хорошим.
Сложности и ограничения
Любые высокие технологии, при всех своих положительных моментах, сложны для внедрения, особенно в неподготовленную почву. Искусственный интеллект работает на данных — на огромных объемах информации, исторических сведениях, на прогнозах и аналитике. И данные должны быть хорошими, качественными, точными. Не менее важна ИТ-инфраструктура и достаточно квалифицированный персонал, который смог бы поддерживать и обслуживать работу нейросетей.
Любой ИИ — это «черная коробка», суть работы которой понятна сравнительно немногим. Сложно объяснить, почему нейросеть предлагает конкретно этот сценарий, и хотя по большей части они достаточно предсказуемы, порой в их работе мелькают «галлюцинации» и прочие ошибки.
И наконец, вопрос безопасности и приватности. Всегда нужно внимательно читать, что предлагает разработчик ИИ, прежде чем внедрять искомую нейросеть в свою систему.
ИИ в логистике не просто автоматизирует процессы, но позволяет предсказывать события, оптимизировать маршруты и графики доставки, управлять запасами и выявлять риски еще до их возникновения. Применение нейросетей уже демонстрирует ощутимые преимущества, но при этом требует подготовки.
Можно сказать, что ИИ становится ключевым инструментом современной логистики, позволяя компаниям адаптироваться к эпохе перемен, повышать эффективность цепочек поставок и обеспечивать высокий уровень сервиса для клиентов.
Реклама ИНН 9715401631 ООО «Зерокодер» erid:2SDnjcBVJ8o
