Истинная роль ИИ в логистике

Искусственный интеллект революционизирует логистику, улучшая автоматизацию складов и аналитику. Однако, для успешной цифровой трансформации необходимы правильные кадры, адаптированные бизнес-модели и доверие к данным. Компании должны смотреть вперёд, использовать прогнозы и действовать, чтобы добиться значительных изменений в цепочках поставок.

В последние годы логистическая отрасль переживает значительные изменения благодаря новым технологиям. Искусственный интеллект (ИИ) стал ключевым фактором, изменяющим подход компаний к управлению и оптимизации цепочек поставок. ИИ способен обрабатывать огромные объемы данных, принимать разумные решения и предсказывать результаты, что делает его важным инструментом в логистике. Ожидается, что ИИ и машинное обучение (МО) станут наиболее вероятными технологиями для внедрения к 2025 году. Несмотря на разнообразные приложения и преимущества ИИ в логистике, многие компании не могут в полной мере использовать его потенциал, поскольку упускают важнейшую часть цифровой трансформации: изменение мышления и поведения.

Хотите узнать, как лидеры российского рынка используют наши решения?

Ознакомьтесь с маркетинг-китом AllSee, где собраны реальные кейсы и решения, доказавшие свою эффективность в бизнесе!

Настоящий искусственный интеллект: Внедрение автоматизации складов и робототехники

Интеграция искусственного интеллекта и робототехники привела к значительным достижениям в автоматизации складов. Роботы, управляемые ИИ, могут эффективно сортировать, собирать, упаковывать и организовывать запасы, что ускоряет процесс выполнения заказов. Эти роботы могут заменить работников склада для выполнения многих задач. Кроме того, сенсоры и камеры, управляемые ИИ, обеспечивают отслеживание и контроль запасов в реальном времени, что позволяет улучшить управление товарными запасами и сократить потери. Это создает множество новых данных в реальном времени, которые могут быть использованы для прогнозной аналитики и улучшенного контроля складских процессов. В результате автоматизация складов с применением ИИ преобразила традиционные склады в эффективные, высокотехнологичные центры распределения, которые способны соответствовать современным требованиям к скорости обработки заказов и улучшать восприятие клиентов.

Автоматизация складов особенно актуальна сейчас, когда наблюдается нехватка складских работников, угроза забастовок и постоянно растущая стоимость рабочей силы. Многие компании видят в автоматизации быстрое решение в условиях низкого уровня безработицы. Поэтому применение ИИ в сочетании с робототехникой стало не возможностью, а необходимостью. В 2024 году роботы используются почти половиной средних и крупных операторов складов и центров выполнения заказов в США.

Транспортировка остается центральной задачей человечества

В транспортной сфере ситуация несколько иная. Человек остается в центре транспортного процесса. Многие задумываются о том, не заменит ли их работу искусственный интеллект и, в частности, такие системы, как ChatGPT. Однако важно понимать, что, хотя ChatGPT и может оказать значительную поддержку в грузоперевозках, человеческий опыт и контроль остаются необходимыми.

Мы называем ИИ "дополненной" интеллекцией в транспортной отрасли. ИИ помогает человеку работать более эффективно, справляться с большим объемом задач, выполнять работу быстрее и добиваться лучших результатов. В конечном итоге это приводит к тому, что работники получают большее удовольствие от своей работы, что помогает компаниям привлекать и удерживать таланты, что жизненно важно. Поэтому компаниям следует внедрять ИИ для поддержки транспортного персонала в повседневных операциях.

Используйте наглядность в качестве ключевого кандидата для применения ИИ

Видимость в цепочке поставок помогает управлять рисками и способствует эффективному общению и сотрудничеству между участниками, оставаясь важной областью для инвестиций компаний. Логистические операции подвержены различным рискам, таким как природные катастрофы, нехватка рабочей силы, геополитические проблемы и непредвиденные прерывания. Возможности ИИ в предсказании помогают компаниям заранее выявлять потенциальные риски и разрабатывать планы действий в чрезвычайных ситуациях.

Огромные объемы данных, собираемые на этих платформах, делают их основным кандидатом для использования ИИ. ИИ используется для улучшения качества данных, генерации данных с помощью генеративного ИИ, когда реальные данные недоступны, а также для предоставления ценной информации через прогнозы (например, ожидаемое время прибытия или простои) или предсказания (доступные ресурсы на объектах или в портах). Благодаря внедрению видимости в реальном времени компании могут делиться информацией, обновлениями и прогнозами с поставщиками, клиентами и партнерами. Прозрачное общение помогает укреплять доверие, улучшает взаимодействие и позволяет принимать своевременные решения. Подобные совместные усилия повышают устойчивость и гибкость цепочки поставок.

Ищете проверенные ИИ-решения, которые реально работают?

В нашей подборке — 85 уникальных ИИ технологий для маркетинга, ритейла, HR и других сфер, которые уже приносят выгоду компаниям.

Повышение эффективности логистики с помощью предиктивной аналитики

Одним из самых значительных вкладов искусственного интеллекта в логистику является его мощное применение в прогнозной аналитике, подкреплённое стремительным ростом объёмов данных. К 2025 году будет создано 181 зеттабайт данных, что эквивалентно объёму данных примерно 200 миллиардов iPhone 14. В сочетании с возрастающей вычислительной мощностью это позволяет создавать более крупные модели, способные выполнять более сложные задачи.

Анализируя исторические данные и информацию в реальном времени, системы на базе ИИ могут предсказывать тенденции спроса, колебания запасов и возможные сбои. Это позволяет оптимизировать уровни запасов, минимизировать дефицит товаров и упрощать операции в цепочке поставок. Точное прогнозирование спроса помогает бизнесу обеспечить наличие нужных товаров в нужном месте и в нужное время, что ведет к улучшению эффективности и удовлетворенности клиентов. Такая прогнозная аналитика будет продолжать развиваться в предписывающую аналитику, что в конечном итоге приведет к автоматизации больших частей рабочих процессов.

Но готовы ли компании в полной мере использовать ИИ?

Хотя технологии значительно продвинулись вперёд в последние годы, одни только они не могут решить проблемы цепочки поставок. Цифровая трансформация требует трёх важных компонентов: подходящих кадров с цифровыми навыками, адаптированных бизнес-моделей и процессов, а также правильного сочетания технологий. У большинства компаний на сегодняшний день нет нужного уровня цифровой зрелости, подходящих специалистов или мышления, чтобы полностью воспользоваться преимуществами, которые предлагает ИИ. Компании должны изменить своё поведение, перестать оглядываться на прошлое и начать использовать информацию в реальном времени и прогнозные данные. Им необходимо доверять данным, которые предоставляют эти инсайты, чтобы принимать мгновенные решения и выполнять их. Только тогда произойдут реальные изменения, и можно будет достичь цифровой трансформации.