Как использовать искусственный интеллект для оптимизации логистики

Авторитетная компания Gartner получила результаты исследований, свидетельствующие о высоком интересе логистических компаний к внедрению в бизнес технологий искусственного интеллекта. Так, в планах почти половины таких компаний в 2024 году активно инвестировать в технологии, которые поддерживает искусственный интеллект.

Роль искусственного интеллекта в логистике и выгоды использования машинного обучения

Высокая роль ИИ в логистической отрасли объясняется ее сетевым характером, являющимся естественной основой для внедрения ИИ-проектов. В случае невозможности или сознательного отказа компании внедрить ИИ, в долгосрочной перспективе формируется реальный риск потери конкурентоспособности. Это означает, что бизнес, не признающий своевременность и значимость использования ИИ, имеет все шансы оказаться в будущем оказаться в числе аутсайдеров, безнадежно отстав от конкурентов.

ИИ способен снизить издержки, а также уменьшить время выполнения операции, повысить точность и производительность, что неминуемо скажется на эффективности бизнес-процессов. Комбинируя ИИ и роботизированную автоматизацию тех. процессов, с помощью автоматизированных систем будут решаться повседневные задачи. Высвободившееся время сотрудники смогут посвятить наиболее важным рабочим функция, которые приносят доход.

Среди общих преимуществ внедрения ИИ и машинного обучения (МО) в логистике исследователи отмечают повышение производительности, оптимизацию процессов и достижение удовлетворенности как предприятий, так и клиентов. Выглядит это следующим образом:

Снижение издержек. Автоматизация многих логистических процессов обеспечивает экономию ресурсов и рабочей силі. Безошибочно прогнозируя спрос, можно избегать нехватки товаров и излишка запасов, снижая затраты на потери и хранение.

• Уменьшение ошибок. В процессе принятия решений МО позволяет не совершать человеческих ошибок. Анализ системами ИИ больших объемов данных позволяет делать лишь объективные выводы.
• Повышение удовлетворенности клиентов. Эффективная маршрутизация и точное прогнозирование спроса обеспечивает доставку товаров легко и вовремя.
• Удовлетворенность потребителей повышает возможность в реальном времени отслеживать груз с информацией о его состоянии и местонахождении.

Использование алгоритмов ИИ для анализа рыночного спроса и прогнозирование

Все больше логистических компаний используют искусственный интеллект, чтобы оптимизировать свои процессы прогнозирования. Использование предиктивной аналитики, а также алгоритмов машинного обучения помогает точнее и быстрее устанавливать закономерности в тенденциях рынка и покупательском поведении клиентов. Это дает возможность компаниям эффективнее прогнозировать покупательский спрос и попутно оптимизировать управление запасами, а также операции цепочки поставок.

Машинное обучение также может способствовать:

• лучшему пониманию покупательских привычек клиентов;
• предвидению сезонных тенденций;
• определению категории продуктов, которые могут быть популярны.

Имея доступ к информации в режиме реального времени, розничные продавцы могут принимать более обоснованные решения об уровне запасов, ценах и рекламных мероприятиях.

Применение искусственного интеллекта в логистике способно помочь в прогнозировании спроса на продукцию, обусловленного особенностями конкретного региона и иных параметров в числе которых, к примеру, погодные условия, различные события. В прогнозировании учитывается также состояние дел на складах с использованием алгоритмов, которые позволяют оптимизировать управление товарными запасами на них.

На основании анализа данных прошлых периодов происходит формирование «комплекса моделей», который сам определяет значимость каждого фактора для определенного товара в конкретном месте продажи. Подобные «модели» с максимальной детализацией используются для прогнозирования будущих периодов. Такие модели гибкие для настройки и учета новых факторов, самообучаемые, постоянно адаптируются и развиваются, учитывая различные тенденции спроса.

Помощь ИИ в управлении запасами и минимизации излишков

Очень важная задача – управление товарными запасами, так как они – это деньги. Неэффективность управления ведет к снижению рентабельности, а в долгосрочной перспективе неминуемо снижает успешность компании. ИИ может помочь повысить эффективность управления запасами, на основе статистических сведений, текущих запасов, отгрузок и товародвижения, прогнозируя потребности предприятия и давая обоснованные рекомендации по закупкам, перемещению и иным операциям. ИИ доступно определение того, продажи каких товаров происходят быстрее, каких – медленнее, а на какие спрос практически отсутствует.
Это делает возможной корректировку запасов таким образом, чтобы не допустить дефицита, а также ограничить переизбыток. В соответствии с этим возможно создать оптимальные товарные запасы. Помимо этого ИИ может делать прогноз нужных запасов в нужное время, что сокращает время доставки товара клиенту.

Автоматизация маршрутного планирования

Из-за множества неожиданных событий, которые могут произойти в пути, «последняя миля» (конечная доставка до потребителя) – сложный и трудноуправляемый процесс. Среди ограничений и негативных факторов – пробки, аварии, временные перекрытия дорог. Высокое качество сервиса конечному потребителю водители могут предоставить, используя решения по оптимизации маршрутов на основе искусственного интеллекта. Они позволяют создавать эффективные пути доставки в режиме реального времени с учетом актуальной дорожной обстановки и событий, которые происходят на маршруте движения.

Применяя методы машинного обучения, ИИ собирает данные и на их основании делает прогнозы, прокладывает оптимальный маршрут, с высокой точностью определяя время доставки. В качестве таких данных для анализа могут использоваться в числе прочего район доставки, тип клиента, вес и  размер посылки. Могут также использоваться дорожные и погодные условия, данные о загруженности дорог в часы пик.

Уменьшение времени в пути и оптимизация затрат

Технологии искусственного интеллекта позволяют оптимизировать дистанцию и маршрут, пути доставки товаров. Кроме того это помогает лучше координировать время доставки, способствовать его уменьшению, как и снижению издержек на топливо.

Среди преимуществ использования ИИ:

• снижение выбросов СO2;
• уменьшение количества пройденных километров;
• снижение затрат и сокращение времени доставки;
• повышение качества сервиса и удовлетворенности клиентов.

Примером может служить американская логистическая компания Coyote Logistics, использующая искусственный интеллект, предикативную аналитику и машинное обучение, чтобы сопоставлять сведения о процессе доставки с внешними данными  – погодой  и трафиком в масштабе реального времени. В результате компания имеет возможность прогнозирования проблем, которые могут оказать влияние на транспортные цепочки, одновременно разрабатывая альтернативный план поставок.

Автоматизация складов и их роботизация

Автоматизация складов и центров обработки заказов с использованием ИИ способствует повышению эффективности и уменьшению времени обработки.

Реализация этих и иных процессов предполагает использование различных технологий и источников данных, в числе которых:

• использование меток RFID и других технологий, позволяющих отслеживать местонахождение грузов и контролировать их перемещение;
• сбор данных с датчиков, установленных на транспортных средствах, складах и других объектах логистической инфраструктуры;
• использование софта и программ для управления процессами логистики, которые интегрируют все собранные данные и автоматизируют ряд процессов;
• использование данных, полученных от коммуникационных сетей, таких как Интернет вещей (IoT), чтобы мониторить оборудование и процессы на расстоянии;
• анализ внешней информации и факторов, которые влияют на время доставки.

Пример эффективной роботизации складов

Наиболее наглядным примером успешного внедрения технологий искусственного интеллекта и роботизации складских помещений может служить китайская компания Alibaba. Корпорация располагает  самым большим в мире автоматизированным складом. На нем сбором и упаковкой товаров для доставки клиентам занимаются роботизированные устройства, выполняющие на сегодняшний день 70% всей работы склада.

Их преимущества многочисленны и очевидны. Важное среди прочих – при передвижении в процессе выполнения задач роботы способны удерживать до 500 кг. Каждый прибор оборудован специальными датчиками, предотвращающими столкновения, Wi-Fi для вызова сотрудниками.

ИИ в автоматизации процесса инвентаризации

Инвентаризация на складе – это трудоемкий и сложный процесс. Она требует внимания и усидчивости складского персонала помимо необходимости привлечения дополнительных ресурсов. Кроме того часто проводятся работы на высоте, сопряженные с риском для человека, необходимо использование специализированного оборудования. ИИ способен упростить и облегчить эту задачу. Примером может служить внедрение  компанией L’Oréal, беспилотной системы инвентаризации с целью решения проблем и минимизации рисков.

Выглядит это так: дрон, который оснащен бортовой камерой, для проведения инвентаризации пролетает мимо стеллажей по каждой позиции и ярусу. Обработка видео искусственным интеллектом позволяет дрону считывать штрихкоды, распознавать пустые места. Помимо этого он способен учитывать высоту слоев и распознавать, где окончание одной ячейки и начало другой.

Мониторинг и учет оборудования с использованием ИИ

Искусственный интеллект может быть эффективен для мониторинга и учета оборудования при условии применения предикативного обслуживания. Эта стратегия предполагает  непрерывный мониторинг состояния оборудования в обычных условиях использования и прогнозирование оставшегося срока эксплуатации. Предикативное обслуживание использует модели для предсказания сбоев компонентов конкретной единицы в отличие от превентивного и реактивного техобслуживания, помогающих снижать количество сбоев или просто предотвращать их.

Это помогает заранее планировать техобслуживание, минимизируя время простоя. Основанные на ИИ диагностические инструменты позволяют производителям выявлять условия, которые могут вызвать поломку, и вмешаться до ее наступления. Модели машинного обучения дают возможности для прогнозирования оставшегося срока службы оборудования и подготовки к ремонту.

Обеспечение структурной прозрачности цепи поставок с ИИ

Возможности обеспечения прозрачности цепи поставок можно разделить на две обширные группы – структурные и динамические. Искусственный интеллект способен эффективно усовершенствовать каждую из них в зависимости от их особенностей.

Структурная прозрачность на основе ИИ включает:

• Классическое управление рисками – циклический подход к выявлению и решению потенциальных рисков для цепи поставок.
• Отображение сети – документирование активов компании и ключевых партнеров, с иллюстрацией их расположения и взаимосвязей.
• Оценку сети  – определение рисков, присущих конструкции сети.
• Компьютерное моделирование – моделирование на базе фактической производительности сети.

Динамическая прозрачность (в реальном времени) цепи поставок с ИИ

Динамическая прозрачность на основе ИИ менее развита и находится в стадии совершенствования. Типы такой прозрачности включают:

1. Мониторинг  – сбор и наблюдение за сигналами, указывающими на производительность и состояние функций цепи поставок желательно – в реальном времени.
2. Прогнозирование – для оценивания будущего состояния цепи поставок используются сигналы в реальном времени.
3. Предложения – для принятия решений и рекомендации действий, использующих возможности и минимизирующих влияние сбоев используются алгоритмические возможности диспетчерской башни и сигналы цепи поставок в реальном времени.
4. Автономное исполнение – автоматизация процессов позволяет диспетчерскому пункту самостоятельно реагировать в реальном времени на сигналы цепи поставок для извлечения выгоды от возможностей и минимизации влияния сбоев.

Тенденции и направления развития ИИ в логистике

Проведенные в США исследования в отношении воздействия ИИ на экономику и логистику в частности показали, что в ближайшее время в 20% всех профессий 50% операций будет производиться с использованием ИИ.

Специалисты отследили и выделили различные направления его развития, среди которых:

• Развитие систем прогнозирования спроса. Использование ИИ для анализа потребительского поведения и данных о покупках улучшает прогнозирование спроса и сокращает издержки на запасы.
• Использование ИИ и машинного обучения для управления складом и инвентаризацией. Оптимизирует затраты на хранение и управление запасами, а также снижает вероятность ошибок.

Среди тенденций, которые считаются актуальными для развития ИИ в логистике, эксперты также называют:

• Развитие роботизации. Выполнение роботами рутинных задач в центрах обработки заказов и на складах позволяет снизить затраты на персонал и повысить производительность.
• Оптимизацию маршрутов доставки. Алгоритмы искусственного интеллекта оптимизируют траекторию доставки и улучшат эффективность этого процесса.
• Развитие программных систем управления логистикой. Искусственный интеллект позволяет создавать программные системы управления логистикой, позволяющие эффективно координировать процессы логистики и доставки.

Риски при внедрении ИИ в логистике и перспективы развития в будущем

Специалисты высказывают опасения, что системы под управлением ИИ могут не справиться со сложными и неожиданными сценариями. Это связано с тем, что при выходе из строя систем ИИ отдельные процессы могут быть парализованы. Исходя из этого для таких ситуаций логистические компании должны иметь резервный план. А также – при необходимости иметь возможности для быстрой корректировки алгоритмов ИИ.

Также эксперты считают, что глобальность внедрения ИИ будет зависеть от надежной кибербезопасности. В случае, если нет надежности сбора, сохранения и передачи данных партнерам, это из преимущества превращается в проблему. Повышение ценности данных для запуска систем ИИ для бизнеса делает их более ценными и для злоумышленников. Также до урегулирования вопроса о правовом статусе ИИ или хотя бы об ответственности за предпринятые решения и действия, искусственный интеллект будет лишь вспомогательным для человека инструментом.

По оценкам экспертов, перспективы в развитии логистики у ИИ широки и разнообразны. Они будут касаться, в первую очередь, его способности:

1. Автоматизировать ручные и трудоемкие процессы.
2. Анализировать большие объемы данных для принятия взвешенных решений.
3. Прогнозировать сроки доставки отправлений.
4. Автоматически обрабатывать запросы и жалобы клиентов.
5. Обучать и поддерживать сотрудников.
6. Обеспечить защищенность инфопотоков.

Основным преимуществом можно считать то, что ИИ позволит изменить операционную модель логистики с реактивной на прогнозируемую. Она будет работать на опережение, обеспечивая более высокие результаты при оптимальных затратах внутри компании, операционные взаимодействия и вне компании. ИИ дополнит человеческие возможности, позволит устранить рутинную работу, сместив фокус сотрудников, которые заняты в логистике, на более продуктивные и важные задачи.

Похожие статьи:

Что такое инфлюенс-маркетинг и какие его особенности

Машинное обучение для улучшения маркетинга и получения более точных прогнозов

Будущее голосового поиска в маркетинге