Топ-5 проблем, которые искусственный интеллект может решить в логистике

Рассмотрим 5 примеров использования искусственного интеллекта в логистике.

1. Автоматизированное складирование

ИИ преобразует все складские операции от сбора данных до процессов инвентаризации. Эта технология помогает повысить эффективность и увеличить прибыль. Например, наиболее очевидным вариантом использования ИИ в автоматизации склада является прогнозирование спроса на продукцию. В результате часть продукции может быть отправлена на региональные склады, что снижает транспортные расходы. Vero Solutions утверждает, что в ближайшие несколько лет 30% складских работ в Великобритании будут автоматизированы.

Автоматизированная система складирования позволяет управлять и выполнять множество повседневных задач. Вот пример компании, которая уже интегрировала ИИ в систему складирования.

Ocado – это британский онлайн-супермаркет, который создал высокоавтоматизированный склад. Робот называется "машина-улей-сетка" и может выполнить 65 000 заказов (это означает примерно 3,5 миллиона продуктовых товаров) в течение одной недели. Основными задачами этих машин являются перемещение, подъем и сортировка продуктов питания. Затем работники Ocado упаковывают вещи и отправляют еду. В результате время, необходимое для выполнения онлайн-заказа, сводится к минимуму.

Основной технологией автоматизированного склада является компьютерное зрение, которое сможет распознавать и организовывать запасы. Более того, новые технологии позволят управлять контролем качества без надзора сотрудников.

Независимо от того, есть ли у компании один или несколько складов, AI предоставит возможность соединить их, чтобы найти наилучшее решение для транспортировки товара.

2. Автономные транспортные средства

Давайте обсудим использование искусственного интеллекта в транспорте. В настоящее время искусственный интеллект делает возможными самоуправляемые транспортные средства, что означает улучшение цепочки поставок и снижение затрат для логистической отрасли. Автомобили без водителя – это хорошо, но есть гораздо больше транспортных средств, которые могут быть автономными. Например, грузовики или фургоны, которые доставляют все необходимые предметы, а также автобусы, могут воспользоваться возможностями самостоятельного вождения. Эти транспортные средства способны работать в сотрудничестве с водителем-человеком или в одиночку. Однако правительства многих стран утверждают, что водитель должен находиться в самоуправляемом автомобиле, чтобы контролировать ситуацию на дороге. В будущем это решение может быть изменено [1].

Сфера логистики, безусловно, выиграет от интеграции беспилотных транспортных средств. Эти транспортные средства дают возможность сократить время в пути, оптимизировать маршруты и снизить расход топлива. Не говоря уже о сокращении числа человеческих ошибок.

3. Умные дороги

Автомобили становятся все более и более интеллектуальными. Итак, еще один пример использования логистики и искусственного интеллекта – это умные дороги. Есть несколько компаний, которые работают над разработкой умных дорог. Они предлагают несколько различных решений, основанных на региональных потребностях.

В результате в некоторых районах появились автомагистрали, построенные с использованием солнечных панелей и светодиодных фонарей. Эти дороги могут вырабатывать электроэнергию, а также использовать огни для оповещения водителей о значительных изменениях в дорожных условиях. Кроме того, солнечные батареи нагреваются, поэтому дорога не станет скользкой зимой. В результате сектор логистики получает некоторые преимущества, поскольку в цепочке поставок нет задержек из-за погодных условий [2].

4. Искусственный интеллект бэк-офиса

Об операциях бэк-офиса можно забыть, когда речь заходит об ИИ в логистике. Сочетание искусственного интеллекта и RPA (Роботизированной автоматизации процессов) позволяет сотрудникам повышать качество своей работы. Некоторые повторяющиеся задачи, связанные с данными, могут быть выполнены с помощью роботов. Благодаря автоматизации операций бэк-офиса компании с цепочками поставок могут сэкономить деньги и повысить точность.

Когнитивная автоматизация состоит из ИИ и RPA. Эти технологии дают компаниям возможность экономить время, тратить меньше денег и повышать производительность наряду с точностью. Таким образом, конечная цель когнитивной автоматизации-заменить офисных работников (например, бухгалтеров, отдел кадров) роботами. Замена сотрудников программными роботами позволит устранить человеческие ошибки. Это приводит к снижению затрат.

5. Искусственный интеллект для прогнозирования и улучшения качества обслуживания клиентов

Предприятиям необходимо спрогнозировать количество необходимых товаров. Если запасы ограничены, но спрос высок, компания понесет серьезные убытки. Искусственный интеллект может использовать алгоритмы для прогнозирования тенденций. Многие исследования утверждают, что алгоритмы искусственного интеллекта почти всегда предсказывают лучше, чем человеческие эксперты.

В настоящее время искусственный интеллект позволяет отслеживать и измерять все необходимые факторы для повышения точности прогнозирования спроса. Эти данные помогают упростить управление складом. Искусственный интеллект также может внести положительные изменения в работу с клиентами. Интеграция этой технологии означает персонализацию опыта клиентов и, как следствие, повышение их лояльности [3].

Таким образом, существует множество способов извлечь выгоду из ИИ в логистической отрасли. В настоящее время эта технология играет важную роль в передовых цепочках поставок и логистических решениях. Это повышает эффективность и автоматизирует многие повседневные трудоемкие задачи, экономя время и снижая расходы.

1. Искусственный интеллект в логистике – Электронный ресурс – URL: – https://cyberleninka.ru/article/n/iskusstvennyy-intellekt-v-logistike (дата обращения 24.07.21)
2. Искусственный интеллект в логистике примеры реализованных кейсов – Электронный ресурс – URL: -https://retailservices24.ru/blog/iskusstvennyy-intellekt-v-logistike-keysy (дата обращения 24.07.21)
3. Логистика. Транспорт и склад в цепи поставок [сайт]. URL: https://econ.wikireading.ru/49499 (дата обращения 24.07.21).