Преобразование логистических процессов в эпоху цифровых инноваций

В данной статье рассматривает влияние современных информационных технологий на развитие и оптимизацию логистических процессов. Анализируются ключевые этапы цифровой трансформации в логистике, начиная от автоматизации процессов до внедрения инновационных технологий, таких как Интернет вещей (IoT), искусственный интеллект (ИИ) и др. В статье также рассматриваются практические примеры успешной реализации цифровых решений в логистике. Обсуждаются технологии цифровой трансформации для улучшения эффективности, прозрачности и безопасности логистических процессов.

Аннотация статьи
машинное обучение
интернет вещей (IoT)
облачные вычисления
цифровая трансформация
искусственный интеллект (ИИ)
BIG DATA
Ключевые слова

Достижения в области технологий обработки и передачи информации привели к интеграции информационных технологий, телекоммуникаций и аудиовизуальных средств, отметив начало новой эпохи цифровой экономики. Эта технологическая революция содействовала мировому развитию цифровой экономики, которая в настоящее время является ключевым фактором роста и повышения конкурентоспособности национальных экономик и предприятий.

Процесс цифровой трансформации логистических процессов предполагает изменение традиционных методов проведения транспортных операций, внедрение инновационных решений как в организацию перевозок различными видами транспорта, так и в формирование цепочек поставок. Основной целью этого преобразования является улучшение качества, безопасности и доступности транспортно-логистических услуг.

С начала 2021 года Министерство транспорта Российской Федерации приступило к осуществлению процесса цифровой трансформации в транспортной сфере. Этот процесс включает в себя:

  1. Интеграцию с Цифровой экономикой Российской Федерации,
  2. Разработку и внедрение цифровых сервисов,
  3. Обеспечение кибербезопасности в транспортной отрасли,
  4. Совершенствование объектов транспортной инфраструктуры [1].

Цифровая трансформация транспортно-логистических процессов включает в себя разнообразные инновации и технологии, направленные на оптимизацию, автоматизацию и улучшение эффективности всего логистического цикла – от планирования маршрутов до отслеживания и управления грузами. Интернет вещей (IoT), облачные вычисления, BIG DATA, искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение становятся неотъемлемой частью транспортно-логистической инфраструктуры.

Интернет вещей объединяет все элементы окружающей среды в единую сеть, обеспечивая обмен информацией между ними и функционирование в режиме реального времени без участия человека, объединив в себе несколько ключевых технологий:

  • беспроводную связь,
  • микроэлектронные системы,
  • интернет.

Интернет вещей позволяет оптимально решать операционные задачи, обеспечиваемые беспроводными технологиями передачи данных, такими как Bluetooth, RFID и Wi-Fi, а также мобильными сетями 3G (4G) и LTE, объединяющими все устройства в единую сеть.

Области применения Интернета вещей в сфере транспортировки и хранения грузов:

1. Транспорт, подключенный к интернет-сети:

  • Увеличение прозрачности логистического процесса;
  • Мониторинг режима передвижения;
  • Усиление дисциплины и соблюдение сроков доставки среди водителей.

2. Технологии для логистики на основе IoT-концепции:

  • Геолокация по спутнику;
  • Вычисления в облаке;
  • Применение автопилота водителями;
  • Использование автономных систем.

3. Обеспечение безопасности:

  • Применение аутентификации с использованием Face ID или Touch ID;
  • Мониторинг соблюдения технических требований к эксплуатации транспортных средств;
  • Использование видеоданных с камер для расследования дорожно-транспортных и других инцидентов.

4. Управление парком транспортных средств:

  • Применение роботов для перемещения грузов или стеллажей с товаром;
  • Автоматизированная система управления складскими операциями;
  • Использование автоматической погрузки без участия водителей или грузчиков;
  • Мониторинг целостности трубопровода и его компонентов;
  • Мониторинг нагрузки на мосты и в тоннели.

5. Мониторинг активов:

  • Мониторинг перемещения и актуального местоположения грузов в реальном времени;
  • Немедленное составление описи груза на складе, в транспортных средствах и других местах;
  • Получение информации о местонахождении груза на всем маршруте перевозки.

6. Наблюдение за активами:

  • Мониторинг основных временных и технических параметров;
  • Принятие оперативных мер при необходимости;
  • Прозрачность данных о местоположении в процессе транспортировки [5].

С начала января 2019 года в России вступила в силу обязательная цифровая маркировка определенных товаров, таких как лекарства, табачная продукция, духи и туалетная вода, шины и покрышки, обувь, определенные виды одежды и текстиля, фотографическое оборудование и молочная продукция.

«Облачные вычисления» – это информационные технологии, которые обрабатывают данные и предоставляют компьютерные ресурсы заказчикам в форме интернет-сервисов [6].

Суть «облачных технологий» заключается в том, что документы, электронные письма и пользовательские данные хранятся на удаленной платформе провайдера, и к ним можно получить доступ через интернет-браузер, установленный на ПК или мобильном устройстве с доступом в Интернет.

Внедрение «облачных технологий» в сферу логистики содействует появлению новых сервисов, предназначенных для решения самых сложных задач.

Одним из важных аспектов является сохранение документации о перевозке. Данную задачу можно решить с использованием общеизвестных программных средств, таких как ЭБД-Софт, оnly-free-soft, IT Audit, 1С.

Система управления транспортными процессами (ТМС) обеспечивает быструю обработку данных, предоставляя полный пакет информации, включая информацию о том, кто осуществляет перевозку, ответственные лица в организации подрядчика и детали контракта. В результате внедрения ТМС системы будут соблюдены 6 основных принципов логистики: наличие нужного продукта, соответствие его качеству, доставка в нужном количестве, в точное время, в конкретное место и с минимальными затратами.

BIG DATA представляет собой обширные объемы данных, формируемые пользователями в сети Интернет, и которые могут быть обработаны, поняты и использованы только при помощи специальных инструментов и методов.

Современные возможности сбора данных позволяют решать различные задачи в области логистики:

  1. Оптимизация маршрутизации товаров и транспортных средств в реальном времени, учитывая текущую дорожную ситуацию и доступные окна доставки.
  2. Краткосрочная и среднесрочная оптимизация ресурсов и персонала для оперативного планирования компаний.
  3. Стратегическое планирование развития логистической сети и учет потребительских предпочтений на длительный период.
  4. Разработка показателей и методов оценки эффективности для управления рисками и возможностями взаимодействия участников цепи поставок.
  5. Прогнозирование неисправностей и выявление их причин в процессе управления поставками.
  6. Оценка и прогнозирование удовлетворенности потребителей через анализ их обратной связи.
  7. Оценка поведения клиентов и прогнозирование спроса.
  8. Анализ и прогнозирование событий, влияющих на устойчивость цепи поставок для эффективного управления рисками [2].

Cerasis внедряет решения Big Data с целью оптимизации маршрутов, уменьшения расхода топлива и сокращения негативного воздействия на окружающую среду. Кроме того, компания намерена использовать IoT-датчики для постоянного мониторинга состояния своего транспортного парка, что позволит снизить затраты на ремонт и уменьшить время простоя.

Применение машинного обучения в логистике предприятий направлено на создание прогнозов на основе предварительно выявленных тенденций и характеристик. За счет использования алгоритмов машинного обучения компании могут анализировать обширные базы данных без привлечения человека, автоматизируя процесс аналитики больших объемов информации с использованием цифровых технологий.

В рамках логистической деятельности российских компаний могут быть задействованы следующие инструменты машинного обучения:

  1. Агрегация заказов клиентов и тщательное распределение нагрузки на логистические потоки.
  2. Финансовое прогнозирование стоимости поездок и доставки товарно-материальных ценностей от одного пункта к другому.
  3. Формирование эффективных маршрутов и направлений движения транспортных средств.
  4. Прогнозирование возможных аварийных ситуаций.
  5. Внедрение автоматизированных систем безопасности функционирования.
  6. Использование распознавания речи для обслуживания потребителей [4].

Одним из перспективных направлений инноваций в сфере грузоперевозок является внедрение CRM-программ с элементами искусственного интеллекта [7]. Эти программы значительно сокращают время, затрачиваемое на решение задач, автоматизируют составление отчетов, эффективно управляют процессами продаж и контролируют выполнение сроков. Все эти процессы осуществляются в реальном времени, что позволяет эффективно мониторить активность компании прямо с рабочего стола.

Таким образом, внедрение цифровых технологий в логистическую сферу сопровождается достижением разнообразных эффектов. Коммерческий эффект проявляется в результате оптимизации логистических процессов, что приводит к увеличению объемов перевозок, снижению издержек и соответственному росту доходов. Технологический эффект выражается в увеличении скорости доставки и обслуживания клиентов. Кроме того, следует выделить конкурентоспособность, как фактор, способствующий укреплению позиций и увеличению доли на рынке. Цифровая трансформация представляет собой непрерывный и долгосрочный процесс. Для тех организаций, которые стремятся сохранить свои конкурентные преимущества на рынке, становится важным рассмотреть перспективы дальнейшей цифровой трансформации.

Текст статьи
  1. Дривольская Н.А. Цифровая трансформация логистических процессов: преимущества и недостатки в современных экономических условиях. 2023. [Электронный ресурс] URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=55824280 (дата обращения: 05.01.2024).
  2. Казарян К.Г., Лунева Е.А. Использование Big Data в логистике и маркетинге. [Электронный ресурс] URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=41320534 (дата обращения: 05.01.2024).
  3. Мешитбай Н.М., Калиаскарова А.Д., Кадылбеккызы Э. Интернет вещей (IoT) в логистике. 2022. [Электронный ресурс] URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=48690163 (дата обращения: 05.01.2024).
  4. Михов О.М., Шаталова Н.В. Применение методов машинного обучения в российской логистике. [Электронный ресурс] URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=48690163 (дата обращения: 05.01.2024).
  5. Мясоедов И.В. применение интернета вещей с целью оптимизации транспортно-логистических процессов. 2023. [Электронный ресурс] https://elibrary.ru/item.asp?id=44290689 (дата обращения: 05.01.2024).
  6. Земцова А.В., Иванова Т.В., Шевень Л.Н. Роль «облачных технологий» в логистической деятельности // Современные научные исследования и инновации. 2015. № 4. Ч. 3. [Электронный ресурс] URL: https://web.snauka.ru/issues/2015/04/41290 (дата обращения: 07.01.2024).
  7. Зинченко О.А., Бабаринова Н.С., Виниченко М.В. Использование технологий искусственного интеллекта в сфере логистики. [Электронный ресурс] URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=37624027 (дата обращения: 06.01.2024).
Список литературы