Преобразование логистических процессов в эпоху цифровых инноваций

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.