Искусственный интеллект в логистике: опыт компаний
Искусственный интеллект способен снизить зависимость бизнеса от человеческого фактора. Футурологи говорят о роботах на основе ИИ, системах компьютерного зрения, разговорных интерфейсах и курьерах-беспилотниках. Все это новые инструменты передовой логистической компании. Хотя это пока больше похоже на фантастику, есть процессы, в которых без ИИ уже сложно обходиться. Например, на хранение, упаковку и транспортировку затрачивают до 35% от стоимости товара. ИИ в сфере транспортной логистики расширяет возможности компании. Но самое главное — он сокращает время и финансы за счет автоматизации трудоемких процессов. Огромное количество сведений в отрасли грузоперевозок доступно в цифровом виде, а ИИ способен анализировать гораздо больше данных, чем это можно сделать традиционными методами.
Какие задачи в логистике поможет решить ИИ
Генеративный искусственный интеллект поможет компаниям планировать и управлять ресурсами, такими как транспортные средства и складские запасы. Он может решать ряд задач в логистике:
- оптимизация маршрутов доставки. ИИ анализирует большие объемы данных о маршрутах доставки, прогнозирует трафик и другие факторы, чтобы сократить время доставки;
- управление логистическими процессами. ИИ автоматизирует и оптимизирует этапы логистических процессов: складирование, упаковка и сортировка товаров. Это позволяет снизить ошибки и улучшить эффективность;
- принятие более обоснованных решений. ИИ анализирует данные о спросе, запасах, стоимости и других факторах, чтобы помочь компаниям принимать более обоснованные решения в отношении закупок, складирования и доставки;
- создание новых идей и контента. ИИ можно использовать для разработки инновационных упаковочных решений или в создании новых дизайнов для транспортных средств;
- разработка технологий автономной транспортировки. Например, это касается беспилотных грузовиков и дронов для доставки.
Внедрение генеративного ИИ в прогнозирование сроков доставки может значительно улучшить эффективность и точность логистических процессов, что приводит к улучшению обслуживания клиентов и снижению издержек для компаний. Благодаря более точному прогнозированию сроков доставки компании могут предоставлять более надежную и точную информации своим клиентам. Это повышает удовлетворенность заказчиков и покупателей.
Какие компании уже используют генеративный искусственный интеллект в логистике
Согласно исследованию японской компании MHI, в конце 2021 года среди более 1000 специалистов по логистике по всему миру 17% респондентов заявили, что уже используют ИИ, 25% планировали внедрить его в ближайшие 3 года, а 45% хотели начать использовать примерно через 5 лет.
В этом году логистическая компания Freightos провела новое исследование. По ее данным, 96% специалистов по цепочкам поставок планируют использовать опыт ИИ, хотя лишь 14% уже применяют его.
За последний год все больше компаний начали полагаться на машинное обучение, компьютерное зрение и искусственный интеллект. Ряд крупнейших мировых компаний уже прибегают к помощи ИИ для навигации по цепочкам поставок, которые постоянно усложняются. Unilever, Siemens и Maersk — одни из тех, кто использует ИИ для заключения контрактов, поиска новых поставщиков или решения других проблем с логистикой.
В декабре 2023 года Maersk, крупнейшая международная корпорация по контейнерным перевозкам, выделила $20 млн на финансирование стартапа Pactum из Сан-Франциско. Он занимается чат-ботом, похожим на ChatGPT, который ведет переговоры о заключении контрактов с поставщиками Maersk, Walmart и дистрибьюторской группой Wesco.
Как и другие транснациональные корпорации, немецкий промышленный конгломерат Siemens активизировал усилия по снижению своей зависимости от китайских поставщиков. С 2019 года Siemens пользуется услугами берлинского стартапа Scoutbee, который в этом году запустил чат-бота, способного отвечать на запросы о поиске поставщиков или уязвимостей в цепочке поставок того или иного предприятия.
Стартап Altana сотрудничает с Maersk и пограничными службами США. Специалисты компании изучили таможенные декларации, документы на доставку и другую информацию, чтобы построить карту, которая объединяет 500 млн фирм по всему миру. Пользователи могут использовать их платформу, чтобы найти новых поставщиков или отследить, где используют их товар.
«Чтобы просто построить карту, необходимо обратиться к миллиардам информационных факторов на множестве языков. Единственный способ работать со всей этой неопределенной информацией — это искусственный интеллект», — считает Эван Смит, руководитель нью-йоркского стартапа Altana.
Еще один пример — компания DigitalGlobe, которая предлагает сервис по предоставлению спутниковых снимков и карт. Благодаря этому ее клиенты могут быстро и точно в срок доставлять посылки и покупки своим заказчикам. С DigitalGlobe работает мировой гигант Uber. Благодаря таким картам можно знать про новые дороги, ограничения, ремонтные работы, информацию о пробках еще до того, как администрация города и СМИ официально опубликуют эти данные.
Почему не все компании используют искусственный интеллект
Пока не все компании могут интегрировать ИИ в логистику из-за ряда факторов:
- ограниченные возможности по непрерывному обновлению данных в режиме реального времени;
- наличие баз данных о цепочках поставок в разных отделах компании;
- риск утечки баз данных.
Стоит отметить, что использование ИИ в логистике пока находится на ранней стадии, и многие компании все еще изучают его потенциал. Однако приведенные примеры показывают, что ИИ уже оказывает влияние на отрасль.
Полный текст статьи читайте на Компьютерра
