В 2025 году сложно найти сферу, в которой искусственный интеллект не нашёл бы применения. Не стала исключением и складская логистика.
Такие коммерческие гиганты, как Amazon, Alibaba, Walmart уже активно подключают ИИ к решению задач по оптимизации процессов хранения, обработки и доставки, что позволяет повысить эффективность складов и снизить побочные траты.
Мы проанализировали опыт компаний, внедривших искусственный интеллект в работу складов, и узнали, какие задачи можно оптимизировать с помощью ИИ. Смотрим, запоминаем и берем на заметку!
Размещение товаров
ИИ может анализировать данные о товарах и определять оптимальные места для их хранения на складе. Это позволяет существенно улучшить организацию пространства.
Сейчас на большинстве складов эта задача лежит на системах учета и софте для терминалов сбора данных (если, конечно, они там есть — удивительно, но до сих пор на многих складах кладовщики работают «по бумажке»).
С повсеместной интеграцией ИИ-технологий в программы складского учета процессы ускорятся. Например, система сможет учитывать популярность товаров, частоту их заказов и сроки годности, чтобы разместить товары ближе к зонам отгрузки.
Пример от Lineage Logistics. Компания специализируется на хранении замороженной продукции для дальнейшей поставки в магазины и рестораны. Чтобы рабочие могли размещать поддоны в нужном месте, алгоритмы предсказывают, когда заказы поступят на склад и выйдут из него. По данным Lineage Logistics, после внедрения интеллектуального размещения продуктивность работы увеличилась на 20%.
Управление запасами
ИИ помогает отслеживать уровень запасов на складе и прогнозировать потребности в товарах. Это позволяет избежать дефицита или избытка, а также скорректировать закупки.
Например, алгоритмы могут анализировать данные о продажах за установленный период времени, учитывать сезонные тренды и брать в расчет рыночные условия, чтобы предсказать будущий спрос на товары, и, как следствие, уровень заполняемости склада.
Сейчас эту технологию широко используют маркетологи — искусственный интеллект помогает не только прогнозировать спрос и искть людей, которые будут заинтересованы в рекламируемом продукте, но и составить максимально выгодное предложение.
Автоматизация процессов
ИИ может управлять автоматизированными системами на складе, такими как роботы-погрузчики и системы управления складом. Это повышает эффективность работы и снижает вероятность ошибок.
Роботизированные системы, управляемые ИИ, могут выполнять задачи по перемещению товаров, сборке заказов и сортировке продукции с высокой точностью и скоростью.
Например, гигант электронной коммерции, Amazon, уже на протяжении нескольких лет передает работу сортировщиков и упаковщиков роботам. Однако процесс шел не быстро, так как за управлением роботизированным оборудованием все равно стояли люди. С распространением ИИ-технологий и появления возможности самостоятельного обучения машин, подход Amazon практически окупился и сэкономит компани внушительное количество средств в перспективе.
Анализ данных
С помощью искусственного интеллекта возможно обрабатывать воистину большие объёмы данных о работе склада и выявлять закономерности. Зная тенденции, можно принимать более обоснованные управленческие решения и улучшать процессы.
Например, анализ данных времени выполнения операций, эффективности сотрудников и использовании ресурсов поможет найти проблемные места и предложит варианты решения. Ведь иногда сложно сопоставить все факты, и понять, в чем действительно корень проблемы — в процессах, людях, техническом оснащении или чём-то ещё.
Выводы
Использование искусственного интеллекта для решения рутинных задач — не тренд, а новые реалии нашей жизни. Бизнес, который не успеет адаптироваться под них, будет неизбежно отставать от конкурентов на несколько шагов.
Будьте первыми — читайте самые свежие новости о тенденциях в складской логистики на нашем канале!