За новую историю транспортная отрасль пережила несколько революций: появление пароходов в 18-м веке, поездов и автомобилей в 19-м, самолетов в 20-м. В 21-м веке прорыв, вполне сравнимый по масштабам, способны совершить технологии искусственного интеллекта. Что может ИИ, как он меняет логистику уже сейчас?
Самый быстрый логист
Расходы на логистику занимают до 35% в цене товара. Внедрение ИИ может существенно снизить производственные затраты, а значит, и себестоимость многих продуктов.
Транспортная компания организует десятки и сотни рейсов в день, используя разные маршруты. Когда их планированием занимается человек, ему сложно оценить всю ситуацию на маршруте следования: пробки, аварии, ремонтные работы. Чтобы все это учесть, уйдет уйма времени, за которое ситуация успеет поменяться. Поэтому маршруты составляются универсальные и усредненные, без учета сиюминутных условий.
Совсем другое дело, когда за дело берется ИИ. Сбор данных, аналитика и разработка оптимального маршрута занимают считанные минуты. Кроме того, неутомимый цифровой разум может решать несколько задач одновременно, выдавая десятки и сотни маршрутов для разных транспортных средств. А еще — контролировать обстановку на всех путях следования и в случае чего быстро подсказывать альтернативные маршруты, чтобы транспорт не простаивал.
Таким образом, ИИ в роли специалиста по логистике способен предложить:
- большую гибкость для решения разных по сложности логистических задач с множеством переменных;
- высокую оперативность при составлении большого количества маршрутов;
- возможность неограниченного масштабирования при росте товаропотока и увеличении числа точек поставки;
- способность к самообучению и совершенствованию алгоритмов работы.
ИИ на разных участках
Максимальный эффект приносит сочетание аналитических возможностей ИИ с роботизированной техникой. Такое сотрудничество практически устраняет влияние человеческого фактора и сводит к минимуму риски ошибок.
- Беспилотный транспорт
Самая прорывная технология, которая еще несколько лет назад казалась фантастикой, а сегодня понемногу проникает в реальность. Причем как за рубежом, так и в России. К примеру, «Газпром нефть» применяет беспилотные грузовые вертолеты для доставки грузов к опасным и труднодоступным объектам. На трассе из Москвы в Санкт-Петербург запустили беспилотные фуры «КАМАЗ-5490 NEO» с системой автономности, которые ускоряют доставку и на 20% сокращают топливные затраты. В Яндексе работают роботы-доставщики — с их помощью в России доставили более 300 тысяч заказов с момента запуска.
- Умные автотрассы
Интеллектуальные транспортные системы могут включать умные светофоры, фонари, видеокамеры, информационные табло и другие компоненты, использующие технологии GPS, интернета вещей, машинного зрения, аналитических нейросетей. Они приносят улучшения по разным направлениям: уменьшают число пробок и снижают аварийность, сокращают расходы на обслуживание дорог, снижают расход топлива и воздействие на окружающую среду, а в целом — делают вождение более приятным, безопасным и эффективным. К примеру, Центральная кольцевая автомобильная дорога (ЦКАД) оснащена безбарьерной системой взимания платы «Свободный поток», интеллектуальной системой управления движением нового поколения и технологией V2X, а на главной дороге на юг М-4 «Дон» и Западном скоростном диаметре (ЗСД) установлены автоматизированные системы связи.
- Умный городской транспорт
Решения на базе ИИ способны кратно улучшить городские транспортные системы. Сенсоры и камеры, установленные в автобусах и на дорогах, позволяют в режиме реального времени оценивать загруженность транспорта и трасс, чтобы рационально распределять машины по маршрутам. Компания «НИС ГЛОНАСС» активно внедряет ИИ в общественную логистику. Автопарки оборудуют специальными региональными информационными системами (РИНС) на основе технологии GPS/ГЛОНАСС, которая рассчитывает график движения и выдает его диспетчерам и пассажирам. С помощью приложений и смарт-карт можно повысить качество сервиса для пассажиров: давать точную информацию о расписании, подбирать маршруты с учетом дорожной обстановки, упростить оплату проезда.
А вот еще несколько вариантов, как ИИ помогает транспортным компаниям работать эффективнее:
- оценка состояния ТС, прогноз поломок и своевременные рекомендации по мерам профилактики — для снижения расходов на крупные ремонты и предотвращения аварий. Сейчас алгоритм для оценки ТС автомобиля на основе ИИ использует Platforma. Он позволяет определить не только состояние автомобиля, но и стоимость ремонта;
- чат-боты службы поддержки — для экономии на колл-центрах, ускорения реакции на запросы и повышения качества обслуживания клиентов. Например, Яндекс.Такси успешно внедрили ИИ в службу поддержки. Сокращение нагрузки на сотрудников позволило ускорить обработку сообщений и улучшить качество обслуживания;
- аналитика стиля вождения и поведения водителей на дороге — для обоснованных HR-решений, снижения аварийности и даже оптимизации страховых взносов. Такие системы используют в такси, встроенная программа в телефон анализирует ускорение и торможение, GPS-приемник определяет точное положение авто и передает данные на сервер;
- забота о водителях — ИИ может определять потенциально опасное состояние человека и не только дать сигнал, но и остановить движение, например если водитель засыпает за рулем. Так была создана система «Антисон», которая отслеживает непроизвольные движения водителя и подает сигнал.
Прогресс не остановить: эти технологии — и наверняка многие другие — постепенно станут привычными. Но если конкретно вашей компании пока, кажется, далеко до беспилотных грузовиков — используйте доступные решения для оптимизации процессов и расходов. Например, приложение Топливо+ поможет сэкономить на топливе и сделает процедуру заправки проще и быстрее для водителей.
