Пару лет назад стали вирусными ролики с робогрузчиками, которые виртуозно перемещают ящики на складах. Также, как и видео с колонной беспилотных грузовиков, дружно следующих по федеральной трассе. На самом деле применение AI в логистике значительно шире. Расскажем о самых трендовых технологиях в этой сфере.
Ожидается, что к 2025 году мировой рынок автоматизированной складской робототехники вырастет на 50% и дойдёт до показателя в 27 млрд долларов. При этом, согласно отчёту MHI и Deloitte, 74% крупнейших логистических компаний планируют больше инвестировать в технические решения, в том числе в AI. Другое исследование говорит, что вложения в цифровой апгрейд многократно окупятся: в последующие десять лет прибыль инвестировавших в технологические развитие организаций увеличится более чем на 20%, а производственные затраты снизятся на 50%.
Возможности AI в логистике
- Оптимизация маршрутов. Формирование маршрутных листов по итогам анализа географических данных, прогноза погоды и трафика.
- Улучшенная прогнозируемость. Создание превентивных данных по спросу на товары и услуги на основе аналитики по продажам прошлых лет.
- Автоматизация складских операций. Отслеживание запасов и контроль за комплектацией заказов.
- Улучшенное обслуживание клиентов. Автоматическая обработка заказов и уведомления о статусе доставки.
- Снижение операционных рисков. Прогнозирование внештатных ситуации и принятие превентивных мер.
Применение AI в российской логистике
Примеров решений на основе AI в логистике уже немало. Так, интеллектуальная транспортная система Москвы, базирующаяся на этой технологии, позволяет обнаружить нарушения ПДД и оценить загруженность дорог. Именно это решение управляет светофорами столицы.
Не менее умные системы используются на Московских центральных диаметрах. Благодаря им интервалы между поездами удалось сократить до 3—4 минут.
Впечатляет пример применения умной платформы для управления транспортными услугами в одной из российских логистических компаний. Тут тебе и оптимизация маршрутов, и забота о клиентах. К примеру, последние заблаговременно получают данные о подходе транспорта на погрузку и готовятся к ней в спокойном режиме. Помимо прочего, система позволила скоординировать работу всех подразделений компании, в первую очередь отделов учёта и бухгалтерии. А за счёт автоматического просчёта времени простоя грузовых операций, а также автоматического оповещения о проблемах менеджеры стали работать ещё более эффективно, а уровень удовлетворённости клиентов вырос.
Не менее интересны решения крупнейшего концерна, разрабатывающего решения в области дорожных технологий. Например, видеооборудование с интегрированным AI уже сейчас управляет дорожным движением, идентифицирует транспорт и осуществляет весогабаритный контроль на федеральных и региональных трассах. Система способна распознавать и оповещать соответствующие службы и участников движения об аварийной остановке транспорта, наличии на дороге посторонних объектов и даже определять превышение предельных концентраций вредных выбросов. Благодаря полной автоматизации процесса аварийные службы прибывают на место инцидента за считанные минуты. А ещё нейросеть способна различать более 100 марок, 1000 моделей транспортных средств и номера 60 стран. Это сверхспособность системы делает проезд автомобилей по безбарьерным трассам безостановочным, а значит, никаких тебе очередей у шлагбаумов.
Другая разработка этой же компании — для диагностики подвижного состава и грузов — используется на всех железных дорогах России. Нейросеть в режиме реального времени создаёт 3D-модель состава, определяет габариты, вес, нагрев, отрицательную динамику. В итоге персонал станции получает результаты диагностики подвижного состава почти мгновенно. Это ускоряет формирование составов, улучшает обслуживание и ремонт, повышает безопасность перевозок.
Ещё одно российское решение на основе компьютерного зрения позволяет сократить примерно в 60 раз время проверки пломб на контейнерах при вхождении судна в порт. Точность работы модели уже сейчас доходит до 98%. Решение протестировано в одном из контейнерных терминалов Северо-Западного федерального округа. Эта система может повысить привлекательность контейнерных терминалов за счёт увеличения пропускной способности и уменьшения влияния человеческого фактора при считывании номера пломбы.
Больше кейсов из практики логистических компаний собрали здесь.
Зарубежный опыт
За лучшими практиками далеко ходить не придётся. К примеру, в Беларуси тысячи грузовых компаний используют платформу автоматизации транспортно-логистических процессов и оптимизации затрат на базе data-driven-подхода, искусственного интеллекта и big data. Система за секунды создаёт оптимальные маршруты для водителей с учётом загрузки улиц, очередей на разгрузку, цены автомобиля, гибкости водителя, желаний клиентов и рисков отказа их от заказов. Робот сокращает время работы логистов в 30 раз, а затраты на доставку — на 30%. Внедрение повышает не только бизнес-показатели, но и лояльность сотрудников: загрузил в систему информацию, что у тебя сегодня болит голова, и робот сделал дневной маршрут проще (шутка).
Не отстают по уровню инновационности и городские пассажирские перевозки страны. Кабины водителя каждого городского автобуса, троллейбуса, трамвая и маршрутного такси Беларуси оснащены цифровыми помощниками, позволяющими отслеживать движение транспорта, а также сигнализировать о точности соблюдения расписания движения. В ближайшей перспективе в стране планируется введение цифровых решений, которые позволят в автоматическом режиме определять загруженность подвижного состава на маршрутах, а также необходимость корректировки интервалов движения.
А арабский мир решил активно бороться с пробками на таможне. Так, на границе ОАЭ и Султаната Оман установят одни из самых современных непрерывных сканеров, оснащённых технологиями искусственного интеллекта. Благодаря инновационной системе пропускная способность КПП повысится до 100 грузовиков, 150 туристических автомобилей и 150 автобусов в час.
Подробнее о трансформации российской логистики читайте на СберПро:
Новые маршруты и диверсификация: куда идёт российская логистика
Быстрее, выше, умнее. Как технологии меняют транспортную отрасль
Грузовик в «цифре». Что нужно сделать, чтобы беспилотные автомобили стали обыденностью
Экзоскелеты для супергрузчиков: как «Грузовичкоф» внедрял новый девайс и что из этого вышло
#Тренды #Транспорт #Технологии
