Роль искусственного интеллекта в бизнес-процессах усиливается с каждым годом. Несмотря на это, только 25% компаний, занимающихся логистикой, систематически применяют подход с использованием систем ИИ. Основные факторы, сдерживающие внедрение интеллектуальных решений в российский рынок — высокие расходы на оснащение, программное обеспечение, инфраструктуру и поиск специалистов, анализирующих полученные с помощью ИИ данные.
Сегодня искусственный интеллект автоматизирует рутинные задачи в логистике, способствует сокращению затрат, повышению эффективности, оптимизации операций и повышению качества обслуживания клиентов. А настройка алгоритмов комплектования и навигации с помощью нейронной сети сокращает процессы сборки и длительность доставки грузов, снижает риски попадания в аварийные ситуации.
К примеру, ChatGPT — модель нейронной сети, обученная на огромном материале текстовой информации, с безграничным потенциалом внедрения в сферу логистики. В самом сервисе выделяются следующие, перспективные для логистики, направления:
- автоматизирующие и оптимизирующие маршруты;
- прогнозирующие спрос;
- управляющие складами;
- улучшающие обработку заказов;
- прогнозирующие проблемы и риски;
- мониторящие условия перевозок:
- снижающие экологическое воздействие.
Однако чтобы обеспечить правильное функционирование ИИ и предоставить точные результаты потребуется постоянно обслуживать, платить абонентскую плату, обновлять программы, обучать персонал — а это дополнительные издержки.
Особенности российского рынка
По заявлению вице-премьера Дмитрия Чернышенко, экономический эффект от технологий ИИ, снижающих операционные расходы, дойдет до 1 трлн рублей к 2025 году. В то же время, отечественные логистические компании уже используют машинный разум. К примеру, сотрудникам внутренних отделов компании ИИ помогает повысить производительность, автоматизировать рутину, улучшить информационный анализ клиентов и ускорить процедуры таможенного оформления. Таким образом, сотрудники экономят время, выполняя ключевые функции, приносящие доход. Сервисы на базе ИИ прогнозируют задержки при транзите авиарейсов, благодаря чему крупнейшие перевозчики принимают оперативные действия.
Что делать логистам при внедрении ИИ
Собрать и проанализировать данные
Организовать большую базу данных и разработать собственные алгоритмы ИИ. Прозрачно и максимально точно сформулировать задачи.
Инвестировать в технологии
Приобрести необходимое оборудование и программное обеспечение. Привлечь специалистов, умеющих работать с ИИ.
Интегрировать ИИ в системы управления
Внедрить машинный разум в структуры управления складами (WMS) и транспортом (TMS) чтобы повысить эффективность и снизить расходы.
