Согласно исследованию Strategy Partners (2025), 45% российских компаний в сфере логистики и транспорта планируют внедрить технологии искусственного интеллекта (в том числе TMS) в ближайшие 2–3 года. Уже сегодня около 30% средних и крупных компаний используют TMS в полной мере, ещё около 27% — частично.
Чем вызван такой интерес к искусственному интеллекту и TMS-системам?
Что делает искусственный интеллект (ИИ) в логистике
Использование искусственного интеллекта в логистике сегодня охватывает самые разные направления и помогает эффективно управлять цепочками поставок. Одна из главных сфер применения ИИ — оптимизация маршрутов доставки. Алгоритмы машинного обучения анализируют огромные массивы данных: например, российская разработка — MasterTMS учитывает более 50 параметров при планировании маршрутов: временные окна доставки, вес и объем груза, время работы складов, тип транспортного средства и его вместимость, приоритетность условий и т.д.
Благодаря интеллектуальным алгоритмам улучшается планирование загрузки транспортных средств: ИИ рассчитывает оптимальное распределение грузов по автомобилям, учитывая вес, объем и последовательность выгрузки. Это помогает повысить заполняемость транспорта и минимизировать пустые пробеги.
Аналитика больших данных — ещё одна важная область применения ИИ в системах управления грузоперевозками. Системы анализируют эффективность логистических процессов, выявляют узкие места в цепочках поставок и предлагают рекомендации для повышения производительности и снижения затрат.
ИИ также автоматизирует обработку логистической документации: транспортных накладных, счетов-фактур, актов сверок. Системы распознавания текста уменьшают долю ручного труда, ускоряют документооборот и снижают количество ошибок.
ИИ активно используется в прогнозировании спроса. Модели машинного обучения учитывают сезонность, маркетинговые акции, экономические показатели и поведение клиентов для того, чтобы точнее прогнозировать будущий спрос. Это позволяет компаниям заранее планировать поставки, оптимизировать уровень запасов на складах, снижать издержки на хранение и риски дефицита или переизбытка товаров.
В управлении складскими операциями искусственный интеллект помогает определять, какие товары и в каком количестве необходимо держать в наличии. Он учитывает множество факторов, в том числе рыночные тренды и изменения спроса, обеспечивая баланс между избыточным складированием и нехваткой товара.
Отдельное направление использования ИИ связано с предиктивным обслуживанием автотранспорта. На основе данных с бортовых датчиков, истории ремонтов и эксплуатации алгоритмы предсказывают возможные неисправности и рекомендуют проведение профилактического обслуживания до того, как техника выйдет из строя. Это существенно снижает риски простоев и незапланированных затрат.
Наконец, ИИ в TMS помогает в выявлении аномалий и предотвращении мошенничества: анализ данных о маршрутах, времени доставки и других параметрах позволяет своевременно находить подозрительные действия, например, отклонения от маршрута или попытки завышения стоимости доставки.
Результаты внедрения искусственного интеллекта в логистике
Внедрение систем управления грузоперевозками и технологий искусственного интеллекта в логистике приносит компаниям серьезные выгоды, которые в итоге выражаются в экономии логистических расходов.
Экономический эффект от внедрения искусственного интеллекта в логистике
- Снижение транспортных расходов до 15%
Согласно опросу Института транспорта (ATRI), компании, использующие TMS, сообщают о среднем сокращении транспортных затрат на 15%.
Пользователи российской системы управления грузоперевозками MasterTMS фиксируют общее снижение расходов в диапазоне от 9% до 21%. Наибольший эффект экономии дает использование торгов при распределении заявок — с TMS сделать это можно за пару кликов.
- Операционные улучшения
Автоматизация процессов и привлечение ресурсов ИИ позволяет передать выполнение рутинных задач и освободить часть персонала для более важных дел. Это также снижает количество ошибок, связанных с человеческим фактором. В результате компании отмечают увеличение объема выполненных заказов на 5–10%, снижение простоев на 6–9% и повышение точности доставки до 95%.
- Улучшение клиентского сервиса
По данным консалтинговой компании McKinsey, организации, использующие аналитику TMS в логистике, повышают уровень обслуживания на 65% по сравнению с конкурентами, не применяющими эти технологии.
Возможность предоставлять клиентам точную информацию о местоположении груза и времени доставки повышает удовлетворенность клиентов на 35-40%.
Кейс: Внедрение TMS у регионального FMCG-дистрибьютора
Крупный дистрибьютор, работающий в северных регионах России с наемным и собственным транспортом, перешел на MasterTMS в 2024 году. Результаты за первые три месяца использования:
- Снижение общего объема логистических расходов на 12%
- Сокращение холостого пробега на 14%
- Повышение точности доставки по времени с 68% до 92%, Клиент зафиксировал сокращение числа опозданий и срывов поставок и снижение штрафов.
- Снижение административных затрат на 35%
- Рост удовлетворенности клиентов на 40%
"Раньше наши диспетчеры буквально жили в таблицах и бумажных картах — каждый маршрут просчитывали вручную, — вспоминает Алексей Воронин, директор компании. — С MasterTMS всё изменилось: система сама прокладывает путь, учитывая массу нюансов — когда клиент готов принять груз, в каком порядке лучше объезжать точки, как машину правильно загрузить.
Теперь сотрудники не тратят часы на рутину — автоматика всё контролирует сама. Мы сразу увидели реальную экономию. Это не просто автоматизация — это принципиально новый подход к логистике."
ИИ становится ключевым инструментом для повышения прозрачности цепочек поставок и оптимизации логистики. Использование умных алгоритмов — прежде всего в TMS — помогает компаниям обслуживать растущее количество заказов без расширения штата. Именно такие решения позволяют просто измерить эффективность внедрения в деньгах. Они постоянно расширяют функционал (например, в MasterTMS недавно добавился модуль управления электронной очередью и грузовым двором, способный составить конкуренцию полноценным WMS-системам).
Мировой рынок систем управления грузоперевозками (TMS) растет на 10,2% в год. Рынок TMS в России также пока далёк от насыщения. Менее 50% компаний применяют такие решения системно. Прогнозируется, что к 2026 году показатель внедрения ИИ и TMS в России превысит 50% благодаря ускоренной цифровизации и росту спроса на автоматизацию логистики. Как показывает опыт внедрения MasterTMS в различных компаниях, грамотно реализованный проект окупается в среднем за 3 месяца и начинает приносить существенную экономию.
Наши менеджеры расскажут о возможностях системы MasterTMS и использовании искусственного интеллекта для вашей логистики. Запланировать презентацию можно по ссылке.
