Скорость, с которой развивается ИИ, способна удивить даже скептиков. Время идет, прогресс не стоит на месте, в логистике тем более.
В идеальной картине мира специалисты, которые управляют цепями поставок каждый день, хотели бы автоматизировать с помощью ИИ максимальный контур задач. Но какие практические возможности уже представляет ИИ, а где еще отстает?
Возможности ИИ сейчас:
➡️ Машинное зрение — здесь речь идет больше о роботизированной операции по заданному алгоритму. Но спектр применения довольно широк: может распознавать коробки, лица, номера, штрихкоды, осуществлять визуальных контроль наличия и качества. Даже усталость персонала можно считывать — такое крайне полезно, например, для водителей.
➡️ Голосовые ассистенты – откроют ворота по голосу, оставляя при этом свободными руки работников складов.
➡️ Быстрая и точная аналитика — среди умных технологий именно большие языковые модели, имеют неожиданный потенциал в логистике. Дело в том, что два даже опытных логиста в коммуникации не смогут быстро взвесить большое количество факторов: надо заглянуть в какие-то таблицы, уточнить у коллег.
Пример: установлена задача решить в какие торговые точки приоритетно поставить дефицитный товар. ИИ сможет мгновенно разрешить конфликт между агентами транзакции (складом и конкурирующими магазинами), приняв во внимание все вводные.
👍🏼 Также ИИ-ассистент может быстро собрать и представить нужные разрезы данных и подсветить выбивающиеся показатели или, например, сравнить тарифы множества перевозчиков, предоставив варианты сборной или прямой доставке.
Что пока остается фантазией:
➡️ Оптимизация: оптимизационные задачи — слабое место ИИ. Для задачи коммивояжера, которой обучаются студенты, большие языковые модели не выдадут валидного решения, поскольку не смогут формализовать задачу. С проектированием оптимальной логистической сети и поиском экономии в цепочках лучше справится специализированное ПО, а не ChatGPT.
➡️ Полная автономия транспорта: беспилотники хороши, пока солнце, сухо, нет снега и бабушки с тележкой. И только на подходящих трассах, которых в России меньшинство. Однако технология действительно многообещающая, кроме того, перспективы автономного транспорта рассматриваются не только для дорог, но также на реках и в морях.
➡️ Юридическая ясность: внедрение во многих областях, где есть риски, пока затруднено из-за неготовой нормативной базы. Этика — все еще более сложная проблема использования ИИ, чем технология.
Подытожим, логисту ИИ может помочь избавить от лишней операционки, которая возложена на его плечи, не более. Воспринимать ИИ в данное время нужно как "стажера" — он очень старается, но точности в нем немного. Также, помните, что ИИ не несет никакой ответственности, а несете вы!
Один пункт, самый важный и полезный мы решили выделить из итогов статьи — попросите ИИ помочь написать сочинение вашему ребенку, пока вы заняты своей любимой логистикой, от этого будет и вправду больше пользы😁