Искусственный интеллект в логистике
IT / Статьи
сервисы экспертная колонка
22.5.2023

Склад ума

Будущее технологии искусственного интеллекта в логистике

Искусственный интеллект (ИИ) – одна из самых хайповых тем последнего времени. Благодаря удешевлению технологии обычный пользователь сегодня может сгенерировать с помощью нейросети картинку, текст или даже программный код. О том, как ИИ внедряется в логистике, о роботах на складе и о том, каково будущее ИИ в индустрии управления потоками товаров, читателям RSpectr рассказывает генеральный директор компании GTLogistics Иван Денисов.

ДЕШЕВЛЕ И ДОСТУПНЕЕ

По подсчетам ARK Invest, приведенным в исследовании Big Ideas 2023, стоимость обучения нейросетей падает очень быстро – на 70% в год. Такие темпы будут сохраняться до 2030 года, то есть если раньше счет шел на миллионы долларов, то сейчас уже на сотни тысяч, а дальше будет еще меньше.

Количество предприятий, получающих доступ к ИИ, в ближайшее время будет быстро увеличиваться

Второй фактор, влияющий на распространение ИИ, – это большие ожидания со стороны бизнес-пользователей. По данным «Индекса готовности приоритетных отраслей экономики РФ к внедрению искусственного интеллекта», в 2022 году почти 40% компаний, не использующих ИИ, заявляли о планах по его внедрению. В ARK Invest прогнозируют, что к 2030 году эта технология повысит производительность работников умственного труда как минимум четырехкратно.

Будем честны: логистика в России не входит в число передовых отраслей по внедрению ИИ. Но это не значит, что в логистике с применением нейросетей дела совсем плохи. Рассмотрим те сферы, где ИИ уже задействован.

В сегменте управления остатками и прогнозирования спроса инструменты на основе анализа больших данных уже активно работают в ритейле. Только о том, что используется ИИ, мало кто говорит. Речь идет о прогнозных моделях, которые учитывают огромное число параметров, – от особенностей спроса в конкретных регионах и населенных пунктах и сезонности до погодных условий. Человек подобные тренды может увидеть, а может и пропустить.

ИИ-модель сможет учесть все – значит, на складах ритейлера не будет излишков или нехватки товаров

Это важные факторы, влияющие на прибыль. Поэтому применение инструментов с ИИ будет расти и в будущем.

НЕ ДОПУСТИТЬ «ПРОСРОЧКИ»

Хороший опыт использования нейросетей имеется в сфере маршрутизации сборки и размещения товаров в складских комплексах. Драйвером этого направления является в том числе рост числа логистических хабов и ритейлеров с огромными складами. Чем крупнее склад, тем сложнее найти на нем нужный товар. В ручном режиме поиск, естественно, неэффективен. Ведь при размещении надо учитывать множество факторов: от наличия свободного места в зоне с соответствующими требованиям конкретного товара условиями до срока хранения товара и его оборачиваемости.

Поэтому ИИ, вшитый в систему управления складом WMS (Warehouse Management System), уже помогает составлять маршруты размещения товаров и их сборки. Нейросеть поможет определить оптимальные по времени маршруты, не допустить выдачи «просрочки». Актуальность последнего растет по мере распространения маркировки товаров и ужесточения контроля и соответствующих штрафных санкций за реализацию товаров с истекшим сроком хранения.

Но с роботами на складских комплексах пока все не очень гладко из-за того, что кроме софтовой части необходима и аппаратная. Если первая стремительно дешевеет, то с железом процесс идет гораздо медленнее из-за санкционного давления западных стран. К тому же для использования роботов складской комплекс нужно переоборудовать, что также обойдется недешево.

Пока труд людей обходится дешевле, роботам придется ждать своего часа

Хотя в будущем, безусловно, они будут развиваться – если, конечно, не придумают чего-то еще более продвинутого.

Схожая ситуация складывается с беспилотниками, занятыми в доставке и транспортировке грузов. Да, беспилотники доставляют заказы из ресторанов или посылки с почты. Тестируется и движение караванов автономных грузовиков. Есть даже эксперименты по доставке лекарств или отправке биоматериалов для проведения анализов в отдаленных населенных пунктах. Все эти решения так или иначе основываются на технологиях ИИ.

Но в целом этот сегмент пока развивается очень медленно. Ведь для умных машин нужны соответствующие дороги. Интеллектуальные транспортные системы, датчики и прочие решения в дорожной отрасли распространяются, но до полного покрытия страны еще очень и очень далеко. Даже в крупных городах зрелость в этом сегменте пока невысока.

Пока о масштабной беспилотной доставке во всех ее проявлениях приходится только фантазировать

Но будет ошибкой думать, что беспилотный транспорт проседает лишь в нашей стране – большинство автопроизводителей если не остановили, то придерживают проекты в этой сфере. Причина кроется в нерешенных вопросах правового регулирования.

ВСЕРЬЕЗ И НАДОЛГО

Как и в случае со складами, в цепочке доставки, где роботы пока не могут повысить эффективность процессов, спасают программные решения. ИИ здесь помогает строить маршруты, а задача это непростая. Прежде всего, логисту приходится учитывать до 70 параметров. Речь идет не только про расстояние, но и про грузоподъемность кузовов автомобилей, и про интервалы загрузки и время приемки на точках доставки, и про пробки, и про многое-многое другое.

Опытные логисты стараются лавировать между всеми факторами, выстраивая оптимальный маршрут, но это трудно, долго и требует очень высокой квалификации. ИИ же справляется с задачей быстро и эффективно. Километраж при этом может сокращаться на 20–80%, а транспортные издержки – на 15–20%.

Пока такие решения только начинают распространяться, но у них очень хорошие перспективы, ведь все, кто доставляет товары (а это логистические компании, ритейлеры, дистрибьюторы, производители), стремятся сократить издержки. Искусственный интеллект в этом случае – весьма многообещающий инструмент.

Я не верю, что в ближайшее время нейросети смогут вытеснить людей из связанных с логистикой процессов

Кладовщики, логисты, сборщики, водители и представители других логистических профессий – все они востребованы рынком.

Но эффективность их труда и прибыльность логистического бизнеса за счет распространения ИИ-решений уже сейчас повышается и будет увеличиваться по мере развития соответствующих инструментов. Так что искусственный интеллект в логистике всерьез и надолго.

Изображение: RSpectr, Adobe Stock

Еще по теме

К чему приведет применение искусственного интеллекта в военной сфере

Как выстраивать и масштабировать инфраструктуру электронной коммерции в кризис

Что и как угрожает сейчас российской ИТ-инфраструктуре

Как веб-мастера, агентства и блогеры зарабатывают на рынке хостинга

Какие проблемы бизнеса решают MDM-системы

Почему программные роботы способствуют сохранению мотивации и продуктивности человека

Навыки, которые помогут сделать карьеру в ИТ-индустрии

Как искусственный интеллект помогает снизить затраты в логистике

Можно ли создавать собственные ИТ-продукты без программистов

Искусственный интеллект как спаситель книжного бизнеса

Как использовать плюсы и нивелировать минусы гибридных ИТ-инфраструктур

Как понять при онлайн-покупке, что игрушка безопасна для здоровья ребенка

Кибермошенники устраиваются в компании с помощью дипфейк-технологий

Как обеспечить безопасность персональных данных при переходе на цифровой документооборот

Почему генеративный ИИ пока далек от идеала, но еще себя покажет