Истинная роль ИИ в логистике
За последние несколько лет логистическая отрасль претерпела глубокую трансформацию, вызванную отраслевыми инновациями и ростом передовых технологий. Среди них искусственный интеллект (ИИ) стал силой, которая изменила правила игры, оказала заметное влияние на способы управления и оптимизации цепочек поставок компаниями. Способность ИИ обрабатывать огромные объемы данных, принимать разумные решения и прогнозировать результаты сделала его критически важным инструментом в сфере логистики. Неудивительно, что ИИ и машинное обучение (МО) станут технологиями, которые, скорее всего, будут внедрены к 2025 году множеством компаний.
Хотя ИИ имеет множество возможностей для применения и дает преимущества в логистике, многие компании по-прежнему не могут использовать весь потенциал ИИ в своих организациях, поскольку они упускают самую важную часть своей цифровой трансформации: изменение мышления и поведения.
Настоящий искусственный интеллект: внедрение автоматизации склада и робототехники
Интеграция ИИ и робототехники привела к значительным достижениям в автоматизации склада. Роботы на базе ИИ могут эффективно сортировать, выбирать, упаковывать и организовывать инвентарь, ускоряя процесс выполнения заказов. Интеллект действительно «искусственный», когда работники склада могут быть заменены роботами для многих выполняемых задач. Кроме того, датчики и камеры на основе ИИ позволяют отслеживать и контролировать запасы в режиме реального времени, что позволяет улучшить управление запасами и сократить потери. Это создает обилие новых данных в режиме реального времени, которые можно использовать для аналитики и улучшения контроля складских процессов. В результате автоматизация склада на основе ИИ превратила традиционные склады в эффективные, высокотехнологичные распределительные центры, которые могут поддерживать скорость выполнения заказов, необходимую в современной потребительской среде, и помогают улучшить качество обслуживания клиентов.
Автоматизация складов особенно важна в то время, когда наблюдается нехватка складских рабочих и постоянно растущая стоимость человеческого труда. Многие компании, которые изо всех сил пытаются найти рабочих в условиях самого низкого уровня безработицы в России, рассматривают автоматизацию как быстрое решение. Поэтому необходимость применения ИИ в сочетании с робототехникой уже не возможность, а скорее необходимость.
Транспорт остается во власти человека
В транспорте история немного иная. Человек остается в центре процесса транспортировки. Однако многие задаются вопросом, не возьмут ли ИИ и, в частности, ChatGPT их работу на себя. На вопрос ChatGPT о роли ИИ в транспорте ответ был следующим: «Важно отметить, что, хотя ChatGPT может оказать ценную помощь и поддержку в сфере грузоперевозок, человеческий опыт и контроль остаются решающими». В данном можно назвать искусственный интеллект «дополненным» интеллектом, если речь идет о транспорте, поскольку ИИ помогает человеку быть более эффективным, справляться с большим объемом, выполнять свою работу быстрее и получать более качественные результаты.
В итоге человек будет больше любить свою работу, что помогает компаниям привлекать и удерживать таланты, которые жизненно важны. Поэтому компании должны применять ИИ для помощи транспортному персоналу в его повседневной работе.
Видимость запасов, как ключевой кандидат для применения ИИ
Видимость запасов в цепочке поставок помогает в управлении рисками и способствует эффективной коммуникации и сотрудничеству между заинтересованными сторонами, является жизненно важной областью для инвестиций компаний. Логистические операции подвержены различным рискам, таким как стихийные бедствия, нехватка рабочей силы, геополитические проблемы и непредвиденные сбои. Прогностические возможности ИИ позволяют компаниям предвидеть потенциальные риски и разрабатывать планы действий в чрезвычайных ситуациях заблаговременно.
Объемы данных, собираемых в процессе работы с запасами, делают их главным кандидатом для использования ИИ. ИИ используется для повышения качества данных и создания данных с помощью генеративного ИИ, когда реальная информация недоступна, то предоставляются ценные сведения с помощью прогнозов, например, расчетное время прибытия или время ожидания. Внедряя видимость запасов в реальном времени, компании могут обмениваться информацией, обновлениями и прогнозами с поставщиками, клиентами и партнерами. Прозрачная коммуникация помогает укреплять доверие, укреплять сотрудничество и обеспечивать своевременное принятие решений. Такие совместные усилия повышают устойчивость и гибкость цепочки поставок.
Повышение эффективности логистики с помощью предиктивной аналитики
Одним из наиболее значимых вкладов ИИ в логистику является его огромное применение в предиктивной аналитике, подпитываемое взрывным ростом данных. В сочетании с экспоненциально растущей вычислительной мощностью можно будет создавать более крупные модели, способные выполнять более сложные задачи.
Анализируя исторические данные и информацию в реальном времени, системы на базе ИИ могут предвидеть закономерности спроса, колебания запасов и потенциальные сбои, что позволяет оптимизировать уровни запасов, минимизировать дефициты и оптимизировать операции цепочки поставок. Точно прогнозируя спрос, компании могут гарантировать, что нужные продукты будут в нужном месте и в нужное время, что приведет к повышению эффективности и удовлетворенности клиентов. Предиктивная аналитика продолжит развитие и превратится в предписывающую аналитику, которая приведет к автоматизации более крупных частей рабочих процессов.
Но готовы ли компании полностью использовать ИИ?
Хотя технологии сделали огромный скачок в последние годы, одни только технологии не могут решить проблемы цепочки поставок. Цифровая трансформация требует трех важнейших ингредиентов: сильные IT специалисты, отрегулированные бизнес-модели и процессы, и правильное сочетание технологий. Большинство компаний в настоящее время не обладают уровнем цифровой зрелости и правильным мышлением, чтобы в полной мере воспользоваться тем, что может предложить ИИ. Компаниям необходимо изменить свое поведение, перестав смотреть в зеркало заднего вида на то, что в прошлом, а начать использование информации в реальном времени и следить за прогнозными данными. Необходимо учиться доверять данным, на их основе принимать решения и воплощать в жизнь. Только тогда произойдут реальные изменения и можно будет достичь цифровой трансформации.
