Как ИИ меняет логистику — опыт перевозчика

Искусственный интеллект — решение всех проблем или новые проблемы? Где он может быть применен в логистическом или автотранспортном предприятии, где эффективен и сложно ли его применить?

Артем Городецкий, генеральный директор ООО «САЛАИР»

Искусственный интеллект (ИИ) становится привычным инструментом в рутинных операциях в логистике. И сегодня голосовые боты, интеллектуальные маршрутизаторы и другие ИИ-ассистенты продуктивно помогают сотрудникам транспортных компаний в FTL-перевозках. В частности, в «Салаир» есть ряд собственных разработок в этой области. Транспортно-логистическая компания «Салаир» определила курс на цифровизацию бизнес-процессов в 2020-х гг. Первые комплексные продукты, включая собственную электронную платформу для оптимизации промышленной логистики, она презентовала профсообществу на выставке Comtrans в сентябре 2021 года. При этом период масштабирования IT-решений пришелся на 2022 – 2023 гг., что было связано с необходимостью увеличения скорости обработки заявок клиентов, объемы которых достигали более 250 тыс. в год.

Маршрутизаторы – устраняют лишние километры

Сегодня в «Салаир» есть возможность составлять оптимальные пути доставки грузов благодаря системе маршрутизации. Она анализирует все полученные данные и формирует массив заявок в определенной последовательности. При этом новые заявки могут добавляться по ходу движения транспортного средства, если они не меняют его траекторию. Алгоритм за считанные минуты делает расчет сотен точек, в то время как вручную этот процесс растягивается на несколько часов. В результате внедрения сервиса время планирования маршрутов в компании сократилось на 80%.

Маршрутизаторы оптимизируют рейс, сокращая пробег на один адрес до 20%, и практически полностью исключают холостой пробег авто. При этом данная система работает круглосуточно, точно прогнозируя время прибытия на погрузку/разгрузку. Без учета разработки проект был реализован менее чем за 3 месяца.

Однако надо отметить, что внедрение маршрутизатора проходило не безоблачно. В частности, одной из причин снижения эффективности цифровых сервисов становился человеческий фактор. Специалистам нужно было научиться оперативно определять оптимальный маршрут из предложенных системой вариантов пути, а также готовить быстрый расчет цены под комплексный рейс, который состоит из нескольких точек, видов транспорта и пр. На донастройку маршрутизатора ушло порядка 6 месяцев. И уже через год компания получила полноценную, протестированную и адаптированную под свою специфику систему.

Голосовые боты — снижают нагрузку на диспетчеров

Сегодня автоматизация коммуникаций логистических компаний с клиентами и водителями стала возможной в «Салаир» благодаря интеллектуальному речевому сервису на базе ИИ. Голосовой бот координирует передвижения водителей, определяя геолокации транспортного средства и подтверждая доставку или выгрузку груза. При этом при передаче базовой информации полностью исключается человеческий фактор – данные передаются мгновенно и безошибочно. Но главный плюс инструмента в том, что он решает проблему с недозвоном, то есть когда человек по какой-то причине не берет трубку, бот будет звонить до тех пор, пока не свяжется с клиентом или водителем и не получит статус рейса.

В результате данной автоматизации при росте объемов грузоперевозок компании больше не требуется расширение штата диспетчерской службы, что позволяет оптимизировать операционные расходы. При этом процесс внедрение сервиса в компании занял порядка двух недель и около месяца ушло на настройки и адаптацию системы.

В то же время надо отметить, что интеграция сервиса была сопряжена с рядом трудностей. Например, препятствием для распознавания системой стали нестандартные речевые модели, например, региональный сленг или не всегда общепринятые сокращения, используемые как клиентами, так и сотрудниками компании. В большинстве случаев звонки осуществляются с мобильных телефонов, и звуковая среда также на первых порах мешала безошибочному распознаванию речи. Приходилось переводить такие звонки на операторов. Со временем словарный запас голосового помощника увеличился, также он адаптировался к шуму. В процессе работы были протестированы разные голоса и скрипты. И сегодня система продолжает совершенствоваться — улучшаются и дополняются речевые скрипты. За счет данной оптимизации получилось поднять конверсию на 27% – персонализировать диалог между человеком и ботом.

Каждый из ИИ-ассистентов сокращает издержки логистических компаний и позволяет более эффективно распределять нагрузку на сотрудников, что особенно важно в условиях дефицита кадров. Тем не менее полностью заменить людей ИИ не сможет, поскольку невозможно просто внедрить алгоритм – сам по себе он работать не будет. Такого интеллектуального помощника нужно постоянно обучать, обновлять сценарии, пополнять новыми регламентами и условиями.

Читайте также:

Как перевозчики адаптируются к электронным накладным? Все идет по плану?

Автобусы из Китая дорожают! Почему?

Транспорт обяжут перейти на отечественное ПО. Мнения экспертов