В настоящее время мы наблюдаем активное использование искусственного интеллекта в различных сферах, включая логистику. Отрасль внедряет ИИ на всех этапах и процессах, что значительно повышает ее эффективность.

20.03.2025

Красильников Михаил, директор департамента разработки и внедрения систем искусственного интеллекта ИТ-компании BIA Technologies

Одной из важнейших задач для логистической отрасли является оптимизация транспортных маршрутов. Современные ИИ-инструменты позволяют решать эту задачу более эффективно, что, в свою очередь, приводит к сокращению времени в пути и снижению нагрузки на водителей. Эти изменения положительно сказываются на качестве обслуживания клиентов и экономических показателях компаний, что является ключевыми факторами в конкурентной среде.
Кроме того, нейросетевые модели, помогают более точно планировать потребности в запасах товаров и прогнозировать спрос на продукцию. Такой подход позволяет учитывать множество внешних факторов, таких как сезонность, погодные условия, макроэкономические изменения и другие. Более того, ИИ способен выявлять неочевидные взаимосвязи между спросом на различные группы товаров, что способствует более точному управлению запасами.
Организация пространства на складе, основанная на анализе спроса и взаимосвязей предпочтений потребителей, также играет важную роль. Продуманное размещение товаров позволяет сократить трудозатраты персонала и пробег техники.
Для планирования технического обслуживания транспортных средств и техники также активно используются ИИ-алгоритмы. Применение таких ИТ-решений позволяет оптимизировать график технического обслуживания, минимизировать простои и обеспечить более эффективное использование ресурсов. Это, в свою очередь, способствует снижению затрат и повышению общей производительности.
Еще один процесс, где новая технология проявила свою эффективность, – безопасность грузов на складах. ИИ-решение автоматически распознает риски порчи посылки или товара, а также фиксирует другие отклонения (нарушение упаковки, утеря груза, отворот камеры). Детектирование повреждений у системы занимает меньше секунды, а поиск пропавшего груза менее 10 минут. Видеоаналитика с ИИ способна не только предотвращать или предупреждать проблемы с грузом, но и сообщать о рисках нарушения норм охраны труда среди сотрудников.
Наконец, ИИ-сервисы могут значительно улучшить процесс планирования расписаний работы сотрудников. Алгоритм составляет графики таким образом, чтобы в периоды пиковой нагрузки, или наоборот при низкой потребности в персонале, на рабочих местах было то число сотрудников, которое необходимо. Это позволяет избежать неэффективного использования рабочего времени и выгодно как для компании, так и для людей, особенно если они работают на условиях сдельной оплаты.