ИИ в логистике: применение, примеры и внедрение

Каждый день мировые корпорации теряют деньги из-за просчётов в планировании. Корабли простаивают в портах, грузовики застревают в пробках, а в торговых залах пылятся товары, который никто не покупает. В условиях жëсткой конкуренции старые методы управления поставками не работают. Накладки в расчётах оборачиваются потерей клиентов, исками и убытками. Передовые математические методы превратились в единственный способ уцелеть.

Редакция «Универус» разобралась, как цифровые помощники перестраивают процессы перемещения и хранения грузов.

Автор

Редакция Универус

Что такое ИИ в логистике и зачем он нужен бизнесу

Умные помощники в грузоперевозках — программы на основе ИИ, которые самостоятельно изучают массивы информации, выявляют закономерности и принимают решения без участия человека.

Каждый день в транспортных цепочках образуются терабайты сведений о перемещении машин, загрузке хабов и погодных условиях. Обычный сотрудник физически не может обработать такой поток информации, а машина справляется за доли секунды. ИИ анализирует информацию, находит скрытые связи, например, зависимость пробок от погоды или дня недели, и на их основе корректирует маршруты, цены и графики отправки.

Современный рынок выбирает внедрение ИИ в логистику, чтобы получить:

• снизить расходы благодаря оптимизации путей и сокращению трат на хранение;
• точно спрогнозировать спрос, чтобы вовремя привезти нужный товар;
• не допускать ошибок в бумагах.

В нынешних реалиях ИИ в логистике — главный инструмент цифровой трансформации, который помогает выстоять в любой кризис.

Многие специалисты боятся, что нейросети лишат их работы, но программы лишь забирают себе рутину. Чтобы лучше понять процесс, советуем прочитать статью о том, какие профессии заменят нейросети.

Где в сфере логистики применяется ИИ

Умный софт контролирует все этапы движения продукции — от закупки сырья у поставщика до выдачи заказа покупателю. Рассмотрим направления применения ИИ в логистике.

Прогнозирование спроса и планирование запасов

Если товаров слишком много, это замораживает оборотный капитал, а когда мало — покупатели уходят к конкурентам.

Нейросети анализируют историю продаж, погоду, праздники и тренды в соцсетях. На основе этого рассчитывают необходимый объëм закупок. Это помогает избежать лишних затрат на аренду складских площадей.

Оптимизация маршрутов и транспортной логистики

Интеллектуальные сервисы анализируют дорожную ситуацию в онлайн-режиме, учитывают ремонты, заторы, габариты грузовиков и желаемое время доставки. Если впереди авария, перестраивают схему движения, чтобы машина приехала вовремя.

Управление складом и автоматизация операций

На крупных терминалах роботы распределяют грузы по ячейкам, учитывая то, как быстро их раскупают:

• востребованные товары кладут ближе к зоне отгрузки;
• редкие — убирают вглубь.

Это помогает сократить время сборки заказов в несколько раз.

Контроль поставок, сроков и рисков

Специальные датчики следят за температурой и влажностью в кузове при перевозке продуктов или лекарств. Если условия нарушаются, система отправляет сигнал водителю.

А ещё ИИ способен рассчитать риск задержки на таможне или в пути и предложить запасные варианты передвижения.

Документооборот и клиентский сервис

Умные сканеры распознают тексты документов, сверяют реквизиты и заносят показатели в базу. А чат-боты общаются с клиентами, и, к примеру, сообщают им точное время прибытия курьера.

Сергей Волосянков, куратор отдела обучения «Универус»:

«Логистическая отрасль быстро меняется. Побеждают те, кто умеет моментально обрабатывать информацию и предугадывать поведение клиентов. Использование больших языковых моделей бережёт миллионы, которые раньше уходили на то, чтобы покрыть обычные человеческие промахи».

Примеры использования ИИ в транспортной и складской логистике

ИИ в сфере логистики открывает новые возможности для развития коммерции. Чтобы убедиться в этом, рассмотрим опыт известных брендов.

Опыт зарубежных гигантов: Amazon, UPS, FedEx

Американский ритейлер Amazon задействует мобильных роботов в своих терминалах. [1] Они привозят стеллажи к сотрудникам, что ускоряет сборку отправлений в четыре раза. Также маркетплейс использует доставку на опережение: вещи привозят в хабы, ориентируясь на подсказки нейросети.

Служба доставки UPS внедрила платформу ORION, [2] которая каждый день перестраивает пути для 55 000 водителей. Это бережёт фирме до десятка миллионов галлонов горючего ежегодно.

Корпорация FedEx задействует инструмент Dataworks. [3] Он собирает все данные о посылках — и реальные, и цифровые, — создаёт цифровой маршрут каждого груза и отслеживает его шаг за шагом. Благодаря этому, к примеру, во время пандемии вакцины доставляли без сбоев. Ещё платформа проверяет таможенные документы по законам 220 стран, чтобы проходить границы без лишних задержек.

Практика российских ритейлеров: «Лента», X5 Group и «Магнит»

Вот самые яркие примеры внедрения ИИ в логистику в нашей стране.

Торговая сеть «Лента» использует программу, [4] которая предсказывает спрос: анализирует чеки покупателей и планирует, сколько скоропортящихся продуктов завезти в каждый магазин. Благодаря этому меньше еды пропадает, а на полках чаще можно найти то, что нужно людям.

X5 Group внедрила в сети «Перекрёсток» калькулятор ресурсной потребности. [5] Софт собирает цифры из десяти внутренних баз, учитывает более двадцати факторов и прогнозирует нагрузку на сотрудников. Это помогает директорам выводить на смену ровно столько подчинённых, сколько нужно, и избегать лишних трат.

«Магнит» использует ИИ-ассистента для анализа продаж, [6] остатков и упущенных продаж, чтобы управлять запасами и поставками.

Благодаря этому ритейлеры точнее прогнозируют спрос, снижают списания и лучше планируют цепочки поставок.

Отечественный транспорт и доставка: Wildberries, ПЭК и «Яндекс»

Wildberries внедрил ИИ в складской логистике, [6] и за счёт умного распределения товаров расходы на содержание терминалов упали на 20%.

Транспортный оператор ПЭК использует автономные грузовики Evocargo в терминалах, [7] на складах и в распределительных центрах. Это позволяет снизить аварийность, сократить простои и ускорить внутренние процессы.

Сервис «Яндекс Маршрутизация» помогает компаниям оптимизировать пути доставки и равномерно распределять нагрузку между курьерами. [8] В 2025 году платформа предотвратила выброс 100 000 тонн углекислого газа в воздух. Это показывает, что ИИ в логистике решает не только финансовые, но и экологические задачи. Подробно о этом можно прочитать в статье «Как ИИ влияет на экологию: вред или польза».

Какие технологии лежат в основе ИИ-логистики

Чтобы понять, как использовать ИИ в логистике максимально эффективно, разберём её техническую основу.

Машинное обучение и прогнозные модели

Машинное обучение — основа интеллектуального софта. Современный ИИ в транспортной логистике опирается на такие инструменты, чтобы предсказывать время прибытия с учётом погоды и пробок.

Модели анализируют прошлый опыт и находят связи между событиями. Они постоянно дорабатывают алгоритмы и с каждой доставкой улучшают точность выводов.

Если мечтаете сами создавать подобные программы, почитайте статью о том, как создать и обучить свою нейросеть.

Компьютерное зрение, интернет вещей (IoT) и аналитика данных

Камеры с компьютерным зрением распознают номера машин, считывать штрихкоды и замечать дефекты упаковки. А датчики интернета вещей (IoT) непрерывно передают информацию о состоянии груза. Все эти сведения соединяются в единой базе, где их анализирует умный софт.

Как внедрить ИИ в логистику: пошаговый план

Вложить деньги в цифровизацию без плана — значит их потерять. Рекомендуем действовать поэтапно.

Шаг 1. Проведите аудит процессов. Найдите места, где чаще всего случаются накладки из-за невнимательности людей. Оцените качество текущих баз.

Шаг 2. Поставьте цели. Например, сократить время сборки заказов на 12% или снизить пробег машин на 10%.

Шаг 3. Выберите технологии. Здесь есть два пути:

• Первый: купить готовое коробочное решение или облачный сервис (SaaS). Это быстро и относительно дёшево. Вариант подходит для оптимизации обычных маршрутов или распознавания накладных.
• Второй: создать собственную ИТ-команду и написать софт под свои нужды. Это дорого и долго. Собственная разработка требуется крупным корпорациям с уникальными логистическими процессами, которые нельзя закрыть типовыми программами на рынке.

Шаг 4. Выберите пилотный проект. Протестируйте софт на одном терминале или в одном городе. Это убережёт от финансовых потерь при сбоях ИИ.

Шаг 5. Подготовьте информацию. Очистите базы от мусора и ошибок. Нейросеть не сможет работать нормально, если обучать её на неверных цифрах.

Шаг 6. Обучите команду. Когда люди понимают логику работы программы, они доверяют её советам и не сопротивляются нововведениям.

Шаг 7. Масштабируйтесь. После успешного теста постепенно внедряйте софт в остальные подразделения.

Выгоды, метрики эффективности и возможные риски

Любое обновление должно приносить выгоду, поэтому важно оценивать результаты и видеть скрытые риски.

Главные плюсы — скорость расчётов, экономия ресурсов и минимизация человеческих ошибок. Например, грамотное использование ИИ в логистике помогает поддерживать баланс запасов на складе и не допускать дефицита.

Но есть и опасности. Если обучить нейросеть на неточных сведениях, она будет строить неоптимальные маршруты и давать неверные прогнозы спроса, что принесёт убытки.

Другой риск — юридический. В нашей стране действует закон № 152-ФЗ «О персональных данных». [9] По нему, собирать, записывать и хранить личную информацию можно только в базах, которые находятся в России. Значит, отечественным фирмам нельзя использовать зарубежные облака вроде AWS*, Google Cloud*, SAP*, а также офисные сервисы «Google Документы»*, «Google Формы»* или «Google Аналитика»* для обработки клиентских сведений. За нарушение грозят огромные штрафы и блокировка ресурсов Роскомнадзором. Нужно разворачивать софт на серверах внутри страны и использовать национальные облака вроде SberCloud или MTS Cloud или переходить на локальные коробочные продукты.

Основные показатели эффективности, выгоды и риски — в таблице:

Сергей Волосянков, «Универус»:

«Многие директора до сих пор считают нейросети дорогой игрушкой. Но на рынке давно есть доступные отечественные продукты, которые к тому же полностью легальны в России. Расходы на них окупаются за первый год благодаря устранению накладок и потерь. Это реальный вклад в стабильность вашего дела».

Заключение

Цифровая трансформация перевозок — естественный шаг развития рынка. Фирмы больше не могут работать по старинке, полагаясь исключительно на интуицию менеджеров. Передовой ИИ в транспорте и логистике за секунды решает сложные задачи, обеспечивая высокую скорость доставки и идеальный сервис.

Секрет успеха прост: двигайтесь поэтапно, тщательно готовьте базы данных и учите сотрудников взаимодействовать с новыми инструментами. Тогда автоматизация принесёт стабильный рост прибыли и защитит от любых внешних потрясений.

Отзывы учеников «Универус»

«Прошёл обучение по автоматизации бизнес-процессов в „Универус“ и получил чёткий план действий. Мы запустили пилотный проект по оптимизации маршрутов. За 4 месяца траты на бензин упали на 13%, а точность соблюдения сроков выросла до 90%. Рекомендую курс всем управленцам».

Михаил Кузнецов, директор по развитию транспортной компании

«Очень довольна учёбой в „Универус“. Мы пытались внедрить умное прогнозирование спроса, но система постоянно ошибалась. На курсе я поняла наши промахи, и после того, как мы исправили структуру данных, всё отлично заработало, а избыток запасов снизился на 18%».

Екатерина Романова, руководитель отдела складской логистики

«Курс помог разложить по полочкам знания об умных технологиях в реальном бизнесе. Спасибо преподавателям за разбор юридических тонкостей закона о персональных данных. Для российских предприятий это крайне важно. Полученные навыки уже применяю в работе по интеграции прогностической аналитики».

Антон Дмитриев, ИТ-архитектор

*Сервисы AWS, Google Cloud, SAP, Google Docs, Google Forms и Google Analytics ограничены или запрещены на территории Российской Федерации.