Инструменты сбора и анализа данных на основе ИИ позволяют логистическим компаниям на новом уровне реагировать на запросы рынка, пишет на портале AI Business Аспарух Коев, генеральный директор компании Transmetrics.

Суэцкий и Панамский каналы, два важнейших глобальных судоходных маршрута, в первые два месяца 2024 г. резко сократили объемы торговли — на 50 и 32% соответственно. Это привело к широкомасштабным потрясениям в цепочках поставок, увеличив время доставки в среднем на 10 и более дней и нанеся ущерб компаниям с ограниченными запасами.

В 2024 г. ценность надежной аналитики данных значительно возросла, так как логистические компании все больше полагаются на гибкость и устойчивость, которую обеспечивают эти инструменты.

Компромисс между сложностью их внедрения и их потенциальными преимуществами очевиден. Согласно отчету Tive «The State of Visibility 2024», хотя технологическая интеграция, точность данных и стоимость внедрения вызывают опасения, 53% компаний уже используют IoT-трекеры, что значительно больше, чем 25% в 2023 г. Эта тенденция подчеркивает растущую важность в логистике отслеживания в реальном времени и принятия решений на основе данных.

Системы технического зрения с поддержкой ИИ

Системы технического зрения с поддержкой ИИ используют 3D-камеры и интеллектуальное ПО для захвата, интерпретации и анализа изображений в режиме реального времени. Логистические команды могут устанавливать эти системы в грузовиках, на складах или в пакгаузах, чтобы автоматически выявлять закономерности, принимать решения и предпринимать действия на основе того, что они «видят».

Предоставляя логистам и складским планировщикам дополнительную пару глаз, эти инструменты помогают компаниям быстро и точно определять дорожную обстановку, выявлять дефекты и повреждения продукции, а также регистрировать уровень запасов.

Получение этих данных в режиме реального времени дает планировщикам возможность иметь точную и актуальную информацию об операциях, что позволяет принимать решения на основе данных.

Отслеживание KPI в режиме реального времени

Интеллектуальное аналитическое ПО помогает логистическим командам осмысливать данные. Специалисты по планированию логистики могут анализировать местоположение грузовиков и погодные данные, чтобы улучшить планирование маршрутов. Они также могут оценивать состояние грузовиков и получать данные о работе двигателей и расходе топливе, чтобы помочь обучить водителей экономичному вождению или дать рекомендации по техническому обслуживанию.

Используя обработку естественного языка (NLP), синхронизацию данных и избавляясь от разрозненности данных для представления комплексного обзора бизнеса, эти аналитические инструменты могут извлекать ценные инсайты из сложных логистических данных и мгновенно предоставлять комплексные отчеты. Они могут измерять KPI, помогая водителям отслеживать свой прогресс, а планировщикам соответствующим образом управлять маршрутами. По прогнозам Gartner, к 2028 г. 25% отчетов по KPI будут составлять модели генеративного ИИ.

Оптимизация планирования с помощью композитного ИИ

Композитный ИИ сочетает в себе различные ИИ-методы, такие как квадратичная оптимизация и градиентный бустинг, для улучшения обучения, расширения знаний и решения сложных задач цепочек поставок. Объединение передовой аналитики и инструментов предиктивного планирования помогает логистическим компаниям во всем — от оптимизации дизайна сети и закупок до планирования маршрутов.

Оптимальный план удовлетворяет весь спрос по всей сети в нужное время и на нужном уровне обслуживания, в соответствии с ограничениями бизнеса и с минимальными затратами. Затраты, ресурсы, соглашения с внешними поставщиками, остановки в пути, расстояния между участками и ограничения маршрутов — все это может управляться автоматически. Эти данные являются важнейшими исходными данными для оптимизации процессов планирования и логистики.

В 2025 г., когда глобальное развитие электронной коммерции и снижение инфляции будут стимулировать потребительский спрос, планировщики логистики будут все чаще ощущать необходимость находиться в нескольких местах одновременно. Системы технического зрения на основе ИИ дадут им такую возможность, а отслеживание KPI поможет сосредоточиться на достижении и превышении поставленных целей. Успеха добьются логистические компании, вооруженные комбинацией этих ИИ-инструментов сбора и анализа данных, соответствующей конкретным потребностям бизнеса.