Анализ использования технологий искусственного интеллекта в деятельности транспортных и логических российских компаний

Эксперты по закупкам считают, что недавние сбои в цепочке поставок, вызванные пандемией COVID-19, как никогда подчеркивают необходимость интеграции ИИ в цепочку поставок для оптимизации операций. Чтобы избежать критического нарушения цепочки поставок, компания должна:иметь полную картину всей экосистемы;точное прогнозирование спроса и предложения;оптимально спланировать логистику и доставку.ИИ и машинное обучение позволяют организациям точно прогнозировать проблемы с нагрузкой/поставкой и заранее принимать соответствующие (превентивные/корректирующие) меры.2.3 Ключевые приложения ИИ для оптимизации цепочки поставок в РФУлучшение сквозной видимости и время откликаС помощью решений на основе ИИ можно собирать и анализировать данные в режиме реального времени и исторические данные с нескольких подключенных устройств и систем (включая системы SCM, ERP и CRM), чтобы получить более широкое и глубокое представление о работе, что очень полезно для лиц, принимающих решения. Эти решения позволяют команде по закупкам получить представление о цепочке поставок, предвидеть проблемы (будь то внутренние по отношению к организации, например сбои, или внешние по отношению к организации, например задержки доставки) и предпринимать альтернативные действия для минимизации воздействия на цепочку поставок. Задержка фактического ответа негативно влияет на цепочки поставок и, следовательно, на итоговую прибыль.Точное прогнозированиеРешения ИИ позволяют компаниям собирать информацию в режиме реального времени от нескольких различных подрядчиков, клиентов и внутренних функций (включая поставщиков, клиентов, запасы и продукты) и использовать ее для создания точных прогнозов. Традиционно прогнозы не включают детали в реальном времени и основаны исключительно на исторических данных. Однако использование ИИ значительно повысило точность прогнозов, позволив менеджерам не только лучше планировать, но и повысить эффективность. Кроме того, использование ИИ для автоматизации принятия решений на более низком уровне может высвободить пропускную способность для менеджеров, чтобы они могли сосредоточиться на стратегии и принятии решений более высокого уровня.Эффективное планирование цепочки поставок и производстваИнструменты и решения ИИ помогают анализировать огромные наборы данных в режиме реального времени, уравновешивать разрывы между спросом и предложением, эффективно планировать производство, эффективно планировать производственную деятельность и разрабатывать безупречные планы и стратегии SCM. ИИ может помочь правильно оценить потребности рынка и соответствующим образом управлять производством, чтобы избежать перепроизводства или дефицита продукции, которые могут привести к потерям.Выбор поставщика и управление отношениями с поставщикамиРешения на основе ИИ можно использовать для анализа различных наборов данных (например, производительности доставки, аудитов, обзоров и кредитных рейтингов) и предоставления индивидуальных рекомендаций по управлению взаимоотношениями с поставщиками. Текущая и регулярная информация о потенциальных или существующих поставщиках может быть использована для построения взаимовыгодных отношений.Оптимизация логистического маршрутаРешения ИИ позволяют лицам, принимающим решения, анализировать существующие маршруты, выявлять узкие места и сосредотачиваться на наилучшем маршруте; Это сокращает как время, так и общую стоимость складирования и доставки. Инструменты данных на основе искусственного интеллекта и машинного обучения помогают фиксировать детали движения товаров в режиме реального времени и правильно оценивать сроки доставки.Управление складом (WMS)При использовании решений ИИ количество как избыточных, так и недостаточных запасов, можно уменьшить. AI анализирует большие наборы данных гораздо быстрее и устраняет ошибки, которые могут появиться, когда анализ выполняется вручную. Автоматизация повседневных задач, таких как управление автопогрузчиками, сортировка и управление запасами, с использованиембеспилотных летательных аппаратовили автономных наземных транспортных средств, преобразует управление складом.Несмотря на преимущества, которые он предлагает, ИИ еще предстоит проникнуть глубже в производство. Концептуально сильные алгоритмы, а также инновации в областибольших данныхне только увеличат вычислительную мощность, но и помогут преодолеть проблемы, связанные с интеграцией данных, способствуя расширению применения ИИ вSCM.2018: Исследование DHL и IBMВ мае 2018 года компанияDHL, участник рынкалогистикии экспресс-доставки, и компанияIBMпредставили совместный отчет «Искусственный интеллектв логистике». В отчете оценивается потенциал использования искусственного интеллекта в логистике и выдвигается ряд идей о преобразовании индустрии, развитии нового класса логистических активов и операционных систем с интеллектуальной поддержкой. DHL и IBM поясняют, какими преимуществами могут воспользоваться лидеры логистической отрасли при использовании искусственного интеллекта. Также подчеркивается, что настоящий момент является наиболее благоприятным с точки зрения работоспособности, доступности и стоимости технологий искусственного интеллекта.Учитывая, что технологии AI уже повсеместно используются в работе с клиентами, о чем также свидетельствует быстрый рост популярности приложений с виртуальным помощником (с функцией распознавания речи), DHL и IBM приходят к выводу, что постоянно совершенствующиеся технологии искусственного интеллекта имеют ряд дополнительных возможностей, актуальных для логистики. Так, они могут помочь провайдеру логистических услуг улучшить взаимодействие с клиентом с помощью интерактивного общения и даже внедрить возможность доставлять товары до того, как клиент их закажет.Многие отрасли уже успешно применяют Оптимизация логистического маршрутав своих ежедневных бизнес-процессах, например, такие, как производство и машиностроение. Технологии AI позволяют упростить эксплуатацию производственных линий и процесс производства с помощью функций распознавания изображения и диалогового интерфейса. В автомобилестроении искусственный интеллект активно привлекается для того, чтобы развивать способности к самообучению у автономного робота-автомобиля. Есть множество других примеров, которые свидетельствуют о преимуществах использования искусственного интеллекта и его способности коренным образом изменить мир бизнеса, как это происходит в сфере отношений с клиентами.Искусственный интеллект позволит изменить операционную модель логистики с реактивной на прогнозируемую, работающую на опережение, что обеспечит более высокие результаты при оптимальных затратах на бэк-офис, операционные взаимодействия и фронт-офис. Например, технологии искуственного интеллекта позволят использовать усовершенствованную систему распознавания для отслеживания отправлений и состояния активов, могут привести к полной автономности процесса доставки на всех его этапах и предсказывать колебания в объемах глобальных отгрузок до того, как они произойдут. Очевидно, что искусственный интеллект дополняет человеческие способности, а также устраняет рутинную работу, что позволит сместить фокус сотрудников, занятых в логистике, на более важные, продуктивные задачи.Логистическая компания в России внедрила искусственный интеллектВ России всё ещё возникают ситуации с хищением или частичной утратой грузов при умышленных или неосмотрительных действиях водителей, поэтому их оперативная и надёжная проверка перед рейсом выходит на первый план.Логистический сервис ОБОЗ внедрил быструю идентификацию водителей и автотранспорта на базе технологии одного из игроков рынка удалённой верификации — Sumsub. Это решение позволяет перевозчику свести к минимуму убытки и снизить расходы на страхование грузов, а водителям оперативно получать отказ или одобрение и не пребывать длительное время в неопределённости касательно выполнения заказа.«Маркетплейсы становятся ключевым трендом современной экономики. Бизнес и частные лица ценят возможность быстро получить услугу по минимальным расценкам за счёт большого предложения исполнителей. Однако будущее подобных сервисов полностью зависит от надёжности их участников.Необходимое условие – проверка должна быть быстрой, автоматизированной и, конечно же, качественной. В полной мере это относится к грузоперевозкам: компании не хотят доверять свой груз незнакомцам и требуют гарантии поставки или возмещения убытков.В этом случае необходимо проверить не только личность исполнителя, но и транспортное средство, а также стоящую за ним компанию. Быстро справиться с задачей можно только с помощью искусственного интеллекта, способного одновременно обрабатывать сотни баз данных.Мы предлагаем решение, опробованное на разных типах бизнеса и подтвердившее свою эффективность», – рассказывает генеральный директор Sum&Substance Андрей Северюхин.Для водителя проверка происходит просто — после регистрации на площадке ОБОЗ он загружает в систему скан паспорта, водительского удостоверения и документа на владение транспортным средством, а при необходимости делает селфи с документами.Система сверяет фото, производит оцифровку данных из документов, после чего проверяет на подлинность, действительность, отсутствие исправлений или дубликатов и т. п. Поиск идёт сразу по множеству баз. Аналогично исследуют информацию по транспортному средству, включая его историю.Технология обеспечивает сквозную проверку компании-владельца машины, включая всех ее бенефициаров, чтобы защитить заказчика от мошенников и фирм-однодневок.«Наш сервис переживает взрывной рост, сейчас платформой пользуется несколько тысяч перевозчиков. Чтобы стабильно вести бизнес без убытков, мы должны тщательно проверять каждый субъект или объект, участвующий в грузоперевозке, причём делать это быстро и с минимальными затратами.Когда-то данные о каждом перевозчике вносили, сверяли и проверяли сотрудники вручную, с текущими объёмами перевозок такой подход малоприменим и требует автоматизации. Но скорость – не главное.Получая информацию о случаях хищения грузов, мы решили проверять водителей не менее тщательно, чем проверяют клиентов в банках. Решение от Sum&Substance успешно справляется с обеими задачами, что положительно сказывается на качестве и скорости проверок», – отметил руководитель направления ИТ инноваций ОБОЗ Павел Жученков.Среди заказчиков ОБОЗ немало крупных отечественных и международных компаний, перевозимый товар зачастую может стоить миллионы рублей, поэтому им требуется абсолютно надёжный партнёр. Sum&Substance защищает перевозчика и его клиентов от кражи груза, не замедляя работы сервиса.В то же время, гарантируется безопасность персональных данных за счёт использования только средств защиты, сертифицированных ФСТЭК, и безопасных каналов связи с высоким уровнем шифрования. Разработчик продуктов зарегистрирован в официальном реестре операторов, осуществляющих обработку персональных данных, и обладает необходимой инфраструктурой для безопасного хранения информации.ЗаключениеИИ может моделировать операции склада в нескольких вариантах и обеспечивать сравнительные показатели эффективности. С помощью этого моделирования организация может определить, как организовать новый склад, улучшить существующий, обновить методы комплектации, оптимизировать работу персонала в период «загруженного сезона» и многие другие складские процессы в реальном времени. ИИ предоставляет следующие преимущества:1)моделирование. Организации теперь не нужно угадывать, какие последствия повлекут за собой изменение на ее складе, так как ИИ может моделировать операции складской работы и предоставлять отчеты основных показателей эффективности. Теперь коэффициент повышения или потери эффективности изменений можно определить, прежде чем он будет реализован на складе; 2)масштабируемость;3)гибкость. Для удовлетворения эксплуатационных и технологических нужд, а также особенных потребностей каждого склада; 4)интеграция. ИИ может работать с большинством ERP платформами и синхронизируется с инструментами управления производительностью;5)надежность облачной системы хранения. Система позволяет сохранить данные каждого пользователя с SSL2-шифрованием, сетевым устройством защиты и возможностью сохранить информацию в свою собственную базу данных с помощью защищенного облачного сервиса MicrosoftAzure на клиентских устройствах; 6)возможность применения функций iOS, которые менеджерам и сотрудникам склада уже знакомы, в том числе FaceTime, месенджеры и фотографии; 7)повышение точности инвентаризации и увеличение оборотов работы. С помощью искусственного интеллекта и анализа в режиме реального времени, собранных в каждой точке рабочего процесса склада, она не пассивно отслеживает складские операции, предвидя рабочий процесс и активно рекомендует оптимизации. Понятно, что искусственный интеллект возьмет на себя управление, а значит, сможет ликвидировать тот самый «человеческий фактор» – ошибки, которые иногда случаются из-за того, что человек чего-то не учел. Системы управления основанные на искусственном интеллекте надежнее людей, они обрабатывают информацию и принимают решения быстрее, дают меньше сбоев, не подвергаются влиянию эмоций, их нельзя подкупить. Правда, часто бывает, что риск оправдан, а искусственный интеллект рисковать не умеет. Он принимает решения исходя из данных, и решения будут основаны на логике. Может оказаться, что такие решения не всегда будут правильными. Хотя количество ошибок, конечно, уменьшится. В эту же категорию можно отнести и программы для прогнозирования будущего, которые рассчитывают вероятность совершения преступлений тем или иным человеком. Но, опять же, искусственный интеллект не учитывает, что человек может принимать спонтанные решения. Так что полностью исключить человека из процесса управления вряд ли удастся.После проведенного исследования я сделал вывод, что внедрение искусственного интеллекта в складскую логистику оптимизирует и ускоряет работу, а так же позволяет сэкономить немалые средства.Список Литератураhttps://logist.today/2017/10/20/kak-avtomatizacija-povlijaet-na-skladskie-operacii-i-upravlenie/. http://www.ablcompany.ru/news/iskusstvennyy-intellekt-v-skladskoy-logistike-budushchee- li-nastoyashchee. https://www.youtube.com/watch?v=hP3yfGHTXFo. https://www.techemergence.com/inventory-management-with-machine-learning/. http://www.mhlnews.com/new-products/ai-based-wms-new-products. http://blog.cemat.com.au/3-ways-ai-will-improve-supply-chain-management. M. Swan, Blockchain: Blueprint for a New Economy, O’Reilly Media, Inc., 2015. Q.-J. Kong, L.-F. Li, B. Yan, S. Lin, F.-H. Zhu, G. Xiong, Developing parallel control and management for urban traffic systems, IEEE Intelligent Systems, 28 (2013) 66–69. F.-Y. Wang, Parallel system methods for management and control of complex systems, Control and Decision, 19(5) (2004) 485–489 F.-Y. Wang, R. Dai, S. Zhang, G. Chen, S. Tang, D. Yang, X. Yang, and P. Li, A complex system approach for studying sustainable and integrated development of metropolitan transportation, logistics and ecosystems, Complex Systems and Complexity Science, 1(2)(2004) 60–69