Ежегодно спрос на цифровые решения в логистике растет на 15-20%. Компании внедряют технологии, чтобы снизить количество ошибок на складах, быстрее доставлять грузы и автоматизировать документооборот.
Логистический бизнес особенно внимательно присматривается к искусственному интеллекту. По мнению экспертов, 45% российских компаний внедрят инструменты на базе нейросетей в ближайшие 2-3 года.
Какие задачи решает искусственный интеллект в логистике и как встроить нейросети в бизнес-процессы вашей компании — рассказываем в статье.
Почему компании внедряют нейросети
Искусственный интеллект в бизнесе — это программы и сервисы на основе нейросетей, которые берут на себя часть рабочих задач. Они обрабатывают сложные данные и выдают простые отчеты, автоматизируют рутинные процессы и предсказывают события.
В основе таких программ — алгоритмы машинного обучения, компьютерное зрение и обработка естественного языка. Рассказываем подробнее про возможности искусственного интеллекта в логистике и других отраслях.
Алгоритмы машинного обучения
Алгоритмы машинного обучения — это технологии, которые обрабатывают большие объемы данных и находят в них связи между параметрами или событиями.
Программы учитывают эти связи, чтобы предсказывать будущие события. Например, учитывают, как время доставки зависит от пробок, модели автомобиля, веса груза. Проанализировать такие данные можно и вручную, но машина справится с этим гораздо быстрее.
Такие прогнозы помогают компаниям быстро реагировать на изменения рынка и минимизировать риски. Авиакомпании с помощью предиктивной аналитики прогнозируют загрузку рейсов и устанавливают цены на билеты по ситуации.
В автостраховании системы прогнозируют вероятность наступления страховых случаев и помогают устанавливать оптимальные тарифы. Они учитывают возраст, стаж, прошлые аварии водителя и данные об автомобиле: модель, мощность и пробег. Так, молодым водителям с высокой аварийностью могут предлагать повышенные ставки, а для опытных автомобилистов делать скидки на полисы.
Компьютерное зрение
Компьютерное зрение — технология распознавания и анализа изображений и видео с помощью нейросетей.
Оно способно различать объекты, лица людей, номера автомобилей, дефекты товаров и состояния оборудования. Например, в аэропортах используют систему распознавания лиц FaceNet — она за секунды сверяет лицо пассажира с фотографией в паспорте.
Компании применяют компьютерное зрение в складской логистике, ретейле и безопасности. В супермаркетах автоматические кассы самостоятельно определяют товары по изображению и ускоряют обслуживание покупателей. На производстве компьютерное зрение контролирует качество продукции, вовремя выявляет дефекты и сокращает количество брака.
Обработка естественного языка (NLP)
Natural Language Processing, или NLP, — это технология, которая помогает компьютерам распознавать и обрабатывать устную и письменную речь.
Технология NLP анализирует письма, отзывы, сообщения в мессенджерах, расшифровывает голосовые запросы и выделяет главные смыслы. Она использует алгоритмы и модели, которые учатся на примерах, чтобы понимать слова, интонации и контекст.
Благодаря NLP компании автоматически анализируют переписки с клиентами и выявляют недовольство сервисом. Ее используют в чат-ботах — программах, которые ведут автоматический диалог с клиентами и сотрудниками компании. Они распознают вопросы, дают ответы, принимают и обрабатывают заявки, бронируют встречи и даже оформляют покупки.
Чат-боты снижают нагрузку на сотрудников и улучшают клиентский опыт за счет быстрой реакции на запросы. Интернет-магазины используют их для консультаций покупателей по товарам. Банкам чат-боты помогают мгновенно отвечать клиентам на типовые запросы о балансе, переводах и других операциях.
Если автоматизации с чат-ботами недостаточно, поможет комплексное решение. CRM Битрикс24 с искусственным интеллектом сама примет заявки из соцсетей и мессенджеров, распределит лиды, проконтролирует работу менеджеров и сведет продажи в удобные отчеты.
Как ИИ помогает в логистике: примеры задач
Искусственный интеллект меняет подход к управлению цепочками поставок на всех этапах. Нейросеть в логистике прогнозирует спрос на перевозки, оптимизирует маршруты тягачей, отслеживает грузы в реальном времени и контролирует техническое состояние транспорта. Применение ИИ в логистике снижает затраты компаний и ускоряет доставку. Рассказываем, что можно делать с сервисами на базе нейросетей.
Управлять запасами
Искусственный интеллект в складской логистике рассчитывает, когда и в каком объеме закупать товары, чтобы не хранить излишки и не терять прибыль от дефицита. Для этого модели на основе предиктивной аналитики анализируют статистику продаж, сезонность, рекламные акции, уровень спроса и другие данные.
Ускорить доставку
Технологии автоматически подбирают наилучшие маршруты доставки с учетом многих факторов: расстояния, пробок, погодных условий, ограничений транспорта и срочности поставок. ИИ в транспортной логистике быстро обрабатывает большой объем информации, выбирает кратчайший или самый экономичный путь, тем самым помогает снижать расходы на топливо. Например, алгоритмы Google Maps и Яндекс Маршрутизации предложат объехать пробку на обычном пути через менее загруженные улицы, даже если они длиннее.
Настроить работу склада
С ИИ в складской логистике можно быстрее обрабатывать заказы, разумнее использовать площади и автоматизировать многие процессы. Системы распознают товары, дают команды роботизированным устройствам и управляют движением грузов в реальном времени. Это сокращает вероятность ошибок, ускоряет работу склада и экономит средства на оплате труда и аренде.
Предотвращать поломки грузовиков
Нейросеть анализирует данные с датчиков и прогнозирует техническое состояние транспортных средств. Системы заранее определяют риски поломок и подсказывают, какие запчасти нужно проверить или заменить. Алгоритмы машинного обучения выявляют износ тормозных колодок по вибрациям, а тепловизоры предупреждают, когда электропроводка перегревается. Так компании предотвращают аварии, снижают расходы на ремонт и минимизируют простой транспорта.
Отслеживать грузы в режиме реального времени
Искусственный интеллект собирает и анализирует информацию с GPS-трекеров и датчиков, отслеживает состояние и местоположение груза, контролирует условия перевозки и своевременность доставки. Логисты получают уведомления о задержках мгновенно и устраняют проблемы сразу.
Автоматизировать документооборот и обработку данных
Технологии искусственного интеллекта в логистике автоматизируют обработку документов: накладных, актов, счетов и таможенных деклараций. Нейросети распознают текст, проверяют корректность данных, формируют и отправляют документы без ручного труда. Это снижает число ошибок, ускоряет процедуры и экономит рабочее время.
Переход на автоматизированный документооборот позволяет сотрудникам избегать рутинных задач, компаниям — ускорять доставку, а бизнесу — не платить штрафы за задержки.
AI уже меняет логистику, появляется все больше инструментов и кейсов. Узнать больше о нейросетях в бизнесе можно в нашем Telegram-канале. Подписывайтесь, чтобы не пропустить важное.
Как внедрить искусственный интеллект в бизнес
Шаг №1. Определите задачи. Сначала разберитесь, какие процессы вы хотите автоматизировать. Например, нужно внедрить ИИ, чтобы строить маршруты для курьеров или планировать цепочку поставок.
Шаг №2. Выберите сервис. Для одной задачи можно найти сервисы от разных разработчиков. Чтобы выбрать подходящий, обращайте внимание на несколько параметров:
- Набор функций. Не стоит сразу внедрять все возможные инструменты. Начните с базовых опций. Если поймете, что их не хватает, купите дополнительные модули потом.
- Условия работы. Сервис может быть в облачной или коробочной версии. В первом случае все данные хранятся на серверах разработчика, во втором — на оборудовании самой компании. Это важно учитывать, потому что по закону российские компании не могут держать персональную информацию о клиентах в дата-центрах других стран.
- Тестовый период. Выбирайте решения, которые можно попробовать бесплатно. Это поможет определить, подходит ли вам конкретный сервис.
Шаг №3. Подготовьте данные, чтобы обучить модель. Искусственный интеллект учится на информации, которую в него загружает пользователь. Чтобы модель адаптировалась под задачи компании, надо познакомить ее с бизнесом. Например, поделиться данными о скорости доставки товаров или рассказать о системе хранения на складе. Чем больше информации вы дадите ИИ, тем эффективнее будет работать алгоритм.
Шаг №4. Протестируйте. Перед полноценным запуском проверьте, как ИИ справляется с задачами. Запустите тестовый режим, оцените результаты, исправьте ошибки и дообучите модель. Это поможет избежать проблем на этапе масштабирования.
Шаг №5. Обучите сотрудников. Расскажите команде, как работает инструмент и как его использовать в рабочих задачах. Объясните логику алгоритмов и покажите на примерах, как сервис упростит жизнь.
Шаг №6. Внедрите модель в процессы полноценно. После тестового периода можно приглашать ИИ на постоянную работу. Однако бросать проект нельзя: собирайте обратную связь от сотрудников и проверяйте, как справляется ИИ.
FAQ
Чтобы работники доверяли технологии, они должны понимать принцип работы алгоритмов. Не нужно глубоко погружаться в технические детали. Главное, чтобы сотрудники знали, как училась модель, какие факторы она оценивает и как именно они могут использовать ее.
Разобраться помогут наши статьи:
Сравните показатели до и после внедрения. Например, вы хотели снизить операционные расходы компании. Если траты на топливо и обслуживание транспорта снизились, значит, система работает.
Чтобы узнать, окупаются ли вложения в технологию, можно рассчитать коэффициент возврата инвестиций, или ROI. Простая формула ROI выглядит так:
ROI = ((Доход − Расход) ÷ Расход) × 100%
Если результат меньше 0%, вы понесли убытки. Если равен 0%, вложения окупились, но прибыли не принесли. Если больше 0%, вложения окупились и принесли деньги.
Что в итоге
- Искусственный интеллект в логистике предсказывает события на основе огромного количества факторов, автоматизирует рутинные процессы и адаптируется под задачи каждой компании.
- Чтобы внедрить ИИ, важно определить цели, выбрать подходящее решение и обучить нейросеть на данных компании. Процесс может занять несколько месяцев.
- Чтобы использовать ИИ в логистике, важно обучить сотрудников. Они должны понимать, по какому принципу работает технология и как повлияет на их результаты.
