Применение искусственного интеллекта в логистике: Кейсы российских компаний

Искусственный интеллект (ИИ) открывает новые возможности для повышения эффективности и снижения затрат в логистике. В России многие компании уже успешно внедряют ИИ-технологии, демонстрируя впечатляющие результаты. Рассмотрим, как российские компании решают ключевые проблемы и используют возможности ИИ для улучшения своих логистических процессов.

Усталость водителей и аварийность

Усталость водителей, приводящая к увеличению числа аварий.

Мосгортранс, крупнейший оператор общественного транспорта в Москве, внедрил ИИ-комплекс "Антисон". Эта система анализирует видеопоток в кабине водителя и выявляет признаки усталости или потери концентрации. При обнаружении таких признаков система подает звуковой сигнал и отправляет сообщение в центр мониторинга.

В результате использования этой технологии удалось снизить число аварий, связанных с усталостью водителей, на 30%. Своевременное вмешательство помогает предотвратить потенциальные аварии и повысить безопасность пассажиров и водителей. Этот пример показывает, как ИИ может значительно улучшить безопасность на дорогах, особенно в городских условиях с высоким трафиком и напряженными графиками водителей​​.

Внеплановые поломки транспорта

Внеплановые поломки транспортных средств, приводящие к простоям и увеличению затрат на ремонт.

КамАЗ, ведущий производитель грузовых автомобилей в России, использует нейросети для анализа данных с датчиков на своих автомобилях. Система прогнозирует оптимальное время для технического обслуживания каждого автомобиля, что позволяет избежать внеплановых поломок.

Благодаря этой технологии время простоев снизилось на 15%, что значительно улучшило планирование технического обслуживания и позволило сэкономить значительные средства на ремонте и обслуживании. Это пример иллюстрирует, как использование ИИ для предиктивного обслуживания может уменьшить затраты и повысить надежность транспортных средств, обеспечивая их бесперебойную работу​​.

Доставка грузов в труднодоступные места

Труднодоступные районы часто остаются вне зоны охвата стандартных транспортных средств.

Концерн Радиоэлектронные Технологии (КРЭТ) внедрил беспилотные летательные аппараты, оснащенные системами ИИ, для доставки грузов до 50 кг в такие районы. Эти дроны оптимизируют маршруты и обеспечивают безопасную доставку.

В результате использования данной технологии время доставки сократилось на 40%, а затраты на логистику в отдаленных районах уменьшились, повысив надежность и своевременность доставки. Этот кейс демонстрирует, как ИИ и дрон-технологии могут радикально изменить логистику в труднодоступных регионах, повышая эффективность и снижая расходы​​.

"Холостой" пробег транспорта

Неэффективное использование транспортных средств, ведущее к значительным затратам на топливо и обслуживание.

Оператор экспресс-доставки СДЭК использует ИИ для анализа исторических данных и оптимизации маршрутов. Система прогнозирует объем и вид необходимого транспорта, что позволяет снизить "холостой" пробег.

Благодаря этому удалось сократить "холостой" пробег на 20%, уменьшить затраты на топливо и обслуживание транспортных средств, а также повысить общую эффективность логистических операций. Применение ИИ для маршрутизации транспорта является мощным инструментом для оптимизации логистических цепочек, что приводит к значительным экономическим выгодам и снижению экологического следа​​.

Кризисные ситуации на море

Аварийность на море, вызванная человеческим фактором.

Совкомфлот, одна из крупнейших судоходных компаний России, разрабатывает технологии автономного вождения судов, которые снижают влияние человеческого фактора в кризисных ситуациях. ИИ-системы управляют судами, используя данные с многочисленных сенсоров и камер.

Благодаря этому удается снизить аварийность на море до 90%, улучшить безопасность морских перевозок и снизить операционные расходы благодаря более эффективному управлению судами. Этот пример показывает, как автономные технологии могут значительно повысить безопасность и эффективность в морской логистике, минимизируя риск человеческой ошибки​​.

Управление складскими операциями

Управление большими складами с разнообразными ассортиментами продукции, требующее значительных затрат времени и ресурсов.

Компания Северсталь, один из крупнейших производителей стали в России, использует ИИ для автоматизации управления запасами и оптимизации складских операций. Система прогнозирует спрос, управляет размещением товаров на складе и оптимизирует процессы перемещения продукции.

Благодаря внедрению ИИ Северсталь сократила время на обработку складских операций на 30% и уменьшила объемы избыточных запасов на 20%, что привело к значительным экономиям и повышению эффективности логистических процессов. Применение ИИ в управлении складом помогает компаниям более точно прогнозировать потребности и оптимизировать использование ресурсов, что снижает издержки и улучшает обслуживание клиентов​​.

Оптимизация транспортных потоков при строительстве и обслуживании промышленных объектов

Необходимость эффективного управления транспортными потоками при строительстве и обслуживании крупных промышленных предприятий.

МегаФон в партнерстве с ГК Simetra создала инновационную платформу для управления транспортными потоками, которая обеспечивает прогнозирование, мониторинг и контроль грузоперевозок по автомобильной, железнодорожной и речной инфраструктуре.

На данный момент система внедрена на строящемся крупном химическом комплексе на Дальнем Востоке. Ожидается, что экономический эффект от внедрения этой системы может превысить 50 млн рублей ежемесячно, что значительно снижает риски аварий и повышает эффективность логистических операций. Этот пример демонстрирует, как использование ИИ-платформ в логистике может значительно повысить их продуктивность и экономическую целесообразность, уменьшая затраты и минимизируя риски.

Заключение

Искусственный интеллект становится важным инструментом для российских производственных и логистических компаний, позволяя решать сложные задачи и улучшать ключевые показатели эффективности. Внедрение ИИ способствует снижению затрат, повышению безопасности и общей эффективности логистических операций. С учетом текущих успехов и перспективных разработок, можно уверенно сказать, что роль ИИ в логистике будет только возрастать, делая этот сектор более конкурентоспособным и устойчивым.

В продукте 1C:TMS так же можно применить ИИ для автоматического планирования доставки продукции или анализа транспортных компаний при транспортировке FTL. 

Эта статья демонстрирует, что использование ИИ в логистике не только улучшает процессы и снижает затраты, но и способствует общему развитию технологий и экономики в России.

Не упустите возможность улучшить свои бизнес-процессы с помощью наших решений!

Обратитесь в компанию “АЙТОБ” прямо сейчас!

тел.: +7 (495) 419-08-42

e-mail: sale@itob.ru

Источники:

https://simetragroup.ru/media/news/megafon-i-gk-simetra-razrabotali-intellektualnuyu

https://www.prometall.info/know-how/gde_severstal_i_nlmk_primenyayut_iskusstvennyy_intellekt

https://www.cdek.ru/ru/press/view/2023-10-31-ne-zamena-a-pomosnik-kak-chat-gpt-razvivaet-logistiku-v-rf/

https://mintrans.gov.ru/press-center/news/11164

https://pilipchukgroup.ru/news/iskusstvennyy-intellekt-v-logistike

Статью подготовил Алексей Киреев