ИИ-агенты в логистике и управлении цепочками поставок

Внедрение Artificial Intellect и BigData в логистику — технологический прорыв, повлекший за собой фундаментальные изменения в работе организаций. Применяя предиктивную аналитику и алгоритмы машинного обучения в логистике, у компаний появилась возможность оптимизировать все аспекты — от управления цепочками поставок до прогнозирования спроса.

Цифровая трансформация изменила классические способы взаимодействия с цепочками поставок, предложив технологии для повышения KPI логистики и автоматизации рутинных операций. ИИ-агенты способны анализировать большие объемы информации и на основании полученных выводов принимать рациональные решения. Компании могут оперативно реагировать на динамичные запросы сложного рынка, предвидеть возможные изменения и адаптироваться к текущим реалиям.

Кто такие ИИ-агенты и как они работают

ИИ-агенты — автономные программные компоненты, способные взаимодействовать с внешней средой, находить решения и предпринимать определенные действия без участия человека. Их используют для решения рутинных задач или выполнения сложных операций. ИИ-агенты эффективно работают в условиях многозадачности и постоянно повышают производительность путем самообучения.

ИИ-агенты быстро и точно анализируют большие массивы информации, определяют скрытые закономерности и подбирают эффективные решения. Снижая вероятность потенциальных ошибок и несоответствий, они повышают качество обслуживания, предоставляет широкие возможности для оптимизации поставок, способствуют сокращению расходов, позволяют прогнозировать спрос. Это оправдывает применение ИИ в бизнесе, логистике.

Особенности ИИ-агентов

• автономность — способность самостоятельно справляться с конкретными задачами;
• мультимодальность — выполнение определенных действий для решения общей задачи;
• адаптивность к нестандартным условиям в динамичной среде.

Эти возможности повысили востребованность мультиагентных ИИ-систем в логистике. Искусственный интеллект способен в автоматическом формате распределять заказы, учитывая срочность доставки, местонахождение курьера, степень загрузки склада, габариты груза. Например, при поступлении срочного заказа ИИ-агент определяет точное время доставки и подбирает ближайшего курьера. В результате, это приводит к снижению издержек, повышению качества сервиса, решению логистических проблем last mile delivery.

Применение ИИ-агентов на ключевых этапах цепочки поставок

• Прогнозирование спроса и планирование поставок

ИИ-агенты прогнозируют уровень спроса, позволяя поддерживать оптимальное количество товаров на складах. Аналитика и мониторинг в формате реального времени обеспечивают точный учет запасов, устраняют дефицит или переизбыток продукции.

• Оптимизация маршрутов и распределения транспорта

Инструменты на базе AI точно и оперативно находят эффективные маршруты доставки, сокращая время транспортировки и сопутствующие расходы.

• Автоматизация склада и инвентаризация

Цифровые технологии демонстрируют высокую эффективность при автоматизации процессов комплектации заказов, упаковки и сортировки товаров. Например, warehouse management system (WMS) приводит к повышению точности логистических процессов и скорости реализации.

• Анализ узких мест и предиктивное обслуживание

ИИ-агенты раскрывают потенциал прогнозирования и оптимально распределяют ресурсы с помощью поиска скрытых закономерностей и актуальных тенденций на базе собранных и проанализированных данных. Интеллектуальные логистические системы определяют будущие тенденции и выстраивают модели спроса, позволяя бизнесу эффективно готовиться и реагировать на изменения.

Примеры использования в бизнесе

• IBM Watson Supply Chain создан и адаптирован непосредственно для логистической отрасли. Он использует возможности AI для оптимизации поставок и принятия выверенных решений. В основе технологии лежит машинное обучение в логистике и обработка естественного языка для сбора и изучения солидных массивов информации из самых разных источников, например, это может быть прогноз погоды или изменения на рынке. Результаты, полученные во время анализа информации, позволяют сформировать ценные сведения и использовать их для прогнозирования вероятности сбоев, интеллектуального планирования маршрутов, повышения эффективности цифровой цепочки поставок.
• Amazon относится к категории компаний, которые внедрили ИИ-технологии практически на всех этапах работы. Например, компания применяет цифровые системы для прогнозирования спроса, оптимизации и управления цепочками поставок. У Amazon есть полностью роботизированные склады. Умные роботы используются для сортировки и транспортировки продукции. Они сводят к минимуму вероятность человеческой ошибки и сокращают период обработки заказов. Одновременно с этим, Amazon применяет машинное обучение в логистике для анализа и предугадывания клиентского спроса. Агентный подход в управлении поставками позволяет поддерживать складские запасы на оптимальном уровне, избегая переизбытка или дефицита товаров.
• DHL тоже успешно применяет интеллектуальные логистические системы для повышения эффективности рабочих процессов. Алгоритмы машинного обучения в логистике позволяют компании следить за состоянием автопарка и определять вероятность сбоев до возникновения. В результате, умная логистика минимизирует расходы на ТО транспортных средств, продлевает эксплуатационный период автомобилей, сокращает простои.

Машинное обучение в логистике открывает дополнительные возможности для прогнозирования и автоматизации распределения ресурсов с помощью анализа собранных данных. Предиктивная аналитика эффективно выстраивает модели спроса и прогнозирует будущие тенденции. Автоматизация и робототехника облегчают реализацию рутинных процессов, повышают качество работы с помощью внедрения автономных систем.

Преимущества агентного подхода

• Адаптивность к изменениям

Предвидение вероятных перемен на рынке позволяет компаниям выстраивать гибкие стратегии и оперативно реагировать на изменения, происходящие в цепочке поставок.

• Повышение скорости реакции

AI сокращает сроки реализации разных логистических операций, начиная от обработки заказов и заканчивая планированием маршрутов. Алгоритмы быстро подбирают оптимальные маршруты доставки, грамотно распределяют заказы.

• Минимизация человеческого фактора

Интеллектуальные логистические системы сводят к минимуму вероятность ошибок путем автоматизации повторяющихся процессов и отказа от ручной обработки данных. Это важно для бизнеса с высоким уровнем ответственности, например, для транспортных компаний, специализирующихся на доставке медицинских препаратов.

• Интеграция с существующими цифровыми системами

Новые ИИ-технологии интегрируются с уже применяемыми системами управления логистикой. Это гарантирует компаниям плавное внедрение новых алгоритмов и максимальную эффективность их использования..

Сложности и вызовы

Помимо широких перспектив, внедрение ИИ в транспортную логистику сопряжено с некоторыми проблемами:

• Интеграция в старые системы

Бесшовная интеграция с ERP-системами может потребовать серьезных ресурсов и выполнения сложных манипуляций. Успешное внедрение новых технологий нуждается в помощи квалифицированного персонала.

• Доверие к автономным ИИ

Автономия ИИ-систем вызывает вопросы по поводу их ответственности, особенно, если алгоритмы принимают решения без человеческого участия.

• Безопасность и управление рисками

Обработка коммерческой или персональной информации требует соблюдения актуальных законов. Важно обеспечить защиту данных от вероятных кибератак.

• Прозрачность решений агентов

Обеспечение точности и прозрачности принимаемых решений имеет ключевое значение для эффективного внедрения интеллектуальных логистических систем. У экспертов должна быть возможность перепроверять важные решения.

Тренды и будущее ИИ в логистике

Логистический бизнес оказался среди пионеров применения AI для автоматизации рутинных задач. С одной стороны, это обусловлено развитием e-commerce и необходимостью удовлетворить повышенный потребительский интерес. С другой, применение ИИ дает возможность принимать более эффективные решения на базе большого объема данных, сокращать переменные и постоянные издержки, четко прогнозировать риски и повысить скорость доставки. Не стоит считать использование ИИ в логистике и прогнозировании перебоев в цепочке поставок панацеей от всех проблем, но такие технологии позволяют решить одну критически важную задачу – повысить рациональность управленческого выбора.

• Коллаборативные ИИ-системы

Используя вместе ИИ, IoT и датчики в логистике, можно  расширить возможности для подключения новых устройств и анализа поступающих данных. Edge AI позволяет активировать ИИ-системы на локальных устройствах, а не отправлять данные на облачные серверы для последующей обработки, что существенно ускоряет и упрощает выполнение текущих процессов.

• Применение цифровых двойников

Внедряя цифровые двойники в логистике, можно моделировать и прогнозировать ситуации, которые будут происходить в реальных условиях с учетом тех или иных аспектов.

• Эволюция логистических платформ с самообучающимися ИИ

Постоянное совершенствование и адаптивность систем управления поставками приводит к стремительному расширению возможностей для логистики и транспортировки грузов.

Заключение

ИИ-рынок переживает революционный подъем и привлекает не только венчурных инвесторов, определяющих его общую капитализацию, но и глобальные корпорации, которые приобретают готовые решения для развития бизнеса. В соответствии с результатами проведенных опросов, более 80% респондентов активно применяют ИИ для оптимизации внутренних процессов, и около 10% планируют использовать интеллектуальные логистические системы в ближайшие пару лет. Практические результаты внедрения Artificial Intellect и BigData видны обывателям буквально на каждом шагу.

Чтобы внедрить ИИ в Supply Chain, рекомендуется начать с изучения данных и определения проблемных факторов, например, чрезмерных расходов, проблем с доставкой, дефицита продукции. После этого стоит определиться с процессом, который надо автоматизировать. Например, это может быть автоматизация складов с помощью ИИ. Важно учитывать, что ИИ доступен не только крупным корпорациям, но и малому бизнесу, например, региональным перевозчикам или небольшим интернет-магазинам.