ИИ трансформирует логистику — преимущества и недостатки внедрения

Процесс внедрения искусственного интеллекта (ИИ) в логистику сегодня — повседневная реальность. Уже в прошлом году более 45% российских транспортных компаний использовали эти технологии, что подтверждает их востребованность. Цифровизация, особенно в рутинных и аналитических операциях, действительно позволяет сократить издержки и оптимизировать маршрутизацию грузов.

Рекомендации по внедрению ИИ

Как оценить готовность компании. Анализ проводится по ряду ключевых показателей:

• цифровизация;
• IT‑архитектура;
• персонал;
• ожидаемый возврат инвестиций;

Не менее важным фактором для оценки готовности компании к внедрению ИИ является IT‑архитектура. Подобный анализ проводится по трем ключевым параметрам: безопасность интеграции, масштабируемость вычислительных мощностей и организация потока данных. Чтобы оценить текущую зрелость инфраструктуры, необходимо обратиться к IT‑аудиторам, системным интеграторам и профильным консалтинговым компаниям.

Оценка готовности персонала к внедрению искусственного интеллекта основывается на анализе актуальных компетенций и готовности к реформам. Поскольку не понимания принципов работы инструментов, команда будет упускать суть процессов или игнорировать их.

Оценка ROI также является одним из решающих факторов внедрения моделей искусственного интеллекта. В частности, в сфере FTL (перевозки целыми машинами) — это решающий ход к снижению затрат и сокращению порожних пробегов на 15‑20%.

Как посчитать окупаемость. Для начала необходимо определить все инвестиционные затраты. Для этого необходимо суммировать все расходы на создание и поддержку модели. В подобную смету входят затраты на написание программного обеспечения или приобретение готового ПО. Например, в сфере FTL целесообразно начинать с автоматизации планирования маршрутов и ценообразования. К этому прибавьте закупку оборудования, серверов и облачных мощностей. При этом часть сметы уйдет на аудит рабочих процессов и обучение персонала. Также часть суммы пойдет на обслуживание ИИ — сюда входят расходы на работу IT‑специалистов, платежи за хостинг, API и др.

После составления сметы расходов оцените ожидаемые доходы. В логистике они складываются из экономии топлива, времени и ресурсов. Для транспортной логистики в первую очередь важны такие факторы, как экономия топлива и амортизация. Подобные результаты достигаются за счет оптимизации пробега, сокращения простоев и снижения штрафов из‑за задержек.

Базовые расчеты возврата инвестиций можно оценить по хорошо известной формуле ROI. Где разность — уменьшаемое (прибыль от внедрения ИИ), вычитаемое (расходы на внедрения ИИ) — делится на расходы на внедрение ИИ, а полученный результат умножается на 100%.

На каких этапах ждать эффект. В то же время следует помнить, что нейросети обучаются постепенно, и полноценный эффект от их работы, а соответственно, и окупаемость, наступят не ранее чем через год после внедрения ИИ.

Ключевые шаги для успешного внедрения ИИ — оптимизация маршрутов и диспетчеризация

Готовыми решениями логиста обеспечит маршрутизатор. Система анализирует поступающие данные об отправляемых грузах и формирует готовые цепочки заявок на перевозку. Алгоритм помогает логистам планировать рейс с учетом различных факторов, таких как так называемое “плечо” или, по‑другому, дистанция между пунктами погрузки. Трудовые ресурсы помогает оптимизировать голосовой диспетчер. Данный сервис значительно облегчает контроль рейсов в логистике, автоматизируя рутинные коммуникации, и минимизирует вовлеченности операторов. Помимо этого, в частности, в “Салаир” работают с сервисом для кросс‑трейдинга, который по заданным параметрам, — типу груза и авто, локации и пр. — подбирает подходящие для перевозчика заявки. Также в планах компании расширить функционал калькулятора стоимости перевозок. При этом важно понимать, что заменить человека полностью алгоритмы не могут во всех сферах бизнеса, и логистическая отрасль не является исключением.

Международная практика

Зарубежный опыт подтверждает близкую российским реалиям концепцию —“человек в контуре управления” (Human‑in‑the‑Loop). При котором человек остается ключевым звеном в принятии решений. ИИ, бесспорно, выступает мощным ассистентом для сотрудника, но для качественной работы цифрового агента его необходимо постоянно обучать. В частности, в США в логистической сфере уже реализованы проекты в области искусственного интеллекта. Например, основанный в 2013 году в Сиэтле американский стартап Flexe развивает услугу для гибкого управления складскими мощностями и логистикой. Данная платформа объединяет ритейлеров и e‑commerce игроков с широкой сетью складских операторов, позволяя масштабировать хранение и фулмилмент без дополнительных капитальных затрат, возникающих из‑за долгосрочной аренды площадей. По сути, компания создает «маркетплейс складов», где клиенты могут оперативно подключать новые площадки и управлять заказами, запасами и логистическими операциями через цифровую экосистему.

Одним из ключевых преимуществ платформы является интеллектуальное прогнозирование. Flexe использует аналитику данных и алгоритмы машинного обучения для прогнозирования спроса, оптимизации запасов и распределения товаров по складской сети. Платформа обеспечивает клиентам сквозную видимость цепочки поставок и помогает снизить логистические издержки за счет эффективного планирования мощностей и операций. Данная функция платформы — это наглядный урок для российского бизнеса, демонстрирующий переход от реактивной реакции на волатильность рынка к превентивному планированию.

Другой американский логистический стартап — Flock Freight — занимается внедрением сервиса «Совместной загрузки» (Shared Truckload (STL). Ее суть заключается в объединении грузов от нескольких клиентов в один рейс без промежуточных терминалов и перегрузки. Подобная практика позволяет снижать стоимость доставки, ускорять перевозки и уменьшать углеродный след.

Ключевым активом Flock Freight является собственная AI‑платформа для пулинга грузов. В режиме реального времени ее алгоритмы анализируют миллионы возможных комбинаций отправок, маршрутов и доступных грузовиков, автоматически формируя наиболее эффективные совместные перевозки. По мере расширения сети система получает больше данных, что улучшает точность ценообразования, маршрутизации и загрузки транспорта, повышая продуктивность всей логистической цепочки. Данный сервис также может оптимизировать отечественную отрасль. В частности, поставщики при помощи данного сервиса смогут избежать лишних затрат за весь FTL‑рейс, а перевозчики — потери прибыли из‑за полупустых грузовиков.

Белая книга: отраслевой консенсус или поляризация мнений

Для систематизации подходов к ИИ в транспортно‑логистическом комплексе была создана «Белая книга. Искусственный интеллект в сфере транспорта и логистики» — первый отраслевой сборник рекомендаций по искусственному интеллекту. Руководство было подготовлено Ассоциацией «Цифровой транспорт и логистика» совместно с Альянсом в сфере ИИ и при участии крупнейших компаний в индустрии, таких как РЖД, Аэрофлот и др. Документ предлагает единую методологию и описывает конкретные шаги для внедрения технологий в логистике: от постановки целей до масштабирования пилотных проектов. Он включает в себя анализ двенадцати наиболее распространенных сценариев применения искусственного интеллекта, иллюстрирующих ключевые процессы логистики. В частности, речь идет об оптимизации маршрутов, прогнозировании спроса, управлении складами. В Минтрансе оценили «Белую книгу» как базовый ориентир для цифровой трансформации и практическое руководство для всех участников рынка.

По замыслу, документ должен помочь бизнесу не повторять чужих ошибок при цифровизации процессов. Однако на практике каждая компания уникальна, и единого «рецепта успеха» не существует. «Белая книга» хороша как способ избежать типовых ошибок на старте внедрения ИИ. Но если нужен действительно качественный результат, лучше привлекать профессионалов, специализирующихся на разработке и интеграции таких решений в бизнес‑процессы.

Сдерживающие факторы