Внедрение ИТ-решений в логистике способствует росту конкуренции в отрасли
Цифровизация логистики помогает компаниям повышать эффективность по самым разным направлениям, сообщил "РГ" руководитель корпоративных практик ALP Group Александр Казеннов. Речь идет о повышении прозрачности и прослеживаемости перевозок товаров, увеличении скорости и своевременности их доставки, более корректном распределении ресурсов, анализе "узких мест", где может происходить потеря или порча груза, гибком и оперативном реагировании на чрезвычайные ситуации и перепланировании доставки "в моменте", более эффективном управлении водителями, сотрудниками складов и транспортными средствами и т.д., а также о постепенном переходе на автономный транспорт. Причем это касается не только грузовиков, но и, допустим, морских судов.
"Но, пожалуй, главное преимущество цифровизации в логистике - возможность прослеживать цепочку движения товара от точки производства до момента передачи конечному покупателю и детально рассчитывать добавление стоимости на каждом из этапов", - считает эксперт.
При этом, уверен руководитель Лаборатории искусственного интеллекта Школы управления Сколково Александр Диденко, логистика наряду с финансами относится к отраслям, наиболее широко "покрытым" решениями на основе искусственного интеллекта: здесь изначально, еще задолго до цифровизации, все процессы строились на накоплении и обработке информации. "Но, в отличие от финансов, логистика связана еще и с перемещением физических предметов. Поэтому вместе с ИИ там используются различные решения Интернета вещей, которые дополняют алгоритмы всяческими сенсорами и механизмами, которые исполняют принятые ИИ решения, - рассказал Александр Диденко. - Например, сегодня уже десятки российских компаний используют беспилотную складскую технику для инвентаризации и перемещения грузов на складах, на производстве и между ними. Робот-штабелер имеет сенсоры - лидары и камеры - для восприятия того, что происходит вокруг него, а также колеса и манипуляторы для перемещения себя и грузов. А между ними целый комплекс разных алгоритмов от компьютерного зрения до оптимизационных моделей, которые решают, что, куда и почему именно туда класть и откуда брать. Причем решения могут быть как локальные, например распознавание вида груза при утрате маркировки, так и охватывающие целиком склад или систему складов, или огромный порт".
Мировая и российская практика знает немало конкретных примеров успешного внедрения инноваций в логистике. Скажем, DHL использует технологии больших данных и машинного обучения для прогнозирования задержек доставки. Это позволило на 10 дней раньше выявлять потенциальные проблемы и повысить точность прогнозов до 80 процентов. Maersk и IBM разработали блокчейн-платформу TradeLens для цифровизации глобальных цепочек поставок. Платформа объединяет более 150 участников и позволяет сократить время обработки документов на 40 процентов. А компания "Авито" разработала алгоритм ИИ, который умеет определять размер, вес и габариты товара по изображению. Эта технология помогла ускорить и упростить процессы обработки заказов, расчета стоимости доставки, планирования логистики, что позволило повысить объемы "Авито Доставки" на пять процентов.
"Эти и другие примеры наглядно демонстрируют, как цифровые инновации трансформируют логистическую отрасль, повышая эффективность, снижая издержки и улучшая качество обслуживания клиентов. Поэтому цифровизация логистики - это не просто тренд, а необходимость для компаний, стремящихся оставаться конкурентоспособными. Внедрение цифровых решений позволяет не только оптимизировать текущие процессы, но и создать основу для дальнейшего развития и инноваций в бизнесе", - сообщил "РГ" основатель компании "Юнисофт" Алексей Оносов.
Что касается программного обеспечения, продолжил эксперт, то на российском рынке наиболее популярными решениями для цифровизации логистики являются системы класса TMS (Transport Management System) и WMS (Warehouse Management System). Среди отечественных разработок можно выделить продукты компаний "1С", "Антор", Solvo, "Умная Логистика". "Рынок продолжает развиваться, и есть потребность в создании более интеллектуальных и интегрированных решений - например, систем, объединяющих управление транспортом, складом и цепочками поставок в единую экосистему с использованием ИИ и технологий больших данных", - подчеркнул Оносов.