Автоматизация логистики — ваш шанс встроиться в Индустрию 4.0

Успехи в искусственном интеллекте изменят способ управления логистикой в ​​различных отраслях промышленности.

Логистическая индустрия традиционно не была на переднем крае инноваций в области информационных технологий. Несмотря на то, что она обладает огромным потенциалом для использования передовых технологий, автоматизация логистики — не самый частый путь для компаний из данной сферы.

Изменения, обещанные Четвертой промышленной революцией будут влиять на всё: как мы живем, общаемся и взаимодействуем друг с другом, а также на то, как мы производим и перемещаем вещи.

 

Преобразование для человечества

Профессор Клаус Шваб, автор термина «Четвертая промышленная революция», а также основатель и исполнительный председатель Всемирного экономического форума, заявляет: «Промышленность 4.0» по своему масштабу и сложности станет трансформацией, отличающейся от всего, что пережило прежде человечество.

Как эти изменения повлияют на то, как мы перевозим грузы — ключевую часть цепочки поставок любой отрасли? Станет ли автоматизация логистики во главу угла? Как всегда, чтобы лучше понять, что может произойти в будущем, нам нужно начать, взглянув на прошлое.

Первая промышленная революция касалась пара: от паровых железных дорог до паровых лодок, что позволило охватить более длинные расстояния, все больше товаров перемещалось быстрее и легче. Это изменило то, как люди жили, включая структуру сельских общин.

Вторая промышленная революция провела электричество и связь по проводам, создав первые в истории производственные линии к середине 1800-х годов и первый электровоз в 1837 году.

Третья промышленная революция 20-го века ознаменовала появление электроники и ИТ. Вторая мировая война принесла изобретение первого компьютера, хотя повсеместно он начал внедряться позже. В логистике это означало настройку первых баз данных и операций с записями. Сочетание всех этих факторов принципиально изменило способ доставки и получения грузов.

Четвертая промышленная революция — это технология кибер-физического и искусственного интеллекта, что происходит сейчас. Просто подумайте о массовом воздействии смартфонов: удобство, которое они обеспечивают, поддерживая все более сложные приложения.

 

Промышленность 4.0 и автоматизация логистики в цепочке поставок

В транспортной отрасли разрабатываются и используются приложения, выполняющие все функции, о которых транспортные системы управления стоимостью в тысячи долларов, не могли помыслить всего три-четыре года назад. Нынешняя их цена — меньше в десятки раз.

Автономные транспортные средства — еще одно важное новшество в рамках Четвертой промышленной революции. Грузовики без водителя проходят испытания по всей Европе и в США. В сочетании с системой управления, внедренной транспортной компанией Uber, появляется четкая картина того, как грузы будут все чаще перемещаться с места на место без вмешательства человека.

Существуют также примеры компаний, использующих небольшие роботы для поставок. В прошлом году компания Starship Technologies, основанная изобретателем Skype, создала стартап, разрабатывающий и использующий небольшие роботы-собаки, которые могут доставлять товары прямо к входной двери. В настоящее время они действуют в Южном Лондоне.

 

Использование данных для оптимизации транспорта  

Системы искусственного интеллекта Промышленности 4.0 позволяют обрабатывать беспрецедентные объемы логистической информации. Это оптимизирует транспортные процессы гораздо эффективнее, чем сможет даже самый опытный специалист по планированию перевозок — налицо преобразование того, как мы планируем и организуем транспортные перевозки.

У нас уже есть возможность автоматизировать большую часть процессов в логистике, от автоматизированных складов до роботизированных погрузчиков логистических комплексов, формирования грузов и погрузки автомобилей.

Никто не сомневается: прогресс будет достигнут. Он обусловлен необходимостью, а также рядом других мощных факторов, в том числе:

Недостаток водителей — большая проблема, которая лишь нарастает. Молодое поколение просто не хочет быть водителями, и это усугубит востребованность автономных транспортных средств.

Дорожные пробки дорого обходятся экономике в целом, являясь и политической проблемой. Одно из решений — удаление значительного количества транспортных средств с дороги и замены их на роботов.

Потенциал для сокращения затрат за счет оптимизации администрирования транспортных операций, что будет приветствоваться розничными торговцами и производителями.

Эффект снежного кома: когда одна компания реализует изменения, остальные будут следовать за ней. Примером этого является автомобильная промышленность: крупные производители уже меняют способ доставки компонентов на свои заводы, возвращая контроль над крупными 3PL.

Изменения ожиданий и спроса означают, что клиенты все чаще хотят поставки в течение нескольких часов, а не дней. Эта потребность повысит частоту использования различных типов транспортных средств и роботизированных поставок.

Автоматизация логистики с помощью искусственного интеллекта

Автоматизация логистики помогает экспедиторам, грузоотправителям и перевозчикам принимать более обоснованные решения. Как результат – оптимизация времени, стоимости и ресурсов, необходимых для перемещения грузов.

Успехи искусственного интеллекта (ИИ) в сборе и анализе логистических данных – доказательство того, что индустрия грузовых перевозок может успешно развиваться и зарабатывать больше.

 

ИИ – сначала воспринимался как научно-фантастический процесс

Теперь же все чаще рассматривается как следующий шаг в самых разных отраслях промышленности.

Автоматизация логистики до уровня искусственного интеллекта может помочь компаниям лучше обеспечить своевременные грузоперевозки по приемлемым ценам. То есть соблюсти два важных закона бизнеса: экономия времени и экономия = заработок денег.

Среди западных лидеров компании Maersk, Panalpina и Flexport. Они внедряют методы ИИ, используя компьютеры для имитации человеческого интеллекта. Так снимается множество неприятных вопросов логистической отрасли.

Решаются проблемы с выбором лучшего альтернативного порта при интермодальных перевозках, лучшей трассы (при автомобильных грузоперевозках). Автоматизация логистики поможет лучше рассчитать время прибытия транспорта, чтобы можно было подготовить логистические ресурсы. ИИ также используется для прогнозирования того, отменит ли грузоотправитель заказ, какие сложности могут возникнуть в процессе движения груза.

 

Искусственный интеллект созрел для внедрения в транспортно-логистическую сферу

Это обусловлено способностью ИИ анализировать гораздо больше данных, чем это можно сделать с использованием традиционных методов, а также тот факт, что огромное количество сведений в отрасли грузоперевозок и логистики доступно в цифровом виде.

ИИ предлагает возможность резко снижать непредсказуемость и улучшать видимость в определенных звеньях цепочки поставок.

Компании, использующие 4logist, на себе ощутили все выгоды этой программы, которая снижает временные затраты, помогает оптимизировать штат сотрудников и повышает доходы.

Эксперты считают: в таком сложном бизнесе, как выстраивание цепочек поставок, с таким количеством взаимозависимостей между переменными, должна существовать плодородная почва для искусственного интеллекта. Грузоотправителям выгодны лучшие решения для снижения потребностей в оборотном капитале, времени транзита или затрат на логистику.

Чаще всего в популярной культуре с вымышленными роботами, которые говорят и реагируют как люди, термин «искусственный интеллект» охватывает широкий спектр цифровых возможностей: от проектирования и создания роботов до компьютерного зрения или извлечения данных из изображения.

В контексте логистики и грузоперевозок ИИ – компьютерная программа, анализирующая и получающая данные из разных источников, составляющая документы, предоставляющая информацию для принятия решений, иногда с уменьшенным или отсутствующим человеческим фактором.

 

4logist – CRM-система с признаками искусственного интеллекта

Мы уже упоминали, что если пользоваться данной программой, то «компания может безболезненно отказаться от сотрудников, которые занимались только внесением заказов, статистикой, отчетами. Они не нужны, так как программа автоматически делает их работу».

Не за горами время, когда способности программы улучшаться с помощью «машинного обучения»: возможности анализа данных и, основываясь на знаниях, полученных в результате, корректировки своей работы, чтобы обеспечить оптимальный результат.