Цифровизация и искусственный интеллект- как резервы повышения доходности транспортно- логистической организации

Цифровизация в логистике проявляется в интеграции информационных систем по всему миру, что приводит к значительному сдвигу в устройстве традиционной логистики и совершенствует системы управления и координации логистических операций и процессов. Современные цифровые технологии логистики разделяют на следующие группы:
1)Цифровые платформы и сервисы – это онлайн-площадки, которые объединяют спрос и предложение на логистические услуги, обеспечивая прозрачность, удобство и экономию времени и денег для клиентов и исполнителей. Примеры таких платформ: Delimobil, Yandex.Go, Gett, Uber, Blablacar, YouDo, Delivery Club, Ozon.
2)Цифровые системы управления логистикой – это программные решения, которые автоматизируют и оптимизируют процессы планирования, мониторинга, анализа и контроля логистических операций. Примеры таких систем: SAP, Oracle, 1C, Logistics Vision Suite, AsstrA и др.
3)Цифровые технологии управления транспортом – это технические средства, которые позволяют повышать безопасность, эффективность и экологичность транспортных средств. Примеры таких технологий: GPS, GLONASS, RFID, IoT, ADAS, V2X, ITS, AV и др.
4)Цифровые технологии обработки данных – это методы и алгоритмы, которые дают собирать, хранить, а также обрабатывать, анализировать и использовать большие объемы данных, связанные с логистической деятельностью. Примеры таких технологий: Big Data, Cloud Computing, Machine Learning, Ar-tificial Intelligence, Blockchain и др[31].
Цифровые технологии в логистике помогают решать множество задач, связанных с улучшением качества и эффективности логистических процессов: снижение затрат, увеличение скорости, повышение качества, расширение возможностей , таблица 1.1.
Таблица 1.1-Задачи цифровых технологий в логистике[5]

№ п/п	Задачи	Описание
1	Снижение затрат	Цифровизация логистики позволяет экономить на топливе, трудовых ресурсах, складских площадях, страховании и других связанных расходах.
2	Увеличение скорости	Цифровизация даёт возможность ускорять процессы доставки, разгрузки, погрузки, таможенного оформления и других операций, связанных с логистикой. Например, по данным McKinsey, цифровизация может увеличить скорость логистики на 30,0% к 2030 году.
3	Повышение качества	Цифровизация позволяет повышать точность, надежность, безопасность и удовлетворенность клиентов в процессе логистики. Например, по данным Deloitte, цифровизация может повысить качество логистики на 25,0% к 2030 году.
4	Расширение возможностей	Цифровизация помогает расширять географию, ассортимент, спектр и гибкость логистических услуг. Например, по данным World Economic Forum, цифровизация может расширить возможности логистики на 40,0% к 2030 году.

Искусственный интеллект (ИИ) значительно трансформирует многие отрасли, включая логистику. Внедрение ИИ в логистику позволяет значительно повысить эффективность, улучшить качество обслуживания и снизить затраты. Искусственный интеллект (ИИ) находит своё применение в различных аспектах логистики, включая планирование маршрутов, прогнозирование спроса, управление запасами, автоматизацию складских процессов и анализ больших данных для принятия решений. Рассмотрим основные направления применения ИИ в логистике.
1)Оптимизация маршрутов доставки. Одним из ключевых применений ИИ в логистике является оптимизация маршрутов доставки. ИИ анализирует огромные объемы данных, включая информацию о дорожном трафике, погодных условиях и других факторах, влияющих на доставку. Это позволяет не только сокращать время в пути, но и снижать затраты на топливо и обслуживание транспорта.
Пример использования. Компания DHL активно использует ИИ для оптимизации своих логистических операций. Благодаря внедрению алгоритмов машинного обучения и анализа данных, DHL смогла сократить время доставки на 15,0% и снизить эксплуатационные расходы на 10,0%. ИИ анализирует данные о загруженности дорог, текущих дорожных работах, авариях и даже погодных условиях, что позволяет прокладывать самые оптимальные маршруты для доставки грузов. Это не только экономит время, но и значительно снижает затраты на топливо, что в свою очередь уменьшает углеродный след компании[2].
2)Автоматизация складских операций. ИИ также широко применяется для автоматизации складских операций. Это включает в себя отслеживание и управление запасами, маршрутизацию грузов, обработку заказов и отгрузок, а также контроль качества.
Пример использования. Amazon является одним из лидеров в использовании ИИ для автоматизации своих складских операций. С помощью роботизированных систем, управляемых ИИ, Amazon смогла сократить время обработки заказа с 60 до 15 минут. Кроме того, автоматизация позволила снизить операционные расходы на 20,0%. Автоматизированные системы на складах могут выполнять задачи по упаковке, сортировке и даже проверке качества товаров. Это значительно снижает необходимость в ручном труде, сокращая количество ошибок и ускоряя процесс обработки заказов[5].
Таким образом, альтернативный путь повышения эффективности работы склада – это внедрение современных технологий, позволяющих максимально автоматизировать складские операции и в комплексе сделать само складское помещение «умным». «Умный склад» сегодня – это комплекс технологий, который позволяет ритейлерам и логистическим операторам оптимально и максимально эффективно для себя решать задачи складской логистики. В этом наборе процессы – объекты автоматизации – неразрывно связаны с инструментами автоматизации.
«Умный склад» – это сложный комплекс технологий. На сегодняшний день, термин «умный склад» стал очень популярным. Однако не все понимают, на каком этапе внедрения автоматизации склад можно назвать «умным». Прежде всего, для того чтобы склад мог считаться «умным», он должен быть оснащен автоматизированными системами, которые обеспечивают высокую степень точности и эффективности выполнения задач на складе. В эту концепцию входят такие технологии и решения, как RFID-метки, предназначенные для идентификации товаров, автоматизированные системы хранения, роботизированные комплексы для обработки грузов, видеонаблюдение, а также специализирован-ное ПО, позволяющее управлять складом – Warehouse Management System (WMS) [31].
Основными элементами умных складов являются: WMS, контролирующие все процессы на складе от приемки до отправки продукции; роботы и манипуляторы, которые выполняют различные операции с грузами (сортировка, упаковка и т.д.); системы видеонаблюдения и контроля доступа, обеспечивающие безопасность; технологии Интернета вещей (IoT), позволяющие синхронизировать устройства и оборудование для мониторинга и сбора информации; RFID-система предполагает использование радиометок вместо традиционных маркировок. Более подробно элементы умных складов описаны в Приложении Б. Преимуществами умных складов являются: повышение производительности, сокращение затрат, прозрачность операций, таблица 1.2.
Таблица 1.2-Преимущества умных складов[32]

№ п/п	Преимущества	Описание
1	Повышение производительности	Чем больше процессов на складе будет автоматизировано, тем меньше сотрудников потребуется для выполнения этих задач. С ростом затрат на персонал сокращение числа работников для выполнения рутинных задач может стать преимуществом. Нынешние сотрудники смогут выполнять более ценную работу, сконцентрировать внимание на решении более важных задач. Также сокращается количество человеческих ошибок.
2	Сокращение затрат	Повышение производительности, меньшее количество человеческих ошибок приводят к дополнительной прибыли или сокращению затрат. Оптимизируя складские процессы, предприятия также оптимизируют складские и транспортные расходы.
3	Прозрачность операций	Чем больше сотрудники склада или клиенты знают об уровне запасов, условиях их хранения (температура, влажность), тем выше уровень доверия. Умные складские системы могут обеспечить круглосуточный контроль за складом и своевременно оповещать о нештатных ситуациях. Наличие умного склада демонстрирует способность и готовность предприятия корректировать операции в ответ на меняющиеся требования.

«Умные» склады и роботизированные процессы быстро становятся нормой в современном деловом мире, и это несложно объяснить. Объекты, оснащенные передовыми решениями, позволяют предприятиям работать более эффективно и автономно. Внедрение «умных» складских процессов позволяет бизнесу оптимизировать операции, сократить расходы, повысить эффективность и улучшить общее качество обслуживания клиентов.
3)Прогнозирование спроса и управление запасами. ИИ позволяет значительно улучшить прогнозирование спроса и управление запасами. Алгоритмы машинного обучения анализируют исторические данные, тренды продаж, сезонные колебания и другие факторы, чтобы предсказать будущий спрос с высокой точностью. Это помогает избежать излишнего хранения товаров и связан-ных с этим затрат.
Пример использования. Walmart использует ИИ для прогнозирования спроса и управления запасами. В результате внедрения этих технологий, компания смогла сократить количество излишних запасов на 25,0%, что привело к значительной экономии средств. Системы прогнозирования спроса позволяют компаниям более точно планировать закупки и пополнение запасов, что снижает затраты на хранение и уменьшает риск дефицита товаров в пиковые периоды.
4)Автономные транспортные средства. ИИ также находит применение в развитии автономных транспортных средств, которые могут значительно изменить ландшафт логистики. Эти транспортные средства могут самостоятельно перемещаться по заранее заданным маршрутам, оптимизируя время и затраты на доставку.
Пример использования. Компания Tesla разрабатывает грузовики с авто-пилотом, которые смогут выполнять долгие поездки без участия водителя. Ожидается, что такие грузовики позволят сократить затраты на перевозки на 30,0% за счет уменьшения необходимости в водительском труде и оптимизации маршрутов. Автономные транспортные средства не только уменьшают затраты на персонал, но и повышают безопасность на дорогах, снижая количество аварий, вызванных человеческим фактором.
4)Умные дороги и инфраструктура. ИИ помогает создавать «умные дороги», оснащенные сенсорами и другими технологиями, которые обеспечивают безопасность и эффективность дорожного движения. Эти дороги могут пред-сказывать изменения погодных условий, оповещать водителей о возможных опасностях и оптимизировать потоки транспорта.
Пример использования. В Нидерландах реализуется проект умных дорог, которые оборудованы солнечными панелями и сенсорами, отслеживающими состояние дороги. Это позволяет сократить количество аварий и задержек, а также улучшить условия для логистических операций в регионе. Сенсоры, встроенные в дорожное покрытие, собирают данные о состоянии дороги, загруженности и даже износе покрытия, что позволяет своевременно проводить ремонтные работы и улучшать общее состояние дорожной сети.
5)Применение ИИ в цепочках поставок. ИИ также играет ключевую роль в управлении цепочками поставок. Алгоритмы машинного обучения анализируют данные о поставках, производственных мощностях и спросе, чтобы оптимизировать весь процесс от производства до доставки конечному потребителю.
Пример использования. Компания Procter & Gamble использует ИИ для управления своей глобальной цепочкой поставок. Это позволяет компании оптимизировать производство, сократить время доставки и снизить затраты на хранение и транспортировку товаров. В результате, компания смогла улучшить свои операционные показатели на 20,0%. ИИ помогает компаниям реагировать на изменения спроса в реальном времени, адаптируя производственные и логистические процессы, что повышает гибкость и устойчивость всей цепочки по-ставок[7].
Преимуществами применения ИИ в логистике является: снижение затрат, улучшение качества обслуживания, повышение конкурентоспособности, таблица 1.3.
Таблица 1.3-Преимущества применения ИИ в логистике

№ п/п	Преимущества	Описание
1	Снижение затрат	Одним из главных преимуществ применения ИИ в логистике является значительное снижение затрат. Оптимизация маршрутов, автоматизация складских операций и прогнозирование спроса позволяют компаниям эффективно управлять ресурсами и минимизировать издержки.
2	Улучшение качества обслуживания	ИИ помогает улучшить качество обслуживания клиентов. Быстрая и точная доставка, эффективное управление запасами и автоматизация процессов позволяют компаниям оперативно реагировать на потребности клиентов и предлагать высокий уровень сервиса.
3	Повышение конкурентоспособности	Компании, активно использующие ИИ, получают конкурентное преимущество на рынке. Быстрая адаптация к изменениям, возможность прогнозирования спроса и оптимизация всех логистических процессов делают их более гибкими и устойчивыми к рыночным колебаниям.

Применение цифровизации и искусственного интеллекта в логистике открывает широкие возможности для оптимизации процессов и повышения эффективности. Компании, внедряющие цифровые технологии и ИИ, могут значительно улучшить свои операционные показатели, снизить затраты и повысить удовлетворенность клиентов. В будущем роль цифровых технологий и ИИ в логистике будет только возрастать, что откроет новые горизонты для развития отрасли и укрепления ее конкурентоспособности. Цифровые технологии и искусственный интеллект становится неотъемлемой частью логистики, обеспечивая компании новыми инструментами для решения старых проблем. Будущее за теми, кто уже сегодня инвестирует в цифровые технологии и ИИ и внедряет это в свои процессы, обеспечивая себе лидирующие позиции на рынке и устойчивое развитие. Для того, чтобы на примере транспортно-логистического предприятия дать оценку резервам роста доходности и рассмотреть пути ее увеличения, перейдем к следующим главам выпускной квалификационной работы.