Актуальные тенденции ИИ в транспортной и логистической отрасли

Искусственный интеллект революционизирует способы перемещения и хранения грузов по всему миру. Компании внедряют ИИ на каждом этапе цепочки поставок – от автономных транспортных средств на автомагистралях до умных складов – чтобы снизить затраты, повысить эффективность и укрепить устойчивость. Глобальные отчёты отмечают, что инвестиции в анализ данных, ИИ, робототехнику и автоматизацию теперь необходимы для современной цепочки поставок. Фактически, почти все руководители транспортных компаний, опрошенные в исследовании, считают, что ИИ преобразит их отрасль, хотя большинство ожидает, что это произойдет в ближайшие несколько лет.

Ключевые тенденции ИИ, меняющие логистику

Автономные грузоперевозки и доставка

Беспилотные грузовики и дроны для доставки переходят от концепции к реальности, при этом ведущие компании возглавляют этот процесс:

• Дальнобойные автономные грузовики: DHL и Volvo начали пилотные проекты дальнобойных автономных грузовиков (с водителями безопасности на борту) в Техасе, стремясь к круглосуточной работе, которая «снижает затраты, повышает эффективность и улучшает безопасность»
• Расширение доставки дронами: Ритейлеры, такие как Walmart, быстро расширяют доставку дронами для логистики последней мили – Walmart недавно увеличил зону обслуживания дронов до 1,8 миллиона домов в Техасе
• Одобрения FAA: Компании, такие как DroneUp, получили одобрение FAA на полёты вне зоны прямой видимости для масштабирования автономной доставки

Системы автономных грузоперевозок и доставки трансформируют логистику последней мили

Маршрутизация и оптимизация автопарка на базе ИИ

Умное планирование маршрутов и оптимизация автопарка обеспечивают ощутимую экономию по всей отрасли. Алгоритмы ИИ обрабатывают данные о трафике, погоде и спросе в реальном времени, чтобы находить самые быстрые и экономичные маршруты.

Оптимизация маршрутов с помощью ИИ снижает расход топлива и повышает использование автопарка

Машинное обучение также встроено в программное обеспечение для управления автопарком, чтобы сопоставлять грузы с лучшими перевозчиками и динамически планировать графики грузовиков. Со временем ИИ-диспетчеризация и контрольные центры становятся стандартом, повышая использование ресурсов и обеспечивая оптимальное распределение.

Умные склады и робототехника

Склады становятся высокоавтоматизированными благодаря роботам на базе ИИ и системам компьютерного зрения, работающим вместе с человеческими командами:

Интеллектуальная автоматизация складов повышает пропускную способность и безопасность работников

Предиктивная аналитика и планирование

Помимо автоматизации на местах, ИИ трансформирует принятие решений в цепочке поставок с помощью продвинутых моделей машинного обучения, которые прогнозируют, предсказывают и проактивно корректируют планы:

Предиктивная аналитика предоставляет логистическим планировщикам данные для принятия решений

Порт Пусан в Южной Корее использует ИИ-управляемую «метавселенную» для планирования прибытия судов и расхода топлива, что, по прогнозам, улучшит пунктуальность примерно на 79%.

— Кейс по портовым операциям

В целом, предиктивный ИИ даёт логистическим планировщикам «новый компас» для распределения ресурсов и реагирования на сбои до их возникновения.

Генеративный ИИ и инструменты автоматизации

В последнее время генеративный ИИ начинает проникать в логистику с практическими приложениями, упрощающими операции:

Генеративный ИИ автоматизирует рутинные логистические задачи и взаимодействия с клиентами

Портовый и морской интеллект

ИИ делает порты и морские перевозки умнее благодаря цифровым проектам, сокращающим заторы и задержки:

ИИ-управляемые портовые операции оптимизируют грузопотоки и снижают заторы

Примеры включают самые загруженные порты Европы (Роттердам, Сингапур), где беспилотные краны и управляемые транспортные средства координируются ИИ-сетями IoT, обеспечивая плавный грузопоток. С помощью данных в реальном времени о позициях судов и состоянии площадок порты могут мгновенно перепланировать причалы и краны. Модели машинного обучения теперь регулярно используются для прогнозирования прибытия судов и потребностей в рабочей силе. Даже железнодорожные и интермодальные узлы экспериментируют с ИИ для оптимизации путей поездов и операций на площадках. В целом, аналитика и автоматизация на базе ИИ в морском секторе превращают перегруженные порты в плавные круглосуточные интермодальные узлы.

Сделать ИИ доступным для всей отрасли

Помимо этих тенденций, инструменты ИИ становятся более доступными. Компании часто интегрируют ИИ в своё основное логистическое ПО или сотрудничают со стартапами:

• Платформенные решения: Penske Logistics запустила платформу «AI Catalyst» для оценки эффективности автопарка и выявления неэффективностей
• Цифровые ассистенты: Western Digital использует цифрового ассистента («Logibot») для ответов на рутинные вопросы цепочки поставок, позволяя командам сосредоточиться на сложных задачах
• Облачное машинное обучение: Крупные облачные логистические пакеты (Oracle, SAP и др.) теперь включают модели машинного обучения для задач прогнозирования спроса, оптимизации запасов и динамического ценообразования
• Подписные сервисы: Небольшие грузоотправители могут подписаться на сервисы с ИИ без необходимости создавать собственные модели

Дальнейший путь

Компании в сфере транспорта и логистики быстро внедряют ИИ. В отчёте отрасли в этом году подчёркивалось, что «больший риск сейчас — оставаться на месте».

В будущем ожидается более глубокое внедрение ИИ в железнодорожные, воздушные грузоперевозки и городскую доставку, а также продолжение инноваций в автономных системах. Пока же компании, успешно использующие ИИ и решающие задачи с данными, безопасностью и персоналом, получат конкурентное преимущество в удовлетворении растущих требований клиентов и нестабильности цепочек поставок.