искусственный интеллект в логистике

Сейчас новые технологии и, в частности, искусственный интеллект играют ключевую роль в решении амбициозных задач. По данным авторитетной исследовательской компании Gartner, в 2024 году около 50% логистических компаний будут инвестировать в технологии, поддерживающие искусственный интеллект.

Решения ИИ в логистике

Проблема 1. Холостой пробег от местоположения транспорта до места погрузки товара, груза или пассажира.

Решение. Прогнозирование спроса на базе исторических данных позволяет спланировать объем и тип нужного транспорта, его расположение, расписание, стоимость проезда и другие параметры. Совокупно это позволяет снизить до 20% пробег без груза/пассажира, время доставки и повысить потенциальную пропускную способность. Система идентификации и учета вагонов «Ардис» позволяет управлять отгрузкой продукции, анализировать местонахождение вагонов. Решение построено на платформе системы распознавания номеров вагонов и решает задачи служб логистики и безопасности. Об этом говорится в отчете Альянса в сфере искусственного интеллекта «Приоритетные решения с использованием искусственного интеллекта в ключевых отраслях экономики».
Проблема 2. Внеплановые поломки транспорта приводят к нарушению сроков поставок.

Решение. Планирование техобслуживания и ремонта на основе прогнозирования неисправностей. Нейросеть способна определить оптимальное время техобслуживания по данным с датчиков, что позволит снизить время простоя до 15%.

Проблема 3. Сложности с доставкой грузов в труднодоступные поселки.

Решение. Беспилотные средства вертолетного типа доставляют грузы и почту до 50 кг 365 дней в году.

Проблема 4. Свыше 80% инцидентов на море происходят из-за человеческого фактора. Убытки оцениваются в $1 млрд ежегодно.

Решение. Применение технологии автономного вождения судов и снижение аварийности до 90%.

Проблема 5. Низкое качество транспортных услуг из-за усталости водителей.

Решение. В январе 2020 года «Мосгортранс» внедрил ИИ-комплекс «Антисон», разработанный ГК «КСОР». Система использует компьютерное зрение для анализа видеопотока. Обнаружив признаки потери концентрации водителя, система подает звуковой сигнал и сообщает о зафиксированном случае в центр мониторинга. Эффект от внедрения — повышение уровня безопасности и дисциплины водителей общественного транспорта, а также снижение общего показателя аварийности.

Подробнее на РБК:
https://www.rbc.ru/economics/23/11/2023/655de7b49a79470ce6b6ea32?from=copy