«Деловые Линии» и BIA Technologies назвали ТОП-3 наиболее эффективных ИИ-решений для логистики
Инструмент для составления расписаний сотрудников на складах, система планирования доставки по городу и сервис для поиска заправок по маршруту вошли в тройку лидеров по результатам совместного обзора. При оценке эффективности учитывались такие критерии, как: оптимизация маршрутов, снижение затрат и скорость обработки грузов.
Программа построения расписания сотрудников формирует план работы с учетом пиковой нагрузки и низкого сезона, обеспечивая максимальную эффективность. Система позволяет задать графики отпусков, возможность работы в ночные смены, учитывая взаимосвязь сотрудников. Например, приемосдатчик не может быть выведен на смену без грузчика.
Система планирования автодоставки помогает оптимизировать количество транспортных средств, необходимых для выполнения заказов. Программа учитывает сразу несколько факторов – пробки, время, когда клиент может сдать или забрать груз, весогабаритные характеристики машин, а также опыт и профессионализм водителя. Расчетный центр обрабатывает более 100 000 заявок на перевозку для 300 городов ежедневно.
Сервис поиска автозаправочных станций позволяет перед началом движения найти АЗС по пути следования, сравнить цены и запланировать заправки. Во время перевозки план заправок постоянно корректируется. Система отслеживает и ежедневно обновляет актуальные цены на топливо.
«Искусственный интеллект существенно трансформирует логистику. Решения, которые нам удалось внедрить благодаря разработкам BIA Technologies, демонстрируют впечатляющие результаты: автоматизация распределения заявок на автодоставку достигает 75%, а учет АЗС на маршруте позволяет экономить 2% ежемесячных затрат на топливо по всему парку благодаря снижению средней цены за литр», — отметил Дмитрий Хрущалев, заместитель генерального директора по развитию ГК «Деловые Линии».
«Применение ИИ в логистике уже не просто тренд, а необходимость для компаний, стремящихся к повышению эффективности и конкурентоспособности. ИИ-решения требуют тщательного планирования и адаптации под специфику бизнеса. Внедрение, например, расчетного центра планирования автодоставки, было сопряжено с рядом сложностей: от необходимости обучить персонал работе с новой системой и перестроить существующие бизнес-процессы до настройки конфигураций городов и отрисовки карт. Благодаря многолетнему опыту в математической оптимизации эти задачи были успешно реализованы», — подчеркнул директор департамента разработки и внедрения систем искусственного интеллекта BIA Technologies Михаил Красильников.
Добавим, что в целом, искусственный интеллект в логистике используется для решения широкого спектра задач: от прогнозирования спроса и технического обслуживания до складской автоматизации, управления запасами или цепочками поставок.
Ответственность за содержание материала несет автор публикации. Точка зрения автора может не совпадать с позицией редакции.