Управляемый ИИ для логистики: как новая категория реорганизует внутрипроизводственную логистику

Логистика в напряжении между затратами, сложностью и волатильностью

Логистика исторически находилась посередине: она одновременно является центром затрат, поставщиком услуг и стратегическим рычагом. Однако в последние годы рамочные условия резко ухудшились. Цены на энергоносители в Европе порой в два-четыре раза выше, чем в США или Азии, что оказывает огромное давление на маржу, особенно на энергоемкие промышленные и логистические центры. В то же время общие затраты на логистику значительно растут, что обусловлено ростом транспортных расходов, заработной платы, расходов на электроэнергию, землю и автоматизацию.

В то же время отрасль сталкивается со структурным дефицитом рабочей силы: в Европе наблюдаются серьёзные проблемы в транспортном и складском секторах; исследования показывают, что около трёх четвертей опрошенных логистических операторов испытывают нехватку персонала, причём значительная часть из них сообщает о серьёзном дефиците. Хотя спрос со стороны электронной коммерции, многоканальной розничной торговли, фармацевтики, логистики автомобильных аккумуляторов и других быстрорастущих секторов продолжает расти, привлечь и удержать достаточное количество квалифицированных кадров оказывается крайне сложно.

В то же время техническая сложность возрастает. Рынок автоматизации складов растёт двузначными ежегодными темпами; прогнозируется, что к 2030 году его объём превысит 55 миллиардов долларов США, а глобальный рост составит от 15 до почти 19 процентов в год. Рынок решений для автоматизации интралогистики уже оценивается более чем в 20 миллиардов долларов США и также продолжает значительно расти, чему способствуют электронная коммерция, повышение спроса на услуги и ограниченность пространства.

Использование ИИ в логистической цепочке развивается ещё более динамично. В середине 2020-х годов объём мирового рынка ИИ в логистике составлял от нескольких миллиардов до нескольких десятков миллионов долларов, и ожидается, что к началу-середине 2030-х годов он вырастет до нескольких сотен миллиардов долларов США, а годовые темпы роста превысят 40%. Аналогичная тенденция ожидается и для ИИ в складском хозяйстве: здесь также ожидается объём рынка, измеряемый двузначными миллиардами долларов, и темпы роста значительно превысят 20%.

В результате возникает напряжение: менеджеры по логистике инвестируют в автоматизацию, робототехнику и программное обеспечение, одновременно сталкиваясь с колоссальной волатильностью спроса, мощностей, затрат на электроэнергию и персонала. Управление этими тесно связанными между собой и всё более автоматизированными системами с помощью традиционных ИТ- и организационных подходов достигает предела своих возможностей. Именно здесь возникает идея создания новой категории продуктов и решений: логистика с управлением на основе искусственного интеллекта.

Подходит для:

• Потенциал промышленных решений на основе искусственного интеллекта в Индустрии 4.0 и 5.0

От промышленного ИИ-управления к логистике с использованием ИИ: почему логистике нужен свой подход

В последние годы концепция управляемого ИИ (Managed AI), или промышленного управляемого ИИ (Industrial Managed AI), получила широкое распространение в корпоративной среде. Речь идёт о платформах и сервисах, которые предоставляют ИИ не просто как модель или отдельное решение, а как полностью управляемую систему: от интеграции данных и разработки моделей до эксплуатации, мониторинга и управления, безопасности и соответствия требованиям. В промышленности сервисы промышленного ИИ в первую очередь охватывают такие области, как предиктивное обслуживание, оптимизация процессов, энергоэффективность и контроль качества.

Эти концепции ценны, но в основном остаются общими или сильно сфокусированы на производственных процессах. В логистике, особенно во внутрипроизводственной логистике с многоярусными складами, автоматизированным хранением мелких деталей, челночными системами, конвейерными технологиями и робототехникой, требования принципиально иные:

Во-первых, логистика гораздо важнее в режиме реального времени. Запоздалые или неверные решения в управлении складом или транспортом оказывают прямое и заметное влияние на уровень обслуживания, сроки доставки и удовлетворенность клиентов.

Во-вторых, многие логистические процессы в высшей степени стохастичны: нерегулярные поступления товаров, нестабильные заказы, краткосрочные акции, сезонные пики, сбои транспортных мощностей или внезапные сбои в работе сети могут быть представлены лишь в ограниченной степени с помощью классических моделей планирования на еженедельной или ежемесячной основе.

В-третьих, логистические системы функционируют в тесно интегрированной экосистеме, включающей WMS, TMS, ERP, роботизированные контроллеры, датчики Интернета вещей, платформы операторов, торговые платформы и клиентские системы. Логика распределена по многочисленным техническим и организационным интерфейсам.

Хотя стандартное решение на основе управляемого ИИ может обеспечить техническую основу (платформу данных, многозадачность, управление), оно редко решает детальные задачи логистической оркестровки, которые необходимо решать ежеминутно. Поэтому логистике нужен не просто ИИ, а отдельная предметная категория: управляемый ИИ для логистики – уровень управляемого ИИ, специально разработанный для интралогистики и логистических процессов.

Что такое ИИ для управления логистикой?

Управляемый логистикой ИИ можно описать как независимую категорию продуктов и решений, объединяющую три уровня:

• Во-первых, это ориентированный на логистику и предметную область уровень данных и интеграции, который соединяет операционные системы (WMS, TMS, ERP, контроллеры робототехники, датчики, интерфейсы операторов) в режиме реального времени и понимает их семантически.
• Во-вторых, набор предопределенных, настраиваемых строительных блоков ИИ для типичных областей принятия логистических решений: оптимизация запасов, распределение слотов, планирование рабочей силы, выпуск заказов, формирование волн, маршрутизация, выбор перевозчика, динамический контроль уровня обслуживания, модели риска и устойчивости.
• В-третьих, модель управляемых операций и управления, которая предоставляет эти строительные блоки ИИ в качестве непрерывной услуги: с соглашениями об уровне обслуживания, круглосуточной эксплуатацией, мониторингом, постоянной переподготовкой, соблюдением нормативных требований, документацией и четкой структурой для человеческого вмешательства и утверждений.

В отличие от традиционных систем WMS или TMS, логистика с использованием искусственного интеллекта (ИИ) — это не просто транзакционная система, которая управляет и «обрабатывает» заказы. Скорее, это всеобъемлющий уровень принятия решений, который контролирует, координирует и непрерывно оптимизирует поведение этих систем в режиме реального времени, встроенный в модель управляемых услуг.

В отличие от стандартных корпоративных или промышленных решений на основе управляемого ИИ, ИИ для управления логистикой радикально адаптирован к логистическим процессам. Готовые сценарии использования, модели данных и шаблоны принятия решений разработаны для непосредственной интеграции в процессы складирования и транспортировки, не требуя абстрактного определения на уровне предприятия.

Экономическое обоснование: почему отдельная категория имеет смысл для бизнеса

Вопрос о том, имеет ли смысл новая категория продуктов, в конечном счете всегда является экономическим: можно ли сгенерировать структурную добавленную стоимость с помощью независимой, четко определенной категории, которая в противном случае была бы недостижима или достижима только с высокими альтернативными издержками?

В случае с логистикой, управляемой искусственным интеллектом, в пользу этого говорят несколько макроэкономических и микроэкономических факторов.

На макроуровне соответствующие рынки стремительно растут и одновременно приближаются к уровню зрелости, выходящему за рамки отдельных решений. Рынок ИИ в логистике и управлении складом растёт значительно более чем на 20% в год, а в некоторых областях даже более чем на 40%. К 2030/2034 году объём рынка интралогистики и автоматизации складов достигнет десятков миллиардов долларов США. В то же время стремительно растёт внедрение робототехники: по оценкам, к 2025 году около половины всех крупных складов будут использовать ту или иную форму робототехники.

Такая динамика создает новый уровень сложности: чем больше систем, датчиков, роботов и облачных сервисов интегрируется, тем больше потребность в координирующем, предметно-ориентированном «интеллекте», который не только оптимизирует работу в определенных областях, но и осуществляет целостную организацию.

На микроуровне компании всё чаще сталкиваются с вопросом о том, как одновременно достичь операционной эффективности, устойчивости и экономической эффективности. Исследования показывают, что складские процессы, поддерживаемые ИИ, могут обеспечить точность инвентаризации, приближающуюся к 99%, значительное сокращение расходов на хранение и персонал, а также существенное сокращение сроков поставки. Однако в то же время растут фиксированные затраты на помещения, технологии автоматизации и ИТ. Экономическая логика меняется: те, кто уже несёт высокие фиксированные затраты, нуждаются в максимально возможной загрузке оборудования и процессов для их амортизации.

Управляемая логистикой ИИ отвечает этой экономической логике, не просто обеспечивая отдельные повышения эффективности, а динамично и на основе данных используя все доступные мощности: склады, технологии, персонал, транспортную сеть. Добавленная стоимость заключается не только в процентном снижении затрат, но и в структурном улучшении эффективности капитала, устойчивости и предсказуемости.

Сюжет: Типичный владелец компании среднего размера стоит перед необходимостью принятия решения.

Чтобы наглядно представить потребность в логистике с использованием искусственного интеллекта, полезно рассмотреть ситуацию с точки зрения повествования. Представим себе типичную центральноевропейскую компанию среднего размера, например, поставщика автомобильной или машиностроительной продукции с большим многоярусным складом, быстрорастущим дочерним предприятием, занимающимся электронной коммерцией, занимающимся продажей запасных частей, и несколькими региональными распределительными центрами.

В последние годы компания вложила значительные средства в: автоматизированный многоярусный склад с тысячами паллетомест, автоматизированный склад мелкоштучных изделий (AS/RS) с челночной системой, новые конвейерные технологии, автономные мобильные роботы для внутренней транспортировки, современную систему управления складом (WMS), систему управления транспортом (TMS) для планирования маршрутов и различные интерфейсы для взаимодействия с системами клиентов и поставщиков. Инвестиции оправдали себя обещанием экономии персонала и повышения эффективности использования пространства, а также возможностью более гибко реагировать на потребности клиентов.

Реальность на местах гораздо более противоречива. В пиковые дни, например, в конце квартала или перед сезонными пиками, некоторые зоны склада работают на пределе своих возможностей, в то время как другие остаются недоиспользованными. Несмотря на тщательное планирование, рабочие смены часто не укомплектованы оптимально, поскольку краткосрочные больничные и неожиданные скачки заказов нарушают планы. Некоторые шаттлы работают на пределе своих возможностей, в то время как другие проходы остаются относительно свободными.

К этому добавляются внешние потрясения: внезапная задержка грузового контейнера, кратковременная нехватка транспортных мощностей, ограничения на ночные смены из-за высоких цен на электроэнергию или сокращение времени работы в холодильных камерах. Каждый из этих сбоев требует быстрых и обоснованных решений, которые зачастую принимаются спонтанно, основываясь на опыте, интуиции и анализе в Excel.

В то же время компания запустила свои первые проекты на основе ИИ: решение для прогнозирования спроса, пилотный проект по динамической оптимизации запасов и оптимизатор маршрутизации в системе управления транспортом (TMS). Однако эти инициативы разбросаны по разным отделам, используют разные базы данных и управляются разными поставщиками услуг. Результат: лоскутное одеяло из отдельных ИИ-островков, которое обеспечивает многообещающие результаты в небольшом масштабе, но не приводит к комплексной трансформации в крупных масштабах.

Именно здесь на помощь придет ИИ-система управления логистикой: не как еще один инструмент, а как управляемый, всеобъемлющий уровень интеллекта, который организует существующие активы, а не создает новые изолированные острова.

Архитектурная концепция: от индивидуальных решений до организованного слоя ИИ

С технической и концептуальной точки зрения логистику с управлением искусственным интеллектом можно рассматривать как промежуточный уровень между операционными системами и корпоративным управлением.

На нижнем уровне находятся транзакционные системы и физические активы: WMS, TMS, ERP, контроллеры роботов, конвейерные технологии, датчики Интернета вещей, платформы для транспортировки, управление складом, центры управления. Эти системы генерируют и обрабатывают события с высокой частотой: создание заказов, получение товаров, заказы на комплектацию, заказы на транспортировку, изменения состояния системы, сообщения об ошибках и GPS-координаты транспортных средств.

На верхнем уровне находятся классические инструменты управления и планирования: процессы S&OP, планирование бюджета и инвестиций, проектирование сети, решения о местоположении и компоновке, выбор стратегического поставщика и оператора.

Во многих компаниях в этой области есть пробел: у них есть центры оперативного управления, но практически нет единого уровня принятия решений, который бы обучался, давал рекомендации, оптимизировал процессы и вмешивался во все логистические подсистемы. Именно здесь на помощь приходит ИИ для управления логистикой.

Архитектура обычно состоит из четырех основных элементов:

• Во-первых, это специализированная логистическая платформа данных и событий, которая гармонизирует и обогащает операционные данные практически в режиме реального времени и преобразует их в семантически понятные объекты. Система должна понимать, что такое заказ, позиция, место хранения, маршрут, слот или ресурс — не только с технической точки зрения, но и с точки зрения бизнеса.
• Во-вторых, библиотека агентов и моделей ИИ, каждая из которых отвечает за определённые области принятия решений: прогнозирование, оптимизацию, классификацию и генерацию моделей, в сочетании с основанной на правилах и эвристической логикой. Эти агенты работают не изолированно, а взаимосвязаны на уровне оркестровки.
• В-третьих, уровень взаимодействия и управления, который позволяет диспетчерам, персоналу диспетчерской и руководству взаимодействовать с уровнем ИИ: выдавать разрешения, моделировать сценарии, устанавливать ограничения, изменять приоритеты, определять исключения.
• В-четвертых, операционная и управленческая структура, которая обеспечивает постоянную эксплуатацию, мониторинг, обслуживание моделей, соблюдение нормативных требований (таких как регулирование ИИ, защита данных, трудовое законодательство, ответственность за качество продукции) и документацию.

Ключевой особенностью подхода «Логистика-Управляемый-ИИ» является то, что эта архитектура не только проектируется, но и поставляется и эксплуатируется как услуга из одного источника — с четкими обязанностями, соглашениями об уровне обслуживания и экономическими показателями.

Типичные области применения во внутрипроизводственной логистике

На многоярусных складах и в других средах внутрипроизводственной логистики открываются многочисленные возможности для применения ИИ-систем управления логистикой.

Ключевым вариантом использования является динамическая выдача заказов и формирование волн. Вместо группировки заказов по жёстким правилам, таким как время окончания или регионы назначения, уровень ИИ может непрерывно решать, какие заказы, когда и в какой комбинации следует подавать в систему, чтобы избежать узких мест, минимизировать время выполнения заказов и оптимизировать использование доступных ресурсов. Этот процесс включает в себя прогнозы поступления заказов, текущее состояние системы, расписание работы персонала и транспортные слоты.

Второй вариант использования — слотирование, то есть распределение товаров по местам хранения. Методы, поддерживаемые ИИ, позволяют динамически размещать товары там, где их можно будет забрать с минимальными усилиями, учитывая динамику объемов, сезонность, возвратные потоки и физические ограничения. Исследования показывают, что интеллектуальные стратегии слотирования и управления запасами могут обеспечить измеримую эффективность и снижение затрат.

Третье направление — управление распределением персонала и планирование смен. Учитывая дефицит рабочей силы в складском хозяйстве и на транспорте, экономически критически важно оптимально использовать имеющихся сотрудников. Искусственный интеллект для управления логистикой может преобразовывать прогнозы объёмов заказов и загрузки процессов в конкретные модели смен, заранее выявлять потребности в сверхурочной работе и моделировать альтернативные сценарии (например, сколько заказов может быть обработано заданным количеством сотрудников и с каким уровнем обслуживания?).

В-четвёртых, глубокая интеграция робототехники и искусственного интеллекта открывает новые возможности. Автономные мобильные роботы, челночные системы и роботизированные системы подбора грузов генерируют большие объёмы данных, которые можно использовать для предиктивного обслуживания, оптимизации маршрутов, управления узкими местами и совместной работы с людьми. Искусственный интеллект, управляемый логистикой, может действовать как «мозг», координируя работу различных роботизированных систем, расставляя приоритеты их развертывания и обеспечивая баланс между безопасностью, эффективностью и эргономикой.

Наконец, объединение интралогистики и транспортной логистики через общий уровень искусственного интеллекта обеспечивает сквозную оптимизацию — от приёмки до доставки товаров. Это позволяет динамически корректировать сроки выполнения заказов, стратегии упаковки и планы погрузки с учётом доступности перевозчиков, прогнозов трафика и динамики затрат.

Новое измерение цифровой трансформации с «Управляемым ИИ» (искусственным интеллектом) – платформа и решение B2B | Xpert Consulting - Изображение: Xpert.Digital

Здесь вы узнаете, как ваша компания может быстро, безопасно и без высоких барьеров для входа внедрять индивидуальные решения на основе ИИ.

Управляемая платформа ИИ — это ваш комплексный и простой в использовании пакет решений для искусственного интеллекта. Вместо того, чтобы разбираться со сложными технологиями, дорогостоящей инфраструктурой и длительными процессами разработки, вы получаете готовое решение, адаптированное под ваши потребности, от специализированного партнера — часто в течение нескольких дней.

Краткий обзор основных преимуществ:

⚡ Быстрое внедрение: от идеи до внедрения в эксплуатацию — всего за несколько дней, а не месяцев. Мы предлагаем практичные решения, которые приносят мгновенную пользу.

🔒 Максимальная безопасность данных: Ваши конфиденциальные данные остаются у вас. Мы гарантируем безопасную и соответствующую требованиям обработку данных без передачи третьим лицам.

💸 Отсутствие финансового риска: вы платите только за результат. Высокие первоначальные вложения в оборудование, программное обеспечение или персонал полностью исключены.

🎯 Сосредоточьтесь на своей основной деятельности: сосредоточьтесь на том, что у вас получается лучше всего. Мы возьмём на себя всю техническую реализацию, эксплуатацию и обслуживание вашего ИИ-решения.

📈 Перспективность и масштабируемость: ваш ИИ растёт вместе с вами. Мы обеспечиваем постоянную оптимизацию и масштабируемость, а также гибко адаптируем модели к новым требованиям.

Подробнее об этом здесь:

• Управляемое решение на основе ИИ — промышленные услуги ИИ: ключ к конкурентоспособности в секторах услуг, промышленности и машиностроения

Области применения в транспортной и сетевой логистике

Даже за пределами складского хозяйства категория искусственного интеллекта, управляемого логистикой, предлагает разнообразные области применения. В транспортной логистике волатильность спроса и мощностей значительно возросла в последние годы; цены на грузоперевозки подвержены резким колебаниям, а перебои в поставках, вызванные погодными явлениями, геополитической напряженностью или нехваткой мощностей, участились.

Управляемый ИИ-слой, ориентированный на логистику, может функционировать как «агентская экосистема», которая в режиме реального времени балансирует транспортные заказы, доступные мощности, внешние рыночные данные (спотовые тарифы, дорожные пошлины, стоимость топлива) и обязательства по уровню обслуживания. Агенты могут, например, планировать альтернативные маршруты, динамически перераспределять состав перевозчиков, определять маршруты обратного сообщения или выявлять возможности консолидации и напрямую отправлять предложения в систему управления транспортом (TMS) или диспетчерам.

Во взаимосвязанных логистических сетях, таких как сети крупных 3PL-компаний, служб доставки посылок или сетей распределительных центров запасных частей, логистика с использованием ИИ может помочь сгладить потоки, сместить пиковые нагрузки и оптимизировать ресурсы в масштабах всей сети, а не только в отдельных местах. Это также включает в себя стратегические вопросы: какие заказы комплектуются в каком распределительном центре? Где целесообразно использовать кросс-докинг? Какие уровни запасов следует поддерживать и в каких регионах, чтобы смягчить волатильность без неоправданного вложения капитала?

В мультимодальных сетях ИИ также может учитывать время работы и пересадок, расписание поездов, пропускную способность терминалов и дорожное движение в рамках совместного процесса оптимизации. Учитывая растущие требования к устойчивому развитию и ценообразование на выбросы CO₂, уровень принятия решений может напрямую включать затраты на выбросы в оптимизацию, тем самым связывая затраты и цели климатической политики.

Подходит для:

• Почему управляемый ИИ может сократить глобальный разрыв во внедрении ИИ

Бизнес-модели: как можно предлагать и оценивать логистику с помощью ИИ

Чтобы логистика с использованием искусственного интеллекта стала экономически жизнеспособной как продуктовая категория, необходимы чёткие бизнес-модели. Очевидны три подхода.

Платформоцентричный подход обеспечивает стандартизированную облачную логистическую платформу на основе искусственного интеллекта с готовыми коннекторами, моделями данных и вариантами использования. Лицензирование клиентов осуществляется на основе количества пользователей, местоположений складов, объёма транзакций или их комбинации. Дополнительные услуги с добавленной стоимостью, такие как настройка модели, консалтинг и управление изменениями, оплачиваются отдельно.

Сервисно-ориентированный подход позиционирует логистику с использованием искусственного интеллекта как непрерывную управляемую услугу, где поставщик услуг берёт на себя ответственность за операционную деятельность, постоянную оптимизацию и отчётность. В этом случае вознаграждение может быть более ориентировано на результат, например, за счёт повышения эффективности, экономии средств или повышения уровня обслуживания. Однако для этого требуется чёткое определение базовых показателей и прозрачные ключевые показатели эффективности (KPI).

Гибридный подход объединяет элементы платформы и сервиса: техническая база предоставляется в виде стандартизированной платформы, в то время как выбранные клиентские модули работают как индивидуально управляемая услуга — например, в случае особо важных местоположений или сетей.

С экономической точки зрения подход, частично основанный на результатах, особенно интересен, поскольку он лучше согласует мотивацию как поставщика, так и клиента. Поставщики, которые глубоко интегрируют свои системы ИИ в свою деятельность, как правило, имеют больше возможностей для достижения ощутимых улучшений результатов и могут продемонстрировать их клиенту.

Дифференциация: чем логистика с управлением ИИ отличается от WMS, TMS и общего управляемого ИИ

Новая категория имеет смысл только в том случае, если ее можно четко отличить от существующих категорий.

Логистический ИИ-система управления отличается от WMS тем, что она не управляет транзакциями, а принимает решения. WMS знает, какие заказы существуют, какие склады заняты и какие ресурсы доступны; она является исполняющим устройством. Логистический ИИ-система управления, в свою очередь, решает, какие заказы и когда следует выполнить, как их объединить, куда направить и как распределить ресурсы, — и учится на результатах.

ИИ для управления логистикой отличается от TMS схожим образом: TMS создаёт маршруты, управляет поставками и взаимодействует с перевозчиками. ИИ для управления логистикой определяет, когда какие заказы назначаются на тот или иной маршрут, каких перевозчиков следует использовать и в каком составе, как оптимизировать уровни обслуживания с точки зрения затрат и как наилучшим образом минимизировать внешние сбои.

Логистический управляемый ИИ отличается от универсальных корпоративных или промышленных решений на основе управляемого ИИ своими предметно-ориентированными моделями, онтологиями и вариантами использования. В то время как универсальные платформы в первую очередь предоставляют инфраструктуру, инструменты и управление, логистика управляемого ИИ дополнительно предлагает готовые интеллектуальные модули, адаптированные под логистику и обеспечивающие понимание ключевых показателей эффективности, противоречивых целей и процессов, характерных для логистики.

Это различие ясно показывает: логистика управляемого ИИ не является конкурентом платформам WMS/TMS или промышленного ИИ, а скорее недостающим слоем между ними и над ними — слоем интерпретации, обучения, координации, который создает реальную, постоянно управляемую добавленную стоимость из данных и систем.

Факторы спроса: стоимость, риск, обслуживание, регулирование

Спрос на такую ​​категорию обусловлен не только технологическими возможностями, но, в первую очередь, потребностями бизнеса.

Давление на издержки и маржу является ключевым фактором. Рост цен на энергоносители, заработную плату, а также стоимости площадей и материалов оказывает колоссальное давление на логистические и промышленные компании. Те, кто инвестировал в дорогостоящую автоматизацию, должны максимально эффективно использовать эти активы и минимизировать ошибки планирования. Искусственный интеллект для управления логистикой решает именно эту задачу оптимизации.

Управление рисками и обеспечение устойчивости становятся всё более актуальными в связи с кризисами, геополитической напряжённостью и растущей частотой экстремальных погодных явлений. Традиционных циклов планирования и планирования операций (S&OP) и статических планов действий в чрезвычайных ситуациях недостаточно для управления крайне нестабильными ситуациями в режиме реального времени. Управляемый уровень принятия решений на базе искусственного интеллекта может помочь, выявляя сбои на ранних этапах, просчитывая альтернативные сценарии и предоставляя практические рекомендации.

Ожидания от обслуживания продолжают расти. Клиенты электронной коммерции привыкли к быстрым и предсказуемым поставкам; клиенты B2B-сегмента всё чаще ожидают такой же прозрачности и оперативности. Те, кто не только реагирует, но и проактивно управляет этими процессами, выделятся на рынке.

Регулирование и управление также приобретают всё большую значимость. Нормативные акты в области энергетики и выбросов, требования комплексной проверки в цепочках поставок, требования безопасности в складских и транспортных процессах, защита данных и новые правила в области ИИ предъявляют высокие требования к прозрачности и контролю. Структурированный, управляемый подход к использованию ИИ в логистике становится необходимым условием для обеспечения соответствия требованиям, ограничения рисков ответственности и укрепления доверия со стороны клиентов и регулирующих органов.

Препятствия и риски: почему логистика с управлением на основе искусственного интеллекта не станет популярной сама по себе

Какой бы убедительной ни казалась экономическая логика, путь к выделению категории «искусственный интеллект для управления логистикой» полон препятствий.

С технической точки зрения, многие логистические системы развивались органически с течением времени и сильно фрагментированы. Различные версии WMS, инструменты собственной разработки, устаревшие интерфейсы и фирменные контроллеры роботов усложняют интеграцию. Без четкой дорожной карты гармонизации данных и систем любой проект с использованием управляемого ИИ рискует потерпеть неудачу из-за сложности.

В организационном плане роли и обязанности часто неясны. Кто принимает окончательное решение: центр управления, ИИ, централизованное управление цепочкой поставок или ИТ? Как разрешаются конфликты между целями затрат, обслуживания, запасов и устойчивого развития? Без четко определенного управления существует риск того, что уровень ИИ, хотя и технически функционирует, будет заблокирован или проигнорирован в повседневной работе.

С точки зрения культуры переход от модели управления, основанной преимущественно на опыте и эвристических принципах, к модели, основанной на данных и ИИ, является сложной задачей. Многие диспетчеры и заведующие складами обладают огромным опытом и экспертизой в области локальной оптимизации; это необходимо использовать, а не игнорировать алгоритмами. Подход на основе управляемого ИИ должен сознательно подчеркивать взаимодействие между людьми и машинами.

Наконец, существует риск привязки к поставщику. Передача логики управления логистикой на аутсорсинг внешнему ИИ-сервису во многом привязывает компании к их технологиям и модели данных. Открытые интерфейсы, переносимость моделей и данных, а также четкий план выхода становятся стратегическими критериями при выборе поставщика.

Сценарии внедрения: как компании могут постепенно внедрять ИИ-решения для управления логистикой

На этом фоне постепенный, целенаправленный подход имеет смысл. Типичный путь может начинаться с чётко определённого, узко ограниченного варианта использования, который можно быстро измерить: например, динамическое формирование волн на складе электронной коммерции, планирование рабочей силы с поддержкой ИИ в высоконестабильном распределительном центре или оптимизация маршрутов и перевозчиков на основе агентов на выбранных маршрутах.

Важно учитывать управляемое измерение с самого начала: не просто разработать модель и развернуть её один раз, но и определить текущую эксплуатацию, мониторинг, переподготовку, адаптацию к изменениям процессов и управление. Это позволяет компаниям на практике понять, что означает частичная делегирование логистических решений управляемому уровню ИИ.

На следующем этапе можно добавить дополнительные сценарии использования, в идеале те, которые основаны на тех же данных и интеграции: оптимизация запасов, распределение слотов, своевременная доставка входящих заказов и приоритизация заказов по уровню обслуживания и марже. Это постепенно создаёт экосистему ИИ-агентов, изначально ограниченную локальной областью (например, одним складом), но впоследствии масштабируемую на всю сеть.

На более высоком уровне зрелости логистика с использованием искусственного интеллекта может быть интегрирована в процессы стратегического планирования и принятия решений: проектирование сети, выбор местоположения, планирование инвестиций в автоматизацию и переговоры с перевозчиками. Те же данные и основа для принятия решений, которые используются в операционной деятельности, затем используются и в стратегических сценариях.

Перспектива для поставщиков: кто может заполнить рынок ИИ-решений для управления логистикой?

С точки зрения поставщика услуг, категория «Управляемая логистика на основе искусственного интеллекта» открывает новые возможности позиционирования. Стоит рассмотреть несколько групп игроков.

Поставщики систем WMS, TMS и автоматизации склада обладают глубокими знаниями в своей области и доступом к операционным данным. Они могут расширить свои существующие системы, добавив ИИ и уровень оркестрации, и предложить это как управляемую услугу. Важно, чтобы они не ограничивались собственной экосистемой, а оставались открытыми для сторонних интеграций, чтобы обеспечить полноценную сквозную оркестрацию.

Поставщики облачных и корпоративных платформ ИИ предлагают мощные возможности в области управления данными, многозадачности (MLOps), масштабирования и безопасности. Они могут создавать специализированные логистические решения на своих универсальных платформах, но им следует тесно сотрудничать со специалистами по логистике и интралогистике для достижения необходимого уровня понимания процессов и ключевых показателей эффективности.

Специализированные консалтинговые и интеграционные компании, специализирующиеся на логистике, могут играть связующую роль: они понимают процессы, системы и организации и могут разрабатывать индивидуальные дорожные карты по логистике, управляемой с помощью ИИ, которые объединяют технологии, организацию и управление.

Наконец, появятся новые игроки, которые изначально будут действовать как поставщики платформ или услуг ИИ для управления логистикой. Они попытаются создать интегрированные, облачные решения на основе агентов, подключаемые к существующим WMS/TMS/ERP/робототехническим системам через стандартизированные коннекторы.

В долгосрочной перспективе на рынке, скорее всего, появятся гибридные формы: более крупные платформы, предоставляющие базовые функции ИИ и обработки данных, а также специализированные решения для управления логистикой на базе ИИ, построенные на их основе и подключаемые посредством API и моделей предметной области.

Долгосрочное видение: от управляемого склада к самооптимизирующейся логистической цепочке

По мере того, как логистика с управлением на основе искусственного интеллекта (ИИ) утверждается как отдельная категория, целевые образы для логистических организаций также будут меняться.

На первом этапе склады и сети получают «поддержку ИИ»: диспетчеры и центры управления используют рекомендации, моделирование и прогнозы, но в конечном итоге остаются лицами, принимающими решения. Система объясняет свои предложения, количественно оценивает их влияние и учится на отказах или альтернативных решениях. Организация привыкает к сотрудничеству с интеллектуальным устройством.

На продвинутом этапе некоторые области становятся «управляемыми ИИ» под контролем человека: конкретные рутинные задачи, такие как приоритизация стандартных заказов, распределение роботизированных ресурсов или выбор перевозчиков в соответствии с четко определенными критериями, в значительной степени автоматизированы. Люди концентрируются на исключениях, сложных вопросах и стратегических решениях.

В долгосрочной перспективе возникает «самооптимизирующаяся» логистическая цепочка, в которой ИИ-система управления логистикой непрерывно обучается на основе данных в режиме реального времени, обратной связи и внешних сигналов. Она распознаёт закономерности, не поддающиеся человеческому восприятию, и заблаговременно предлагает изменения в структуре, настройках процессов, структуре контрактов или топологии сети. Управленческие решения становятся более прозрачными и основанными на данных.

Это видение не самоцель. Оно представляет собой ответ на структурные ограничения: дефицит квалифицированных специалистов, давление затрат, волатильность и нормативные требования можно справляться лишь отчасти традиционными методами. В этом контексте последовательно управляемый, ориентированный на предметную область уровень ИИ — это не просто «желательное дополнение», а логичный следующий шаг в развитии логистики.

Логистика: искусственный интеллект как необходимое развитие, а не модное слово

Развитие в сторону управляемого логистикой ИИ отражает более общую тенденцию: ИИ выходит за рамки пилотных проектов и лабораторий и становится рабочим производственным инструментом, подобно погрузчикам, конвейерным технологиям или ИТ-системам. В логистике, где особенно высоки требования к объёму данных, плотности процессов и работе в режиме реального времени, этот переход особенно заметен.

Отдельная категория продуктов, «Искусственный интеллект для управления логистикой», имеет экономический и стратегический смысл, поскольку она устраняет несколько разрывов: между общими платформами искусственного интеллекта и специализированными логистическими системами, между индивидуальным подходом к принятию решений и сквозной координацией, а также между отдельными повышениями эффективности и структурной устойчивостью.

Это не замена WMS, TMS, робототехнике или ERP, а скорее отсутствующий уровень интеллектуального анализа, который интегрирует эти системы таким образом, что инвестиции в технологии действительно приносят устойчивую экономическую выгоду. Внедрение этой системы требует технических, организационных и культурных изменений, но альтернативы — дальнейшая фрагментация, недостаточное использование средств автоматизации и растущее давление на маржу при росте сложности — не слишком привлекательны с точки зрения бизнеса.

В мире, где логистика стала важнейшим фактором дифференциации практически в каждой отрасли, конкуренция будет всё больше зависеть от того, кто лучше стратегически управляет своими физическими потоками, используя управляемый, обучающийся интеллект. Управляемый логистикой искусственный интеллект (ИИ) предоставляет концептуальную основу для этого и знаменует собой переход от «более технологичных» к по-настоящему управляемым, интеллектуальным логистическим операциям.

☑️ Наш деловой язык — английский или немецкий.

☑️ НОВИНКА: Переписка на вашем национальном языке!

Konrad Wolfenstein

Я был бы рад служить вам и моей команде в качестве личного консультанта.

Вы можете связаться со мной, заполнив контактную форму или просто позвоните мне по телефону +49 89 89 674 804 (Мюнхен) . Мой адрес электронной почты: wolfenstein ∂ xpert.digital

Я с нетерпением жду нашего совместного проекта.

☑️ Поддержка МСП в разработке стратегии, консультировании, планировании и реализации.

☑️ Создание или корректировка цифровой стратегии и цифровизации.

☑️ Расширение и оптимизация процессов международных продаж.

☑️ Глобальные и цифровые торговые платформы B2B

☑️ Пионерское развитие бизнеса/маркетинг/PR/выставки.

Воспользуйтесь преимуществами обширного пятистороннего опыта Xpert.Digital в комплексном пакете услуг | НИОКР, XR, PR и оптимизация цифровой видимости — Изображение: Xpert.Digital

Xpert.Digital обладает глубокими знаниями различных отраслей. Это позволяет нам разрабатывать индивидуальные стратегии, которые точно соответствуют требованиям и задачам вашего конкретного сегмента рынка. Постоянно анализируя тенденции рынка и следя за развитием отрасли, мы можем действовать дальновидно и предлагать инновационные решения. Благодаря сочетанию опыта и знаний мы создаем добавленную стоимость и даем нашим клиентам решающее конкурентное преимущество.

Подробнее об этом здесь:

• Используйте 5-кратный опыт Xpert.Digital в одном пакете — всего от 500 евро в месяц