Экономика 2 июня 16:58

«Деловые Линии» и BIA Technologies выявили три наиболее продуктивных решения на базе ИИ для оптимизации логистических операций

В фокусе совместного исследования партнеров оказались инструменты для составления графиков работы складского персонала, система для планирования внутригородских перевозок и сервис для подбора автозаправочных станций на маршруте. Эффективность этих решений оценивалась по комплексу показателей, включая улучшение маршрутизации, сокращение операционных расходов и повышение скорости обработки грузов.

Система для формирования рабочих расписаний сотрудников склада адаптирует планы смен, учитывая как периоды пиковых нагрузок, так и спады деловой активности, что способствует достижению максимальной операционной эффективности. Данная система также позволяет гибко настраивать графики отпусков и возможность работы в ночное время, принимая во внимание функциональную взаимозависимость персонала. К примеру, система не допустит выхода специалиста по приему-передаче грузов без одновременного присутствия грузчика, обеспечивая непрерывность процессов. Искусственный интеллект здесь выступает как умный планировщик.

Инструментарий для планирования автомобильных доставок способствует рационализации использования транспортного парка, оптимизируя количество машин, необходимых для своевременного выполнения всех заказов. Этот программный комплекс анализирует множество переменных: текущую дорожную ситуацию и наличие пробок, временные окна, удобные клиенту для передачи или получения груза, весогабаритные параметры транспортных средств, а также квалификацию и опыт водительского состава. Расчетный узел этой системы ежедневно обрабатывает свыше ста тысяч заявок на транспортировку для трех сотен городов, демонстрируя высокую производительность. 

Сервис, предназначенный для поиска автозаправочных станций, предоставляет возможность еще до старта рейса идентифицировать подходящие АЗС по пути следования, провести сравнительный анализ цен на топливо и сформировать предварительный план заправок. В процессе движения транспортного средства этот план динамически корректируется, адаптируясь к реальным условиям. Система также осуществляет непрерывный мониторинг и ежедневное обновление информации об актуальной стоимости топлива, что позволяет компании «Деловые Линии» добиваться существенной экономии.

Дмитрий Хрущалев, занимающий пост заместителя генерального директора по развитию в ГК «Деловые Линии», подчеркнул: «Искусственный интеллект производит фундаментальную трансформацию в сфере логистики. Решения, которые мы успешно интегрировали благодаря разработкам BIA Technologies, показывают впечатляющие результаты: степень автоматизации при распределении заявок на автодоставку достигает 75%, а тщательный учет АЗС на маршрутах позволяет сократить ежемесячные расходы на топливо по всему автопарку на 2% за счет снижения средней закупочной цены за литр».

Михаил Красильников, директор департамента разработки и внедрения систем искусственного интеллекта в BIA Technologies, отметил: «Применение ИИ в современной логистике — это уже не просто модное направление, а насущная необходимость для предприятий, нацеленных на повышение операционной эффективности и укрепление своих конкурентных позиций. Оптимизация процессов с помощью ИИ-решений требует скрупулезного планирования и глубокой адаптации к специфике каждого бизнеса. Например, внедрение расчетного центра для планирования автодоставок было сопряжено с целым рядом сложностей: от обучения персонала новым рабочим методикам и перестройки существующих бизнес-процессов до тонкой настройки конфигураций для каждого города и прорисовки детализированных карт. Однако, благодаря нашему многолетнему опыту в области математической оптимизации, все эти задачи были успешно решены».

Следует добавить, что в целом технологии искусственного интеллекта в логистической отрасли находят применение для решения широчайшего круга задач. Это и прогнозирование спроса на перевозки, и планирование технического обслуживания транспортных средств, и автоматизация складских операций, а также эффективное управление запасами и сложными цепочками поставок. Качественный сбор и анализ больших данных (Big Data) становится фундаментом для успешной работы таких систем, позволяя не только реагировать на изменения, но и предвосхищать их.