Логістика нового покоління: як генеративний ШІ трансформує ланцюги постачання

Логістика давно застосовує ШІ для оптимізації маршрутів, управління запасами та відстеження товарів. Генеративний ШІ (Gen AI) значно розширює ці можливості, забезпечуючи потужну аналітику даних і нові сценарії використання.

Галузь усвідомлює трансформаційний потенціал цієї технології: очікується зниження витрат на 15%, підвищення рівня сервісу до 65% та отримання конкурентної переваги у складній і насиченій індустрії. Дослідження показують, що майже половина (40%) компаній у сфері ланцюгів постачання інвестує в генеративний ШІ, а зростання ринку Gen AI у логістиці прогнозується з близько 800 млн дол. США у 2024 році до понад 13 млрд дол. США до 2032 року.

За словами Аксель Ратт, директора з процесів, методів та індустріалізації FM Logistic, галузь активно впроваджує технологію генеративного ШІ для оптимізації операцій та підвищення продуктивності, водночас враховуючи її нинішні обмеження та пов’язані виклики.

«Як галузь, ми водночас зацікавлені та обережні щодо генеративного ШІ. Хоча технологія ще на ранньому етапі і її ефективність поки складно точно виміряти, її потенціал для оптимізації, особливо адміністративних процесів, широко визнається. Співробітники позитивно сприйняли Gen AI, адже він економить час, підвищує продуктивність та полегшує прийняття рішень», — зазначає Аксель Ратт, додаючи, що компанія впровадила застосунки генеративного ШІ через платформу Google Workspace для підвищення продуктивності та підтримки рішень. «Водночас необхідно ретельно вирішувати виклики, такі як забезпечення якості даних та інтеграції, протидія кібератакам і обережність щодо схильності ШІ до «галюцинацій»».

Хоча наведені нижче кейси не є вичерпними, вони вирішують ключові логістичні завдання, забезпечуючи швидке та розумне прийняття рішень на основі даних. Водночас вони приносять вимірний ROI через зниження витрат, підвищення рівня сервісу та ефективності операцій — і тим самим трансформують галузь.

Оптимізація маршрутів та автопарку. Традиційний ШІ давно пропонує оптимальні маршрути від пункту А до пункту Б на основі історичних даних. Генеративний ШІ виходить на новий рівень, аналізуючи показники від термінів доставки, місткості автопарку, трафіку та погодних умов до геополітичних подій і їх впливу на транспортні шляхи, витрати на паливо та інфраструктуру. Він також може працювати з гіпотетичними сценаріями для формування резервних маршрутів і максимально ефективно завантажувати транспортні засоби, включно з зворотними рейсами.

Проєктування складів та операцій. Генеративний ШІ оптимізує розміщення товарів на складі, полегшуючи виконання замовлень із різними продуктами (наприклад, чіпси та алкоголь). Він також аналізує частоту надходження замовлень для покращення доступності та зменшення заторів, що скорочує час і зусилля на виконання замовлень та підвищує ергономіку праці.

Прогнозне обслуговування та управління активами. Застосунки генеративного ШІ аналізують використання обладнання та частоту його відмов для планування оптимальних протоколів обслуговування. Наприклад, детальний аналіз телеметрії автопарку дозволяє давати конкретні рекомендації щодо обслуговування кожного транспортного засобу, що може знизити час простою до 30% і скоротити витрати на ремонт до 10%.

Прозорість ланцюга постачання, контроль якості та відповідність. Генеративний ШІ підвищує відстежуваність товарів завдяки аналізу даних у реальному часі та прогнозній аналітиці, автоматично виявляє дефекти та порушення. Також підтримується виконання нормативних вимог, включно зі звітністю за Scope 3, шляхом перевірки даних і автоматизації звітності. 

Прогнозування попиту та управління запасами. Завдяки здатності обробляти великі обсяги даних, генеративний ШІ аналізує історичні продажі, економічні показники, прогнози погоди та навіть соціальні настрої. Він також може працювати з синтетичними даними для покращення точності прогнозів. Це допомагає 3PL-компаніям планувати ресурси та ефективно управляти запасами, знижуючи операційні витрати до 20%.

Комунікації з клієнтами та документація. Генеративний ШІ забезпечує персоналізовані оновлення по відвантаженнях, прискорює обробку скарг та претензій, підвищуючи якість обслуговування. Автоматизація документації — повідомлень про доставку, контрактів, рахунків, накладних і митних документів — зменшує адміністративне навантаження та помилки.

Наприклад, у FM Logistic системи управління складами використовують генеративний ШІ для обробки тисяч документів класифікації, щоб забезпечити правильне поводження з небезпечними вантажами відповідно до вимог регуляторів, за словами Аксель Ратт.

Поява Agentic AI. Вважається наступним етапом розвитку: Agentic AI надає ШІ автономію для виконання рутинних завдань — управління запасами на складі, оптимізація полиць, моніторинг відвантажень у реальному часі. Це підвищує продуктивність та звільняє людські ресурси для стратегічних завдань. За оцінками, Agentic AI може підвищити ефективність операцій на 30%, забезпечити економію та покращити сервіс, знижуючи викиди CO₂.

FM Logistic, за словами Аксель Ратт, тестує Agentic AI для обробки IT-заявок, отримання даних із порталів перевізників для підтвердження доставки (PoD) та перевірки статусу доставки за датою. «Таким чином, агенти ШІ, які можуть взаємодіяти, розуміти та виконувати складні запити, здатні повністю автоматизувати різноманітні адміністративні процеси».

Хоч потенціал генеративного ШІ для революції в логістиці очевидний, шлях до його ефективного впровадження далеко не простий. Тому компаніям слід враховувати низку викликів при переході від концепту до масштабного використання технології.

Високі початкові та операційні витрати. Впровадження генеративного ШІ вимагає значних капіталовкладень на ліцензування складних моделей і забезпечення обчислювальних ресурсів для їх роботи. Додатково потрібні інвестиції в інтеграцію розрізнених даних у єдині набори, які критично важливі для ефективного використання технології. Наприклад, FM Logistic перенесла всю ІТ-систему на Google Cloud, що тепер підтримує управління складами та транспортом. Компаніям також потрібно залучати висококваліфікованих фахівців із ШІ та науки про дані, що є дорогим і складним завданням через брак таких кадрів.

Навчання персоналу та управління змінами. Через брак спеціалістів компаніям необхідно інвестувати в підвищення кваліфікації існуючого персоналу. Це може зустріти опір працівників, які побоюються втрати роботи. Важливо виділити час і ресурси на делікатне управління змінами та формування довіри до нової технології.

Обмеження старих систем та інфраструктури. Логістика, як і більшість ранніх користувачів технологій, працює на десятиліттями старих системах, які зазвичай не сумісні з новими додатками і навіть не здатні їх підтримувати. Інтеграція таких систем з платформами ШІ часто неможлива.

Доступність, якість і безпека даних. Дані — це паливо для ШІ, тому компанії повинні забезпечити їх достатню кількість та якість, щоб результати були надійними. Потрібно інтегрувати дані з різних, часто розрізнених джерел у єдині набори для ШІ. Водночас слід враховувати управління даними, безпеку та конфіденційність, особливо при використанні хмарних або сторонніх рішень.

Зелена трансформація. Ще один виклик — поєднати енергомісткий генеративний ШІ з цілями сталого розвитку. Однак, як зазначає Аксель Ратт, технологія допомагає зменшувати вуглецевий слід за рахунок оптимізації маршрутів, адміністративних процесів та підвищення продуктивності персоналу, що знижує загальні викиди та економить ресурси, які можна спрямувати на «зелені» ініціативи.

За словами Аксель Ратт: «Якщо ми використовуємо генеративний ШІ як інструмент для підтримки сталості — покращення управління запасами, енергоефективності, зменшення викидів і відходів, відповідального управління ресурсами — він стає ключовим інструментом зеленої трансформації».

Отже, головний висновок очевидний: впровадження генеративного ШІ у логістиці має величезний потенціал для вирішення численних викликів, але ця сфера постійно розвивається і потребує подолання значних перешкод. Щоб успішно рухатися вперед, компанії мають розробити чітку та комплексну стратегію впровадження наступного покоління ШІ з визначеними цілями та вимірюваними показниками, щоб максимально реалізувати потенціал інвестицій.