Искусственный интеллект — это следующая большая вещь, логистика всегда была большой вещью. Так почему же их часто не упоминают вместе?

Логистика вокруг нас. Одежда, которую мы носим, ​​еда, которую мы едим, наши смартфоны, все, что мы используем и потребляем ежедневно, доставлено к нам логистикой. Оглянитесь вокруг. По всей вероятности, здание, в котором вы находитесь (или ближайшее к вам здание), было построено из фанеры из Бразилии, цемента из Китая и инструментов из Германии, которые были собраны благодаря логистике.

Огромный объем данных, постоянно генерируемых складами, депо, распределительными центрами, маршрутами доставки, отгрузками и другими аспектами цепочки поставок, делает логистику идеальной областью для применения алгоритмов искусственного интеллекта. И все же, за исключением (возможно) некоторых крупнейших игроков, логистика в целом не успевает за последними разработками в области ИИ. Как указано в недавнем совместном отчете IBM и DHL:

только 10% современных систем, данных и взаимодействий включают элементы анализа и результатов ИИ¹.

Почему это так?

Причины такого запоздалого и недостаточного внедрения носят как исторический, так и технический характер. Логистика – это деятельность, которая существовала буквально всегда. Крупномасштабная гражданская и военная логистика практиковалась еще в Древней Персии и Греции, а римские легионы во многом обязаны своей мощью эффективно организованной цепочке поставок². Сегодняшняя логистика является результатом более двух тысячелетий экспериментов, проб и ошибок, прогрессивных дополнений и неудачных попыток. Быстрые инновации в такой стратифицированной дисциплине нецелесообразны.

Но это только одна сторона истории. Принятию искусственного интеллекта также препятствует ряд более практических причин. Современный глобальный рынок расширил сеть поставок и расширил досягаемость местных производителей. Товары могут находиться на десятках разных складов на нескольких континентах, прежде чем они достигнут конечного потребителя, и на каждом этапе пути товар обычно обрабатывается отдельным перевозчиком. Прежде чем попасть к вам в руки, устройство, которое вы используете для чтения этой статьи, вероятно, побывало в большем количестве стран, чем среднестатистический человек когда-либо посетит за всю свою жизнь. Эта гетерогенная и составная система, а также фрагментарные данные, которые она производит, едва ли идеальны для внедрения технологии, которая чаще всего полагается на стабильный источник чистых и единообразных данных.

Как это изменить?

Во-первых, для интенсивного внедрения искусственного интеллекта в логистику потребуются специализированные поставщики. Те же производители программного обеспечения, которые разрабатывают ИИ. решения для распознавания изображений вряд ли обладают инфраструктурой и ноу-хау, необходимыми для решения задач оптимального планирования. Логистика — очень своеобразная деятельность, требующая специальных программных решений.

Во-вторых, будет полезна достаточная степень стандартизации данных. Пока каждая логистическая компания продолжает использовать разные форматы данных, структуры и шаблоны, разработка комплексных моделей искусственного интеллекта, применимых ко всем этапам цепочки поставок, будет сложной задачей. И есть вероятность, что систематизировать этот тип информации не составит большого труда: логистические компании, как правило, имеют схожие процессы, сопоставимые входные и выходные данные и даже используют одно и то же корпоративное программное обеспечение.

Наконец, что важно, как и в случае с любым инновационным продуктом, включающим ИИ. в логистику потребует большого доверия, терпения и настойчивости со стороны владельцев бизнеса, менеджеров и рабочих. Подобно тому, как глобальная цепочка поставок, на которую мы сейчас полагаемся, не была построена за один день, искусственный интеллект не станет единым целым с логистикой за несколько дней или, если на то пошло, несколько лет. Потребуется время, чтобы заметные результаты проявились, и необходимы постоянные инвестиции в исследования и разработки, но долгосрочные выгоды будут обильными и взаимными.

Что может А.И. сделать для логистики?

Добавленная стоимость, которую искусственный интеллект может привнести в логистику, огромна. По своей сути логистика представляет собой большой набор организационных проблем. Это включает в себя планирование того, что переместить, где, когда, как и в каком количестве. Искусственный интеллект, который особенно эффективно распознает закономерности, оценивает возможные будущие сценарии, рассчитывает комбинации и оптимизирует процессы, может помочь поставщику логистических услуг в координации комбинаторных задач, обеспечивая более быстрое, дешевое и эффективное выполнение.

Один из наиболее удачных примеров применения А.И. в области логистики — оптимизация склада и, в частности, оптимизация комплектации. Комплектация — это перемещение по складу для получения товаров, необходимых для выполнения заказов. Комплектация, составляющая в среднем более 50 % всех расходов³, является самой дорогостоящей складской операцией. Искусственный интеллект может значительно сократить затраты и время на сбор заказов, вычисляя кратчайшие пути выбора среди всех возможных комбинаций.

Второй пример — оптимизация маршрутов доставки. Во многом так же, как сокращение путей комплектации может снизить складские расходы, перемещение по более коротким маршрутам доставки может снизить затраты на доставку. Представьте себе почтальона, который должен доставить 100 писем в 100 разных домов. В какой последовательности нужно посетить все 100 домов, чтобы весь путь был кратчайшим? Возможность найти эту последовательность может значительно повысить эффективность процесса.

Слияние ИИ и логистика станет одной из величайших целей нашего века. Цель, которая, если она будет реализована, коренным образом изменит наши линии поставок и приведет к более быстрой, дешевой и более устойчивой логистике. Это окажет глубокое влияние на наши потребительские привычки и на само наше представление об использовании товаров.

Эта история была представлена ​​вам Адамасом

Adamas — это стартап, который разрабатывает программное обеспечение искусственного интеллекта для оптимизации логистических процедур. Хотите узнать о нас больше? Посетите наш веб-сайт и следите за нами в LinkedIn!

Ссылки

[1] Б. Гесинг, С. Дж. Петерсон, Д. Михельсен, Искусственный интеллект в логистике; Совместный отчет DHL и IBM о последствиях и вариантах использования для отрасли логистики, стр. 15, 2018 г.

[2] Encyclopedia Britannica, Логистические системы до 1850 года, в журнале Historical Development, Britannica.com.

[3] Р. Де Костер, Т. Ле Дюк, К. Рудберген, Проектирование и контроль комплектования складских заказов: обзор литературы, European Journal of Operational Research, 182(2): 481–501 .