ИТ в логистике. Традиционные ИТ-решения и инновации, перспективы развития технологий, комментарии экспертов ИТ-рынка

ICT-Online.ru: Как ИТ сегодня помогают логистам оптимизировать маршруты и загружать используемые транспортные средства? Какие ИТ-решения традиционно используются в этой сфере и не теряют актуальность?

Директор по развитию ИИ и web-технологий Artezio (входит в группу компаний ЛАНИТ) Сергей Матусевич: Информационные технологии кардинально изменили подход к организации логистических процессов. Сегодня мы наблюдаем настоящую революцию в оптимизации маршрутов и загрузке транспортных средств. За последние пять лет внедрение продвинутых ИТ-решений позволило ведущим логистическим компаниям сократить расходы на топливо в среднем на 15-20 %, а время доставки — на 25 %.

Директор по развитию ИИ и web-технологий Artezio (входит в группу компаний ЛАНИТ) Сергей Матусевич
Фото: ЛАНИТ

Традиционным фундаментом остаются транспортные системы управления — TMS. Они эволюционировали от простых инструментов планирования до комплексных платформ, интегрирующих данные о дорожной ситуации, погодных условиях, особенностях груза и характеристиках транспортных средств. Эти системы используют сложные математические алгоритмы для расчета оптимальных маршрутов с учетом десятков переменных и ограничений.

Особое место занимают решения для оптимизации загрузки транспорта — так называемые 3D-планировщики. Они виртуально размещают грузы различной формы и массы в грузовом пространстве, учитывая их совместимость, очередность доставки и требования к безопасности. По данным наших исследований, такие системы повышают коэффициент использования грузового пространства на 12-18 %, что для крупных перевозчиков может означать экономию в миллионы долларов ежегодно.

Важным компонентом являются телематические решения, которые собирают и анализируют данные о перемещении и состоянии транспорта в режиме реального времени. Они отслеживают не только местоположение, но и стиль вождения, режим работы двигателя, расход топлива. Анализ этих данных позволяет выявлять неэффективные практики и корректировать маршруты или инструктировать водителей. Компании, внедрившие такие системы, отмечают снижение расхода топлива на 8-12 % и сокращение времени простоя транспорта на 23 %.

Не утрачивают актуальности и системы управления складами (WMS), которые тесно интегрируются с транспортными системами, обеспечивая оптимальную подготовку грузов к отправке. Современные WMS используют алгоритмы машинного обучения для прогнозирования спроса, что позволяет заранее оптимизировать складские запасы и маршруты доставки.

Традиционные решения не теряют актуальности, но эволюционируют, интегрируя новые технологии и аналитические возможности, что обеспечивает логистам конкурентное преимущество в стремительно меняющихся рыночных условиях.

Владелец ИИ-платформы Grosa Softline Digital (ГК Softline) Илья Абоимов: Сегодня для повышения эффективности поставок активно применяются технологии на базе искусственного интеллекта. Например, системы предиктивной аналитики используют для точного прогнозирования спроса на товары с учетом исторических данных, сезонных колебаний и ситуации на рынке.

Владелец ИИ-платформы Grosa Softline Digital (ГК Softline) Илья Абоимов
Фото: Softline

Системы динамического планирования маршрутов на базе ИИ применяют, чтобы сократить время доставки и снизить транспортные расходы. Подобные решения учитывают данные о трафике, погоде, дорожных работах и в режиме реального времени вносят корректировки в маршрут.

Директор-эксперт практики «Управление цепями поставок» компании «Рексофт Консалтинг» Валерий Решетников: Задача оптимизации сетей поставок традиционно делится на несколько уровней, каждый из которых требует специфических решений. На стратегическом уровне, где цепь поставок рассматривается как единая система с взаимосвязью складов, маршрутов и потоков, применяются специализированные инструменты, такие как Supply Chain Guru и anyLogistix. Однако такие решения исторически базировались на ядрах (solver) западных разработчиков, например, IBM Cplex. В текущих условиях доступ к этим технологиям на российском рынке либо ограничен, либо полностью отсутствует. По факту компании продолжают использовать эти решения в контуре, но уже без обновлений и поддержки вендоров.

Директор-эксперт практики «Управление цепями поставок» компании «Рексофт Консалтинг» Валерий Решетников
Фото: Рексофт

Отечественных решений аналогичного класса пока нет, но в ближайшее время возможно появление российских альтернатив. Например, есть разработка solver от компании ArhiPlex, однако решение пока мало распространено.

На уровне планирования операций (цикла S&OP) логистика обычно учитывается с точки зрения логистических ограничений и объемов по направлениям в общем цикле планирования операций компании. В этой области российские компании применяют различные решения в зависимости от зрелости организации. Некоторые продолжают использовать ручное планирование, другие создают собственные разработки или применяют системы различных вендоров. Исторически, крупные компании используют решения от Blue Yonder, Aspen Tech, SAP (и прочие) или решения отечественных вендоров. Однако решения российских производителей пока недостаточно зрелые, а в текущих условиях доступ к западным решениям ограничен. Это приводит к тому, что многие компании продолжают работать с версиями ПО, которые больше не обновляются или разрабатывают собственные решения.

На уровне графикования и краткосрочного планирования (где внимание сосредоточено на маршрутах и использовании единичных транспортных средств) широко применяются TMS-системы (Transportation Management System) и специализированные оптимизаторы. Систем этого класса достаточно много на российском рынке, и они позволяют решать задачи с горизонтом планирования в пределах одной недели. Пока однозначного лидера в этом сегменте нет.

Архитектор инноваций Ramax Group Николай Ситников: Скажем так — современная логистика невозможна без автоматизации, и вопрос выбора оптимальных маршрутов — это только вершина айсберга. Даже если говорить только о транспортной наземной логистике, кроме непосредственно маршрутов доставки есть еще и схемы загрузки транспортных средств, и планирование мультимодальной логистической сети (например, когда компания продумывает план перевалки груза между железнодорожным транспортом и автотранспортом), и управления складским двором (отдельно загрузкой и разгрузкой транспортных средств), и много чего еще.

Архитектор инноваций Ramax Group Николай Ситников
Фото: Ramax Group

Конечно, логистика не ограничивается только транспортом. Есть еще складская логистика, в рамках которой важно оптимизировать схему хранения, исходя из стоящих бизнес-целей конкретной компании. Например, у кого-то проблемой является эффективность использования площадей хранения, у других — сложности с высокой оборачиваемостью, для чего важно минимизировать время комплектации заказов. Во всех этих случаях без автоматизации и внедрения ИТ-решений различного плана обойтись уже невозможно.

ICT-Online.ru: Какие новые технологии приходят в логистику? На каких участках они используются прежде всего? Какие особенно интересные проекты реализованы?

Сергей Матусевич (Artezio): Мы наблюдаем настоящий технологический прорыв в сфере логистики. Искусственный интеллект и машинное обучение сегодня активно внедряются в прогнозирование спроса и планирование поставок. Системы на базе ИИ анализируют исторические данные, сезонные тренды, рыночную динамику и даже информацию из социальных сетей, чтобы предсказать потребности клиентов с точностью до 92-95 %. Это позволяет компаниям сократить запасы на 20-30 % без ущерба для уровня сервиса.

Беспилотные технологии постепенно входят в нашу реальность. В закрытых экосистемах — портах, складских комплексах, производственных территориях – уже работают автономные погрузчики и транспортеры. В открытой среде пока преобладают системы помощи водителю, но некоторые компании уже тестируют полностью беспилотные грузовики. Например, TuSimple достигла значительных успехов в испытаниях автономных грузовиков, которые прошли 100 % тестовых трасс без ручного вмешательства. Хотя система однажды перешла в режим «минимального риска» из-за нештатной ситуации, результаты остаются впечатляющими. Компания продолжает испытания, в том числе в Китае, хотя точные сроки начала полноценной коммерческой эксплуатации пока не определены.

Блокчейн трансформирует управление цепями поставок, обеспечивая беспрецедентную прозрачность и надежность данных. IBM и Maersk создали платформу TradeLens, которая отслеживает перемещение контейнеров и сопроводительной документации, сокращая время обработки документов с нескольких дней до нескольких минут. К этой системе уже подключились более 150 крупных участников рынка морских перевозок.

Интернет вещей революционизирует мониторинг грузов. Умные контейнеры, оснащенные датчиками, передают информацию о местоположении, температуре, влажности, вибрации и даже попытках несанкционированного доступа. По данным нашего исследования, такие решения снижают потери при транспортировке скоропортящихся продуктов на 25-40 %.

Особенно интересные проекты реализуются на стыке технологий. В морской логистике компания Shone интегрировала компьютерное зрение с ИИ для создания систем предотвращения столкновений судов. На складах Amazon внедрила роботов-манипуляторов, которые распознают объекты с помощью компьютерного зрения и машинного обучения, подбирая оптимальную стратегию захвата для предметов различной формы и хрупкости.

В сфере мультимодальных перевозок мы видим появление цифровых платформ, которые в режиме реального времени используют предиктивную аналитику для оптимизации маршрутов. Такие компании, как Zencargo, разрабатывают аналитические инструменты, позволяющие прогнозировать потенциальные задержки и автоматически корректировать планы поставок. Интеграция различных видов транспорта в единую цифровую экосистему помогает сократить общее время доставки на 20-25 % и снизить логистические издержки на 15-18 %.

Технология цифровых двойников позволяет создавать виртуальные копии логистических сетей и моделировать различные сценарии для выявления узких мест и оптимизации процессов. Этот подход особенно эффективен при управлении сложными международными цепями поставок, где множество переменных могут влиять на конечный результат.

Илья Абоимов (Softline Digital): Один из последних трендов в логистике — использование решений на основе прогнозных ИИ-моделей. Они работают на анализе больших данных (история продаж, запасы на складах, информация о дорожной ситуации и погодных условиях) и машинного обучения и позволяют эффективнее управлять логистикой.

Преимущество таких решений в точности прогнозирования спроса, что помогает избежать избыточности или дефицита запасов, в своевременности прогнозов — обновление в реальном времени, и повышении прибыльности за счет оптимизации процессов.

Валерий Решетников («Рексофт Консалтинг»): Если говорить не только об ИТ, то в сфере логистики наблюдается активное внедрение новых технологий, особенно в области складских операций. Это связано с острой нехваткой персонала, что стимулирует развитие различных решений роботизации и автоматизации. Сейчас становятся интересными технологии автономного вождения на складе, которые с относительно малыми затратами интегрируются в складскую технику, позволяя сократить расходы на персонал и частично автоматизировать процессы.

На данном этапе развития решения автономного вождения, связанные с транспортной логистикой, пока остаются лишь на этапе экспериментов. Вопрос о внедрении автономных грузовиков остается открытым: несмотря на проведенные тестовые запуски, о масштабном развертывании подобных решений в ближайшие два года говорить сложно.

Кроме того, активно развиваются программные решения с использованием машинного зрения, например, автоматизирующие инвентаризацию с помощью камер. Также показывают хорошую динамику технологии дополненной реальности, которые способствуют повышению эффективности работы персонала.

Николай Ситников (Ramax Group): Повторюсь, что термин «логистика» очень широкий. Равно как и «новые технологии». Например, есть ИИ с компьютерным зрением для упрощения инвентаризации на складах, есть IIoT для трекинга грузов, есть блокчейн и смарт-контракты для взаиморасчетов в ходе доставки товара, а также другие виды ИИ для подбора аналогов той или иной номенклатуры. Список можно долго продолжать. Если же мы сузим область до вопросов повышения эффективности работы за счет построения оптимальных маршрутов или иных планов, то в этой области к традиционным методам математической оптимизации начинают добавляться использование нейронных сетей и других ИИ-методов, чтобы гибридная модель находила решения быстрее или лучше масштабировалась под рост объемов.

ICT-Online.ru: Ваши прогнозы относительно развития ИТ-продуктов для логистики. Какие из существующих решений будут особенно активно распространяться и почему? Каких технологий не хватает рынку, как скоро они могут появиться?

Сергей Матусевич (Artezio): Говоря о прогнозах развития ИТ-продуктов для логистики, я вижу несколько ключевых направлений, которые будут активно развиваться в ближайшие годы.

Первое — это решения на базе искусственного интеллекта, интегрированные во все аспекты логистического процесса. Мы наблюдаем переход от изолированных ИИ-систем к комплексным решениям, охватывающим всю цепочку поставок. Особенно перспективны когнитивные системы, способные не только анализировать данные, но и самостоятельно принимать решения в стандартных ситуациях. По прогнозам Gartner, к 2026 году более 75 % крупных логистических компаний будут использовать ИИ для автоматизации принятия рутинных решений, что вдвое больше показателя 2023 года.

Вторым важным трендом станет развитие платформ для мультимодальных перевозок с элементами маркетплейса. Такие платформы позволят грузоотправителям в режиме реального времени выбирать оптимальные комбинации транспортных средств и маршрутов, основываясь на стоимости, времени доставки и углеродном следе. По данным McKinsey, подобные решения могут сократить логистические затраты на 15-20 % и значительно снизить воздействие на окружающую среду.

Третье направление — дальнейшее развитие автономных транспортных систем. Несмотря на технологические и регуляторные сложности, беспилотные грузовики, дроны и роботы-курьеры будут постепенно занимать все большую долю рынка. По прогнозам ABI Research, к 2030 году около 30 % коммерческих перевозок на дальние расстояния будут осуществляться с использованием полуавтономных или полностью автономных технологий.

Четвертое — развитие технологий дополненной реальности для складских операций. Системы «умного отбора» (Smart picking) в комбинации с AR-очками значительно повысят эффективность работы складского персонала. Такие решения позволят достичь точности комплектации до 99,8 % и сократить время обучения новых сотрудников на 60 %. Особенно активно они будут распространяться в e-commerce, где требования к скорости и точности комплектации постоянно растут.

Пятое направление — блокчейн и смарт-контракты для обеспечения прозрачности и автоматизации взаиморасчетов в цепях поставок. Эта технология решает давнюю проблему логистической отрасли — недостаток доверия между участниками цепочки поставок. По прогнозам IDC, к 2027 году около 40 % международных перевозок будут использовать смарт-контракты для автоматизации платежей и документооборота.

Что касается потребностей рынка, наиболее остро ощущается нехватка полностью интегрированных решений, позволяющих управлять сквозным процессом от первой до последней мили с учетом всех участников цепочки поставок. Существующие системы часто фрагментированы и плохо взаимодействуют друг с другом. Развитие открытых стандартов и API для обмена данными между различными участниками логистического процесса — одна из ключевых задач, решение которой мы ожидаем увидеть в ближайшие 2-3 года.

Также рынку не хватает доступных аналитических инструментов для малого и среднего бизнеса. Крупные компании могут инвестировать в дорогостоящие системы, но МСБ часто остается за бортом цифровой трансформации. Появление облачных сервисов с функцией pay-as-you-go должно решить эту проблему в течение ближайших лет.

Логистическая отрасль переживает период глубокой трансформации, и компании, которые смогут эффективно интегрировать новые технологии в свои процессы, получат существенное конкурентное преимущество.

Илья Абоимов (Softline Digital): Можно предположить, что наиболее активно будут развиваться решения на базе искусственного интеллекта, Интернета вещей (IoT) и автоматизированных систем управления логистическими процессами. Основными технологическими трендами будут автоматизация принятия управленческих решений с помощью ИИ, развитие IoT-инфраструктуры для сбора данных о состоянии транспорта и груза в реальном времени и экологический подход, направленный на сокращение выбросов.

Валерий Решетников («Рексофт Консалтинг»): В логистике будет наблюдаться дальнейшее развитие решений в части роботизации и автоматизации складских процессов. На текущий момент более 80 % логистических компаний в стране в той или иной степени внедряют решения как для частичной, так и для комплексной автоматизации процессов. В условиях дефицита кадров эти технологии приобретают особую важность и становятся наиболее привлекательными для инвестиций со стороны руководства компаний. По данным Высшей школы экономики, уже к 2030 году российский рынок цифровизации индустрии логистики вырастет в 7 раз и достигнет 626,6 млрд рублей, что поспособствует увеличению производительности труда примерно на 20 %.

Помимо этого, активное развитие сегмента маркетплейсов увеличивает спрос на ИТ-системы, способные эффективно управлять последней милей.

Николай Ситников (Ramax Group): Определенно, развиваться ИТ-продукты для логистики будут, так как затраты на логистику растут и любое решение, позволяющее повысить рентабельность, будет востребовано рынком. При этом будет идти развитие систем от продуктов, автоматизирующих работу логиста, к продуктам, способным помогать в принятии решений за счет построения оптимального плана действий.

ICT-Online.ru: Большое спасибо всем за беседу!