Сергей Матусевич (Artezio): «Мы наблюдаем настоящую революцию в оптимизации маршрутов и загрузке транспортных средств»

— Сергей, как ИТ сегодня помогает логистам оптимизировать маршруты и загружать используемые транспортные средства? Какие ИТ-решения традиционно используются в этой сфере и не теряют актуальность?

— 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 %.

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.

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

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.

— Какие новые технологии приходят в логистику? На каких участках они используются прежде всего? Какие особенно интересные проекты реализованы?

— Что касается новых технологий в логистике, мы наблюдаем настоящий технологический прорыв в этой сфере. 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.

— Если у вашей компании есть опыт в данном направлении, поделитесь, пожалуйста.

— Говоря об опыте Artezio в сфере логистических ИТ-решений, хочу подчеркнуть, что искусственный интеллект стал центральным элементом наших разработок. Мы активно внедряем ИИ во все ключевые области логистики, добиваясь впечатляющих результатов для наших клиентов.

В области маршрутизации наши алгоритмы машинного обучения анализируют огромные массивы исторических данных о перевозках, дорожной обстановке и погодных условиях. Это позволяет не просто строить оптимальные маршруты, а предвидеть потенциальные сложности и заранее предлагать альтернативные решения. Технологии компьютерного зрения помогают автоматизировать складские операции, значительно ускоряя процессы комплектации и отгрузки.

Особый фокус в нашей работе мы делаем на предиктивной аналитике. Разработанные нами системы прогнозируют спрос с высокой точностью, что позволяет оптимизировать запасы и транспортные потоки. ИИ-модели обучаются на постоянно обновляемых данных, адаптируясь к сезонным колебаниям и рыночным трендам.

Мы реализовали несколько проектов в сфере мультимодальных перевозок, где интеллектуальные алгоритмы координируют взаимодействие различных видов транспорта. Наши решения в реальном времени оценивают множество факторов и автоматически корректируют логистические схемы при возникновении непредвиденных ситуаций.

В последнее время мы уделяем большое внимание технологии цифровых двойников. Созданные нами виртуальные модели логистических сетей позволяют проводить сценарное моделирование и выявлять потенциальные узкие места до их возникновения в реальной среде.

Практика показывает, что внедрение ИИ-решений в логистику обеспечивает нашим клиентам значительные конкурентные преимущества, сокращая операционные затраты в среднем на 15-20 % и повышая точность соблюдения сроков доставки до 95 % и выше.

— 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?

— 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.

— Большое спасибо за беседу!