ИИ в логистике: разбираемся на примерах, какие задачи можно решить с помощью нейросетей
Получите бесплатную консультацию:
Работа в логистике — это всегда многозадачность, высокий уровень ответственности и постоянное давление. Планирование маршрутов, управление складом, поставки, поиск оптимальных решений для снижения затрат — все эти задачи требуют высокой точности, но ограничены по времени.
Поэтому на каждом этапе есть риски ошибок и неточностей, которые могут привести к задержкам, потерям или снижению удовлетворенности клиентов.
Однако многие из этих проблем можно решить или, хотя и значительно ускорить, с помощью искусственного интеллекта для логистики. Современные нейросети в логистике помогают автоматизировать рутинные процессы, делать точные прогнозы, оптимизировать маршруты и снижать затраты.
В статье рассмотрим, какие именно задачи можно решить с помощью нейросетей, какие преимущества это дает и какие нейросети для логистики можно использовать для достижения максимальных результатов.
Поэтому на каждом этапе есть риски ошибок и неточностей, которые могут привести к задержкам, потерям или снижению удовлетворенности клиентов.
Однако многие из этих проблем можно решить или, хотя и значительно ускорить, с помощью искусственного интеллекта для логистики. Современные нейросети в логистике помогают автоматизировать рутинные процессы, делать точные прогнозы, оптимизировать маршруты и снижать затраты.
В статье рассмотрим, какие именно задачи можно решить с помощью нейросетей, какие преимущества это дает и какие нейросети для логистики можно использовать для достижения максимальных результатов.
Прогнозирование спроса
Одна из самых больших проблем в логистике — переизбыток или, наоборот, дефицит товара на складах. Это может привести к излишним затратам на складирование — для пользователей склада, и к недостаточной заполненности склада — для владельцев склада. Чтобы избежать этих проблем, можно воспользоваться нейросетями для прогнозирования.
Это так же поможет не переполнять склады товарами с низкой оборачиваемостью. В таком случае пользователь не сэкономит на транспортной доставке, зато потратит меньше средств на хранение продукции на складе.
Как использовать нейросети для прогнозирования:
Для прогнозирования подходят Prophet или Chat GPT, которые способны учитывать большое количество факторов и прогнозировать спрос на основе исторических данных.
Пример.
Компания, занимающаяся продажей бытовой техники, использовала нейросети для прогнозирования спроса на телевизоры в преддверии Черной пятницы. На основе исторических данных о покупках, активности на сайте и информации о прошлых распродажах нейросеть предсказала рост покупательной активности для микроволновых печей. На основе данных компания не только оптимизировала поставки, но и сэкономила на хранении товара.
Одна из самых больших проблем в логистике — переизбыток или, наоборот, дефицит товара на складах. Это может привести к излишним затратам на складирование — для пользователей склада, и к недостаточной заполненности склада — для владельцев склада. Чтобы избежать этих проблем, можно воспользоваться нейросетями для прогнозирования.
Это так же поможет не переполнять склады товарами с низкой оборачиваемостью. В таком случае пользователь не сэкономит на транспортной доставке, зато потратит меньше средств на хранение продукции на складе.
Как использовать нейросети для прогнозирования:
- Подготовьте данные. Соберите данные о продажах в разные периоды времени, сезонности, акциях, рекламных кампаниях, погодных условиях и событиях, которые могут повлиять на спрос. Чем больше данных будет в нейросетях, тем точнее будет прогноз.
- Формулируйте запрос. Для нейросети необходимо указать, какие товары, в каком количестве и на какой период нужно спрогнозировать. Запрос должен учитывать все возможные факторы, влияющие на спрос: используйте собранную информацию.
Для прогнозирования подходят Prophet или Chat GPT, которые способны учитывать большое количество факторов и прогнозировать спрос на основе исторических данных.
Пример.
Компания, занимающаяся продажей бытовой техники, использовала нейросети для прогнозирования спроса на телевизоры в преддверии Черной пятницы. На основе исторических данных о покупках, активности на сайте и информации о прошлых распродажах нейросеть предсказала рост покупательной активности для микроволновых печей. На основе данных компания не только оптимизировала поставки, но и сэкономила на хранении товара.
Оптимизация маршрута
Для планирования маршрутов многие логистические компании используют стандартные навигаторы вроде 2Гис или Google Maps. Однако они не могут точно предсказать, будет ли где-то на маршруте пробка и не окажется ли дорога закрытой. Более того, часто навигаторы показывают наиболее популярные, но не всегда оптимальные маршруты.
Как использовать нейросети для оптимизации маршрута:
Для составления маршрута можно использовать Google Maps API с поддержкой нейросетевых алгоритмов или Gurobi.
Пример.
Логистическая компания, использующая нейросети для маршрутизации доставки товаров в крупный мегаполис, смогла сократить время на 20% при доставке. Нейросеть проанализировала данные о пробках, погодных условиях и даже плотности движения на основе исторических данных. Так компания следит за соблюдением сроков доставки и снижает расходы на топливо.
Для планирования маршрутов многие логистические компании используют стандартные навигаторы вроде 2Гис или Google Maps. Однако они не могут точно предсказать, будет ли где-то на маршруте пробка и не окажется ли дорога закрытой. Более того, часто навигаторы показывают наиболее популярные, но не всегда оптимальные маршруты.
Как использовать нейросети для оптимизации маршрута:
- Подготовьте данные. Для оптимизации маршрутов важно собирать информацию о пробках, погодных условиях, авариях, закрытых дорогах и времени суток. Также необходимо указать тип транспортных средств, расстояние и ограничения на использование частных маршрутов. Статистику можно поискать в интернете.
- Формулируйте запрос. Укажите, для какого маршрута и в какой день требуется оптимизация, с учетом вышеперечисленных факторов.
Для составления маршрута можно использовать Google Maps API с поддержкой нейросетевых алгоритмов или Gurobi.
Пример.
Логистическая компания, использующая нейросети для маршрутизации доставки товаров в крупный мегаполис, смогла сократить время на 20% при доставке. Нейросеть проанализировала данные о пробках, погодных условиях и даже плотности движения на основе исторических данных. Так компания следит за соблюдением сроков доставки и снижает расходы на топливо.
Оптимизация складских помещений
Оптимизация складских помещений — это способ ускорить работу сотрудников. Для этого можно, например, можно наиболее оборачиваемые товары хранить ближе к пункту сборки. Кроме того, грамотное распределение продукции по складу поможет вместить в него больше товаров — а это принесет больше прибыли.
Как использовать нейросети для оптимизации складов:
Для оптимизации склада можно использовать ChatGPT, другие инструменты OpenAI или аналоги.
Пример.
Один из крупных ритейлеров использовал нейросеть для анализа складских потоков и распределения товаров. Ранее сотрудники тратили слишком много времени на поиск товаров. После применения нейросети товары с высокой оборачиваемостью расположили ближе к выходу, что увеличило скорость обработки заказов на 25%.
Оптимизация складских помещений — это способ ускорить работу сотрудников. Для этого можно, например, можно наиболее оборачиваемые товары хранить ближе к пункту сборки. Кроме того, грамотное распределение продукции по складу поможет вместить в него больше товаров — а это принесет больше прибыли.
Как использовать нейросети для оптимизации складов:
- Подготовьте данные. Соберите данные о размещенных товарах и их оборачиваемости. Учитывайте размеры товара, вес, категорию и время отгрузки.
- Формулируйте запрос. Укажите, какие товары нужно разместить в более удобных местах на складе в зависимости от их востребованности.
Для оптимизации склада можно использовать ChatGPT, другие инструменты OpenAI или аналоги.
Пример.
Один из крупных ритейлеров использовал нейросеть для анализа складских потоков и распределения товаров. Ранее сотрудники тратили слишком много времени на поиск товаров. После применения нейросети товары с высокой оборачиваемостью расположили ближе к выходу, что увеличило скорость обработки заказов на 25%.
Составлять отчеты и анализировать данные
Чтобы повысить эффективность логистики — нужно регулярно составлять отчеты и анализировать данные. Нейросети могут помочь в автоматическом создании отчетов, а также выявить скрытые особенности и аспекты в работе, которые можно улучшить.
Как использовать нейросети для создания отчетов:
Пример.
Одна крупная транспортная компания использовала нейросеть для составления отчетов по доставке и складу. Нейросеть стала примером того, что типы типов товаров часто допускаются с задержкой из-за неправильного размещения на складе, и предложила оптимизацию, которая ускоряет процесс.
Чтобы повысить эффективность логистики — нужно регулярно составлять отчеты и анализировать данные. Нейросети могут помочь в автоматическом создании отчетов, а также выявить скрытые особенности и аспекты в работе, которые можно улучшить.
Как использовать нейросети для создания отчетов:
- Подготовьте данные. Соберите сведения о логистических процессах: объемах перевозок, времени хранения на складе, времени доставки и т.д.
- Формулируйте запроса. Укажите, какие данные и показатели нужно включить в отчет.
Пример.
Одна крупная транспортная компания использовала нейросеть для составления отчетов по доставке и складу. Нейросеть стала примером того, что типы типов товаров часто допускаются с задержкой из-за неправильного размещения на складе, и предложила оптимизацию, которая ускоряет процесс.
Каким нейросетям отдать предпочтение, чтобы оптимизировать логистику
Когда речь идет о внедрении нейросетей в логистику, важно понимать, что существует несколько типов нейросетей, которые могут подходить для разных задач:
Есть и такие сервисы, которые изначально дают точные статистические данные и готовые решения. Эти нейросети подходят для тех компаний, которым необходимы готовые инструменты с минимальной настройкой. Эти системы довольно дороги, но они дают компаниям возможность сразу использовать готовые решения, которые не требуют дополнительной настройки и доработки.
Когда речь идет о внедрении нейросетей в логистику, важно понимать, что существует несколько типов нейросетей, которые могут подходить для разных задач:
- Некоторые нейросети могут предложить только идеи или рекомендации, которые специалисты должны доработать и адаптировать под конкретный бизнес. Эти нейросети часто работают с большими объемами данных, анализируя их и выявляя изменения, однако конечные решения всегда остаются за человеком.
- Другие нейросети могут интегрироваться с инструментами, которые специалисты уже используют в своей повседневной работе, такими как системы управления складом или транспортом. Эти нейросети могут предоставлять рекомендации или автоматизировать процессы без необходимости глубокой доработки. Такие нейросети ускоряют процесс, делают его более автоматизированным, что сокращает время на принятие решений.
Есть и такие сервисы, которые изначально дают точные статистические данные и готовые решения. Эти нейросети подходят для тех компаний, которым необходимы готовые инструменты с минимальной настройкой. Эти системы довольно дороги, но они дают компаниям возможность сразу использовать готовые решения, которые не требуют дополнительной настройки и доработки.
Внедрение искусственного интеллекта в логистику помогает ускорить процессы, снизить риски и сократить затраты. Современные нейросети для логистики анализируют большие объемы данных и повышают точность решений.
Важно выбирать подходящие инструменты для каждой задачи. Некоторые нейросети предлагают идеи, требующие доработок, другие интегрируются с существующими инструментами, третьи — предоставляют готовые решения с минимальной настройкой. ИИ в логистике помогает повысить эффективность, снизить затраты и сделать бизнес более конкурентоспособным.
Важно выбирать подходящие инструменты для каждой задачи. Некоторые нейросети предлагают идеи, требующие доработок, другие интегрируются с существующими инструментами, третьи — предоставляют готовые решения с минимальной настройкой. ИИ в логистике помогает повысить эффективность, снизить затраты и сделать бизнес более конкурентоспособным.