Уровень цифровизации логистики в России эксперты оценивают пока в 20-30%. При этом, отмечают они, основная доля автоматизации и работы с данными приходится именно на крупных игроков, которые задают тренды развития всего рынка. Какие инструменты цифровизации используют транспортные компании уже сегодня, что это дает их клиентам, и какие технологии будут внедрены уже в ближайшее время — в материале РБК+ Петербург.
Глобальный тренд
По оценкам Mordor Intelligence, в 2025 году объем мирового рынка автоматизации в логистике достигнет $82,7 млрд, а к 2030 уже $132,6 млрд. Он охватывает все направления — от закупок и производства до обслуживания клиентов и оформления возвратов. Наиболее активно развивается внедрение различных сенсоров и интернета вещей, создание цифровых двойников и применение облачных сетей. Эксперты MHI и Deloitte отмечают, что наибольшее влияние на развитие цепочек поставок в ближайшее десятилетие окажут искусственный интеллект и блокчейн.
$132,6 млрд. составит объем мирового рынка автоматизации в логистике, по оценкам Mordor Intelligence
В России, по оценке основателя Loginet Германа Раскина, уровень цифровизации в логистике можно оценить в 20-30%. И в основном речь идет о крупных игроках, которые внедряют различные решения для повышения своей эффективности.
Внедрение новых инструментов в первую очередь увеличивает производительность компании, сокращает сроки обработки грузов, уменьшает расходы, говорит ведущий эксперт УК «Финам Менеджмент» Дмитрий Баранов. «Кроме того, цифровизация позволяет быстрее реагировать на изменения в отрасли, на изменение мер государственного регулирования, улучшить взаимодействие с заказчиками», — добавляет он.
От автоматизации к цифровизации
Для понимания глубины внедрения тех или иных инноваций в логистике необходимо разделить автоматизацию и цифровизацию. «Автоматизация — это ускорение привычных человеку бизнес-процессов за счет технических и программных средств. Если убрать автоматизацию, то человек сможет это повторить, просто медленнее», — поясняет CEO компании VeeRoute Алексей Макеев. В качестве примера он приводит конвейерную ленту на складе или программное обеспечение для автоматизации учета транспорта. «А вот цифровизация — это принципиальное перестроение процесса, который человек уже практически не может повторить за приемлемое для бизнеса время. Здесь в качестве примера можно привести "компьютерное зрение"», — добавляет он.
В поле цифровизации наиболее продвинулись складские процессы, отмечает эксперт. «Есть полностью автоматизированные склады — работа почти без участия человека на всех этапах — «руки укладчики» тары на паллеты, «роботы-пылесосы» для транспортировки, 3D-штабелеры и т.д.», — приводит пример Алексей Макеев.
В целом же, процессы в логистике заканчивают базовый уровень автоматизации. «Есть компании-инноваторы, которые начинают переходить на следующий уровень — погружаться в систему цифровой трансформации. Примерами будут «AI агенты» по обслуживанию клиентских заказов или решения в области автоматического планирования и маршрутизации перевозок», , — уточняет экперт.
С такой оценкой развития цифровизации в российской логистике согласен и исполнительный директор ITentika Александр Чиченин. «Есть компании, которые уже используют GPS-мониторинг, аналитику больших данных и алгоритмы машинного обучения. Это помогает строить более эффективные маршруты для различных видов транспорта», — добавляет он.
Склады и ИИ
В России крупные игроки активно используют искусственный интеллект, роботов, проводят модернизацию клиентских сервисов, применяют простую электронную подпись для ускорения оформления заказа и API-интеграции, когда решение внедряется в систему клиента и позволяет упростить управление логистикой, а также увеличить количество перевозок без дополнительного найма сотрудников. В комплексной логистике используется WMS-система.
«WMS оцифровывает операции и учет товаров на складе, поэтому мы получаем возможность управления заказами на приемку и отгрузку, организуем прозрачный учет номенклатуры по количеству, качеству и другим атрибутам (номер партии, срок годности, серийные номера, коды маркировок), осуществляем интеграцию с системой клиента, формируем различные виды отчетности, например, по ликвидности товара», — рассказывает заместитель генерального директора по развитию ГК «Деловые Линии» Дмитрий Хрущалев.
Также логистические компании активно внедряют ИИ для оптимизации процессов, снижения издержек и повышения эффективности. Например, он уже применяется для выстраивания маршрутов и управления транспортировкой, прогнозирования спроса и учета запасами, для складской автоматизации, для управления цепочками поставок (Supply Chain Management) и для предикативного технического обслуживания (Predictive Maintenance), а также для ценообразования и планирования персонала.
«Искусственный интеллект помогает анализировать большие данные, находить узкие места и оптимальные решения. Например, ИИ может помочь оптимизировать складские операции и автоматизировать управление запасами, выстроить лучший маршрут и загрузку транспорта. Но нужно не только развивать технологии, но и обучать бизнес при принятии решений правильно использовать данные, которые генерирует искусственный интеллект», — подчеркивает Александр Чиченин.
Директор департамента разработки и внедрения систем искусственного интеллекта ИТ-компании BIA Technologies Михаил Красильников также обращает внимание на качество данных, без достаточного количества которых нейросетевые инструменты не смогут выполнять свои функции. «Благодаря тому, что в таких отраслях, как логистика, различные онлайн-платформы и маркетплейсы, уже есть большой объем оцифрованной информации, ИИ-инструменты в них показали себя хорошо, например, для планирования спроса и предиктивной аналитики периодов пиковых нагрузок. С их помощью можно повысить точность прогнозирования, заранее запланировать необходимое количество сотрудников, выстроить оптимальное расписание и сократить простой», — отмечает он.
Пример использования ИИ:
Оптимизации маршрутов и управления транспортировкой:
Для решения задачи используются алгоритмы машинного обучения и нейронные сети для анализа данных о трафике, погодных условиях, дорожных происшествиях и временных ограничениях.
Этот процесс напрямую влияет на снижение транспортных издержек, повышение точности доставок и оптимизацию времени. Применение ИИ позволяет находить наиболее эффективные маршруты, учитывая большое количество динамических факторов.
Складская автоматизация и управление запасами:
Для решения задачи роботизированные системы, управляемые ИИ, автоматически собирают, сортируют и размещают товары на складах. ИИ также оптимизирует расположение товаров для сокращения времени на их поиск.
Это дает снижение затрат на ручной труд и повышение точности операций. ИИ может минимизировать ошибки и значительно ускорять выполнение задач.
Внедрение роботов
Следующий большой пласт внедрений в России связан с роботизацией склада. Пока мы видим отдельные решения на рынке. Так, «Деловые Линии» внедрили систему, предназначенную для сортировки посылок весом до 30 кг, в подразделении Новосибирска. Для тестирования были выбраны компактные роботы отечественной разработки, которые могут двигаться со скоростью 2 м/с, что в 1,5 раза быстрее ходьбы человека. По итогам эксперимента в компании выяснили, что роботизация сортировки посылок позволяет повысить производительность процесса примерно в 1,5 раза.
«Также благодаря технологии сокращается трудоемкость операций и снижается себестоимость сортировочных работ, — говорит Дмитрий Хрущалев. — Процесс будет быстрее и эффективнее, и это заметное преимущество, благодаря которому справляться с большим объемом посылок станет гораздо проще». В течение года внедрить новую систему сортировки планируется и в других подразделениях компании.
Следующий шаг — масштабирование. Как отмечает Герман Раскин, это уже принципиально другая задача — создать автономный процесс на конкретном предприятии или обеспечить взаимодействие нескольких полностью роботизированных площадок. Наладить взаимодействие таких автоматизированных объектов между собой отрасли еще только предстоит.
Дорога в облака
В дальнейшем цифровизация логистики напрямую будет связана с расширением применения облачных технологий, полагает Герман Раскин. «Все, что касается цифровизации логистики внутри предприятия, — это в основном коробочные решения, все, что связано с подрядчиками и управлением процессами, — переходит в облако, поскольку интеграция и обмен данными в этом случае намного быстрее и не требует больших инвестиций в оборудование и содержание инфраструктуры», — уточняет он.
Один из трендов — это WMS на базе облачных технологий. Сейчас пока есть вопросы к безопасности хранения данных таких систем, однако направление выглядит перспективным. Их главным преимуществом можно назвать рентабельность, так как не нужно выстраивать собственную ИТ-инфраструктуру, отмечают в ГК «Деловые Линии».
Еще одним трендом можно назвать интеграцию со всевозможными датчиками и системами. В случае c датчиками это позволяет до мелочей видеть все, что происходит на складе и управлять процессами в зависимости от их показателей. В случае с системами это выстраивание единой информационной экосистемы.
Применение ИИ также будет расширяться. Например, в будущем на ИИ можно будет перевести полную обработку заказов, распознавание и анализ документов, мониторинг состояния товаров в реальном времени, распределение рабочих задач, автоматическое ценообразование и расчет тарифов, а также отдать энергетическую оптимизацию логистических процессов, полагают в ГК «Деловые Линии». «Эти процессы становятся все более доступными благодаря развитию технологий датчиков, больших данных и вычислительных мощностей», — говорит Дмитрий Хрущалев.
Вслед за клиентом
Через 5-10 лет будет больше гибкой и адаптивной роботизации, уверен Александр Чиченин. «Мы увидим больше беспилотных решений. Вопрос уже не столько в технологиях, сколько в развитии инфраструктуры и нормативной базы, которая зачастую не позволяет быстро совершенствовать устаревающие процессы», — отмечает он.
Герман Раскин напоминает, что главный в логистике — потребитель. Именно он сейчас, в зависимости от канала покупки, формирует потребность во внедрении технологий и новых цепочек поставок, которые должны обеспечить скорость доставки. А с учетом роста онлайн-торговли к этому показателю предъявляются все более высокие требования. «В Китае средний срок доставки уже составляет порядка 18 часов, а к 2030 году должен сократиться до 3 часов. Агрегация, обработка больших баз данных и уберизация ресурсов в цепочке поставок позволяет достичь этих результатов», — говорит он.
Цифровизация дает компаниям, прежде всего, прозрачность и управляемость всех бизнес-процессов, возможность при помощи инструмента быстро моделировать ситуацию и меняться, напоминает Алексей Макеев. «А клиентам — качество, скорость получения услуг и возможность насладиться индивидуальными условиями», — добавляет он.
Именно на развитие сервисных составляющих будут направлены ближайшие изменения в отрасли, полагают эксперты. «Логистика использует различные технологии цифровизации в первую очередь потому, что этого требует конкуренция в отрасли: компания, которая может предложить клиенту оформить заказ электронным способом эффективнее той, которая ведет переписку бумажными письмами», — напоминает Дмитрий Баранов.
Возможные же изменения в логистике через несколько лет могут состоять, по словам эксперта, в расширении применения искусственного интеллекта, расширении функционала самих логистических компаний, когда они будут больше обрабатывать различные товары, а не просто их хранить и перевозить, также могут быть созданы новые виды упаковки, которые будут многоразовыми и не будут загрязнять окружающую среду.
