Искусственный интеллект становится отличным помощником для логистов

Перевозка грузов сегодня становится одним из направлений оптимизации бизнес-процессов. Мы уже наблюдаем качественное изменение подходов к организации транспортной логистики. Компании все чаще выбирают интегрированные решения, позволяющие снизить издержки и повысить эффективность доставки. Тем не менее в отрасли остаются пробелы, которые пока не заполнены.

Трудности с доставкой начинаются на этапе выбора транспортного средства. Логисты часто не учитывают такие факторы, как габариты груза (длину, ширину, высоту), вес, возможность штабелирования и условия транспортировки - например, температурный режим для скоропортящихся товаров. Такие опции особенно востребованы при перевозке продуктов питания, фармацевтических препаратов и других чувствительных грузов.

Между тем ошибки в этих расчетах влекут за собой внушительные штрафы, которые для должностных и юридических лиц могут достигать 500 тысяч рублей. Именно поэтому всегда лучше использовать карго-план - пошаговую схему, которая помогает максимально эффективно распределить груз в транспортном средстве. Он позволяет избежать ситуаций, когда товар занимает больше места, чем это необходимо.

Распространенная ошибка - неравномерное по массе распределение груза в кузове. Важно соблюдать правила укладки и следить за нагрузкой на оси. Это особенно актуально для крупных грузовиков и контейнеров. Например, смещение центра тяжести груза на судне или инженерные ошибки при создании грузового плана могут привести к значительным отклонениям от норм, что способно повлиять на мореходные качества судна и его скорость.

Ошибки при расчете объема и веса груза часто возникают из-за недостаточной квалификации сотрудников или применения устаревших методов. Около 10 процентов рейсов совершается с неверными расчетами. Актуальной в связи с этим становится цифровизация логистических процессов. Внедрение систем управления складом (WMS) и транспортом (TMS) позволяет минимизировать человеческий фактор и повысить точность планирования.

Трудности с доставкой начинаются на этапе выбора транспорта

При этом полный переход на автоматизацию преждевременен. Хоть искусственный интеллект и становится отличным помощником для логистов, он все еще может выдавать ошибочные выводы или неидеальные рекомендации. Без участия человека тут не обойтись.

Также ИИ не позволяет полноценно справляться с форс-мажорными обстоятельствами, которые часты в логистике: с погодными катаклизмами, пробками или внезапными изменениями в заказах. Это связано с тем, что искусственный интеллект требует качественных данных. В реальности же информация часто разрозненная, устаревшая или неточная.

В условиях изменчивой геополитической ситуации соблюдение нормативных требований становится особо важным. Компании, добивающиеся успеха в международных перевозках, вкладывают средства в развитие собственных юридических служб и систем управления рисками, что помогает минимизировать задержки и штрафы. Безопасность груза может регулироваться законами о транспортно-экспедиционной деятельности, а также уставами автомобильных и железнодорожных перевозок. Дополнительную защиту обеспечивает страхование, условия которого согласовываются всеми сторонами сделки.