Где искусственный интеллект приносит пользу в цепочке поставок

Как информирует наш новостной сайт, перспективы внедрения искусственного интеллекта в управление цепочками поставок выглядят почти безграничными, однако практики отрасли оценивают реальную отдачу от ИИ с изрядной долей скепсиса. На вопрос, оправдывает ли себя технология, звучит короткий ответ: избирательно.

Где ИИ обеспечивает оперативную ценность

✔ Прогнозирование спроса  ✔ Складское распределение
✔ Сопоставление грузов  ✔ Видимость отправлений

Ключевые зоны, в которых алгоритмы уже сегодня приносят ощутимый эффект, перечисляет Николай фон Бисмарк, партнер консалтинговой компании McKinsey & Company. По его словам, наиболее благоприятная среда для ИИ — структурированные операции, подчиняющиеся формальным правилам, с повторяющимися процессами и четко измеримыми показателями. Именно в таких условиях — при прогнозировании спроса, распределении складских площадей, подборе грузов и отслеживании отправлений — способность алгоритмов обрабатывать огромные массивы данных и обеспечивать стабильно высокое качество превращается в реальный экономический рычаг.

Количественную оценку этому феномену дало исследование McKinsey, посвященное использованию ИИ в распределительной логистике. Согласно полученным данным, внедрение технологий позволяет сократить запасы на 20–30 %, логистические затраты — на 5–20 %, а расходы на закупки — на 5–15 %. Эти показатели не случайны: так, один из операторов доставки последней мили, чей автопарк превышает 10 000 машин, сумел сэкономить от 30 до 35 миллионов долларов США, задействовав виртуальных диспетчерских агентов. Инвестиции в проект составили всего 2 миллиона долларов, что обеспечило 15-кратный возврат вложений.

Однако, как подчеркивает эксперт, ИИ практически бесполезен в ситуациях, требующих мгновенной человеческой реакции, тонкого профессионального чутья или сложного разрешения конфликтов. Речь идет о разборе нештатных ситуаций с поврежденными или ошибочно адресованными грузами, таможенном брокеридже и переговорах с поставщиками, где по-прежнему решающее значение имеют контекст, доверие и способность к импровизации.

Сдерживающими факторами выступают как чисто технологические ограничения — ИИ плохо справляется с неоднозначностью и нестандартными сценариями, — так и человеческий фактор: сотрудники на передовой нередко сопротивляются инструментам, которые не вписываются в их привычную логику принятия решений. Разрыв между масштабом внедрения ИИ и его реальным влиянием на бизнес-показатели остается значительным, заключает специалист.

Многие организации, констатирует он, идут по пути хаотичных, нескоординированных экспериментов, не связывая их с долгосрочной стратегией извлечения ценности. Успех приходит к тем компаниям, которые способны определить свои уникальные точки экономического воздействия — направления, где ИИ может обеспечить непропорционально высокую отдачу, — и целенаправленно на них сконцентрироваться.

Мониторинг рисков поставщиков

Отдельный пласт применения ИИ связан с контролем за рисками в работе поставщиков. Как показал отчет Global Supply Chain Resilience Outlook, подготовленный консалтинговой фирмой Proxima (входящей в структуру Bain & Company), значительная часть опрошенных руководителей подтверждает, что искусственный интеллект приносит измеримую пользу в этой области. Вместе с тем они указывают на препятствия, сдерживающие дальнейшее расширение использования ИИ в цепочках поставок: низкое качество данных (этот барьер назвали 38 % респондентов), дефицит необходимых навыков (30 %) и отсутствие ясности в отношении окупаемости вложений (29 %).

*В рамках этого исследования были опрошены более 500 руководителей компаний, годовая выручка которых превышает 500 миллионов долларов США. Респонденты представляли Великобританию, Австралию, Сингапур и Германию.

В чем я вижу преимущества ИИ

✔ Запись заказа
✔ Оператор звонит

Свою точку зрения на практическую пользу ИИ излагает Мэтт Хакеба, директор по стратегии компании Evans Transportation. Он выделяет два направления, которые уже сейчас демонстрируют реальный эффект в повседневной работе. Оба не отличаются эффектностью, но стали результатом осознанного решения использовать алгоритмы для самых трудоемких оперативных задач, где даже небольшие улучшения быстро накапливаются в заметный выигрыш.

Первое направление — ввод заказов. Раньше, по словам Хакебы, каждый член команды был вынужден ежедневно вручную обрабатывать от 100 до 120 заказов. Теперь эту функцию взяли на себя средства интеграции и агенты искусственного интеллекта, высвобождая время сотрудников для более сложных задач.

лекта извлекают сведения об отправке из электронных писем и PDF-файлов и передают чистые данные прямо в нашу систему управления транспортировкой. Наша команда обрабатывает один или два заказа в день, и только тогда, когда что-то действительно требует человеческого вмешательства. Для наших партнеров-перевозчиков это означает более быстрый цикл обработки заказа до тендера и гораздо меньше споров по счетам.

На стороне перевозчиков произошли еще большие изменения. За последние несколько месяцев агенты ИИ ответили на более чем 100 000 входящих звонков операторов связи. Каждый агент идентифицирует оператора связи по номеру MC, подтверждает статус безопасности и настройки, отсеивает злоумышленников и спам, а также проводит начальную оценку скорости в соответствии с рынком. До этого мы пропускали примерно половину этих звонков. Сегодня мы отвечаем почти на все из них, что означает более широкий охват пропускной способности, более быстрое появление более выгодных цен и меньшее количество потерь грузов из-за ухода водителя. Для грузоотправителей это проявляется в более надежном покрытии и обоснованных расценках.

Эффект объединения является стратегическим и, что более важно, реляционным. Убрав рутинную работу с нашей команды, мы освободили наших самых опытных людей, чтобы они могли сосредоточиться на том, что не заменит ни один алгоритм: отношениях и доверии, которые поддерживают движение этого бизнеса.

✔ Обработка исключений         ✔ Ввод данных
✔ Обновления статуса.              ✔ Инструменты и панели мониторинга

Автор: Милтон Феличиано , вице-президент по информационным технологиям, iGPS Logistics

Мы видели реальные результаты, но также и реальные ограничения. Для повторяющихся задач, которые раньше требовали специального человека, таких как обработка исключений, обновление статуса и ввод данных, ИИ просто делает это чисто и последовательно. Это была настоящая победа.

Что касается разработки, ИИ-помощники по написанию кода стали дополнительным усилителем. Наша операционная группа создает инструменты и информационные панели за дни, а не за недели. Эта скорость имеет значение, когда вы используете действующую сеть поддонов. Но ИИ не является ответом на все вопросы. В бизнесе, связанном с интеллектуальными поддонами, ваше преимущество зависит от специфики работы: знания вашей сети, ваших клиентов, ваших шаблонов исключений. ИИ не заменит это (пока).

Реальную ценность сейчас получают те организации, которые выяснили, для решения каких проблем на самом деле подходит ИИ, нашли партнеров по ИИ, которые понимают свою отрасль и с которыми можно сотрудничать, и хватило дисциплины и терпения, чтобы остановиться на достигнутом.

Партнерство в области физического ИИ набирает глобальное развитие

Платформа Wiliot и IoT Pixel (вставка)

Wiliot, поставщик физического искусственного интеллекта для цепочек поставок, расширил сотрудничество с AT&T, чтобы масштабировать развертывание и эксплуатацию своей платформы физического искусственного интеллекта в средах корпоративных цепочек поставок.

Сотрудничество основано на многолетних отношениях и знаменует собой переход к модели системной интеграции и сертификации устройств, предназначенной для поддержки крупномасштабных развертываний, текущих сетевых операций и будущего предоставления услуг передачи данных для клиентов AT&T.

По мере того как предприятия оцифровывают физические операции, растет спрос на непрерывную прозрачность на уровне товаров в сложных цепочках поставок.

Платформа физического искусственного интеллекта Wiliot обеспечивает сенсорный и интеллектуальный уровень, собирая данные в реальном времени с безбатарейных пикселей IoT, а AT&T предоставляет сетевую инфраструктуру, сотовую связь и выполнение операций на местах, необходимые для развертывания и эксплуатации этих сетей в масштабе.

С конца 2025 года компании наладили сотрудничество в области системной интеграции, в рамках которого AT&T обеспечивает возможности развертывания и эксплуатации в средах клиентов.

AT&T теперь поддерживает проектирование, установку, маркировку активов и текущее обслуживание всех активных развертываний, выступая в качестве масштабируемого уровня выполнения для платформы Wiliot. Компания делает это в различных корпоративных средах, включая ведущие розничные сети, компании по производству продуктов питания и напитков, а также рестораны быстрого обслуживания, причем AT&T завершила значительную часть развертываний на местах в первом квартале запуска.

В настоящее время Wiliot работает с большинством компаний из списка Fortune 50, которые активно реализуют инициативы в области цепочки поставок. Его платформа сейчас развернута на десятках тысяч сайтов и приближается к сотням миллионов активно отслеживаемых активов.

Результаты физического ИИ

Эти развертывания повысили точность инвентаризации до 99 % или выше; сокращение времени отгрузки до склада с 24-48 часов до 2-6 часов; сокращение приема рабочей силы на 30-50%; сокращение ошибочных поставок до 90%; и сокращение потерянных, поврежденных и задержанных посылок на 60%.

В настоящее время компании также работают над расширением роли AT&T за пределы развертывания в области сетевого мониторинга, оповещения и текущих операций, а также над долгосрочным планом более глубокой интеграции данных, сгенерированных Wiliot, в услуги и корпоративные предложения AT&T.

Платформа физического искусственного интеллекта Wiliot создает непрерывный уровень измерения во всех цепочках поставок, собирая в режиме реального времени данные о местоположении, температуре и других атрибутах. Эти данные обрабатываются для получения аналитической информации и автоматизированных рабочих процессов по запасам, логистике и операциям.

Объединив платформу Wiliot с возможностями инфраструктуры, сертификации и развертывания AT&T, это сотрудничество позволяет предприятиям заменить фрагментированную прозрачность масштабируемой системой реального времени для понимания и управления физическими операциями цепочки поставок. Компании расширяют развертывание среди дополнительных клиентов, сайтов и вариантов использования.

Розничная торговля

Новое исследование 336 руководителей высшего звена розничной торговли, проведенное Incisiv в партнерстве с Manhattan Associates и World Retail Congress, показывает, что отрасль находится в необычном положении: почти единодушное убеждение в важности ИИ в сочетании с вопиющим отсутствием инфраструктуры для действий с его помощью. 91% руководителей розничной торговли считают, что к 2030 году ИИ станет основной ставкой. Только 29% создали базу данных и технологий для его масштабирования. И только 11% обладают талантом в области искусственного интеллекта и обработки данных, позволяющим его создать.

Технология сканирования ускоряет инвентаризацию

Команда B&H Worldwide использует мобильные телефоны для сканирования инвентаря.

Компания B&H Worldwide, занимающаяся аэрокосмической логистикой, внедрила технологию сканирования шин на основе искусственного интеллекта на своих предприятиях в Новой Зеландии. Инициатива, интегрированная непосредственно в собственную платформу компании FirstTRAC, сообщает о сокращении времени обработки запасов на 60%.

Поскольку цепочки поставок в аэрокосмической отрасли сталкиваются с растущей сложностью и более строгими требованиями соответствия, новозеландская станция B&H Worldwide была выбрана в качестве глобальной пилотной площадки для этой цифровой трансформации.

Решение заменяет традиционный ручной ввод данных мобильным SDK для сканирования, который использует компьютерное зрение и оптическое распознавание символов для мгновенного сбора важных данных о шинах.

Новая система позволяет персоналу использовать смартфоны или планшеты в качестве высокопроизводительных сканеров, способных считывать как стандартные штрих-коды, так и серийные номера шин непосредственно с боковины.

Влияние на операционные показатели было незамедлительным:

Эффективность обработки: Время обработки запасов сократилось в среднем с 4 минут на единицу продукции до всего лишь 1 минуты, достигнув улучшения на 60%.

Точность: Частота ошибок сократилась на 80–90 %, а точность данных теперь превышает 99 %.

Производительность: Общее число обрабатываемых единиц в час увеличилось примерно на 30 %.

Эта технология встроена в платформу FirstTRAC WMS компании B&H Worldwide посредством подхода двойной интеграции, разработанного ИТ-отделом. Это гарантирует, что проверки запасов, запросы на отправку и массовая загрузка запасов обновляются в режиме реального времени, предоставляя клиентам возможность видеть свои ценные активы.

Пилотный проект в Новой Зеландии служит основой для глобального внедрения, а следующим местом внедрения станет Мельбурн, Австралия.

Устранение разрыва в закупках

✔ Используйте прагматичный подход к ИИ

Автор: Педди Хашеми , управляющий директор, глобальный руководитель отдела поддержки клиентов, SAP Taulia

Наиболее успешные закупочные компании используют общие данные и технологии для принятия более эффективных решений как для бизнеса, так и для его поставщиков. Последнее ежегодное исследование SAP Taulia отражает этот приоритет. Почти половина компаний теперь считают ИИ своим стратегическим направлением, что значительно больше, чем в 2025 году. Однако по-прежнему существует заметный разрыв между признанием потенциала ИИ и внедрением его в повседневные способы работы.

Те, кто добился наибольшего прогресса, придерживаются прагматичного подхода. Вместо того, чтобы искать один преобразующий проект ИИ, они применяют ИИ для решения реальных бизнес-задач. Это может означать помощь командам в выявлении поставщиков, которым будет выгодна досрочная оплата, выявление потенциальных рисков в цепочке поставок до того, как они станут проблемами, автоматизацию рутинных операционных задач или предоставление более глубокой информации для принятия решений о движении денежных средств. Это практические улучшения, которые позволяют специалистам по закупкам сосредоточиться на более важных беседах с заинтересованными сторонами и поставщиками.

Более качественные данные, улучшенное прогнозирование и более интеллектуальные рекомендации позволяют командам вести более содержательные беседы с поставщиками и клиентами, а не тратить время на сбор информации или выполнение ручных процессов.

Конечно, одной технологии недостаточно. ИИ нужно доверять. Это означает сильное управление и прозрачность процесса разработки рекомендаций. Также необходима уверенность в том, что данные используются ответственно. Организации, которые рассматривают ИИ как инструмент поддержки принятия решений, а не как лицо, принимающее решения, с гораздо большей вероятностью будут стимулировать внедрение в сфере закупок и в бизнесе в целом.

В конечном счете, ИИ — это еще один инструмент, который помогает людям принимать более правильные решения. Конкурентное преимущество будет достигнуто не за счет простого внедрения ИИ, а за счет его объединения с опытными командами и прочными партнерскими отношениями с поставщиками. Закупочные компании, которые смогут объединить эти элементы, будут иметь больше возможностей для улучшения оборотного капитала, построения более устойчивых цепочек поставок и создания долгосрочной ценности как для своего бизнеса, так и для своих поставщиков.

Конвейер искусственного интеллекта

Инструменты и системы искусственного интеллекта для участников цепочки поставок

MICHELIN теперь предлагает на своей платформе автопарка помощника с искусственным интеллектом, который поможет менеджерам автопарков.

Операторы связи получают ценовое преимущество в сфере ИИ. Программное обеспечение PCS интегрировало рыночную информацию Triumph в свой Cortex Opportunity Manager и Backhaul Booster, предоставляя диспетчерам актуальные ориентиры ставок, полученные на основе более чем 65% брокерских грузовых перевозок в Северной Америке. Теперь перевозчики могут оценивать и определять приоритетность грузов перед их приемкой.

ИИ дает полевым работам собственный документальный след. Компания BeyondTrucks представила Field Dispatch, новую возможность, которая позволяет водителям в режиме реального времени фиксировать работу, выполняемую клиентом, в цифровом виде. Данные напрямую используются для выставления счетов и оплаты труда водителей, а также используются для разработки следующих инструментов искусственного интеллекта BeyondTrucks.

Линии паллетирования получают поддержку от ИИ. Doosan Robotics представила PalletizHD+, новое решение для паллетизации на основе искусственного интеллекта, созданное на платформе PalletizOS. В сочетании с SwiftMove, технологией оптимизации движения на основе искусственного интеллекта, система может штабелировать до 11 коробок в минуту и ​​генерирует схемы укладки на основе размеров коробок и поддонов.

Телефон становится инспектором полок с помощью искусственного интеллекта. Компании, занимающиеся технологиями розничной торговли, weR и RGIS расширяют свое сотрудничество, чтобы предоставить ритейлерам в Соединенных Штатах и ​​​​Европе информацию о полках на основе искусственного интеллекта. Платформа weR Shelf Engine работает на стандартных мобильных телефонах и использует искусственный интеллект и дополненную реальность для обнаружения пустых полок, пробелов в планограммах и ошибок ценообразования в режиме реального времени. Благодаря этому совместному развертыванию розничные торговцы могут ускорить аудит и оперативную проверку полок.

ИИ берет на себя вызовы приема нагрузки. Новый ГРУЗОПРИЕМНИК HOPTEK автоматизирует принятие решения о принятии, определении цены или маршрутизации дополнительных грузов, сопоставляя контрактные грузы с возможностями спотового рынка в течение нескольких минут после тендера. Инструмент работает как с активными, так и с неактивными моделями и позволяет переопределять данные человеком.

Менеджеры автопарков получают мгновенные ответы. MICHELIN Connected Fleet теперь предлагает помощника с искусственным интеллектом, интегрированного в платформу MyConnectedFleet, для повышения операционной эффективности менеджеров автопарков. Искусственный интеллект-помощник выступает в качестве партнера менеджеров грузовых, пассажирских и легких коммерческих автомобилей, предоставляя информацию о расходе топлива, поведении водителей и данные, связанные с поездками.

ИИ отмечает риски перед отправкой заказа. Новое решение CommerceShield от UPS Capital использует прогнозирующий искусственный интеллект для оценки риска заказа от оформления заказа до доставки, а затем автоматизирует такие меры защиты, как задержка выполнения или требование подписей. Платформа объединяет предотвращение мошенничества, страхование доставки и управление возвратом платежей в одной системе.

ИИ создает описание товара, соответствующее требованиям таможни, по одной фотографии. DHL Express представила новую систему, которая теперь доступна для клиентов в Объединенных Арабских Эмиратах, которая использует идентификацию товаров на основе искусственного интеллекта, встроенную в браузерный инструмент доставки DHL. Клиенты могут сфотографировать товар, который хотят отправить, с помощью смартфона или компьютера. Затем ИИ генерирует четкое описание, соответствующее требованиям таможни, и вставляет его в соответствующее поле таможенной документации.

Платформа RGIS, использующая weR Shelf Engine для наложения идентификации продуктов с помощью искусственного интеллекта, помогает сотрудникам проводить аудит розничных магазинов.