Машинное обучение в сфере логистики

Логистика – это не просто данные о перевозках, это планирование наиболее эффективных маршрутов перемещения и схем хранения товаров и услуг от места их производства к месту потребления.

Логистика – это сфера, при грамотной организации которой возможно ощутимое снижение накладных расходов – и напротив, если логистика организована неправильно, бизнес терпит значительные убытки и теряет клиентов. В сегодняшнем мире логистические процессы настолько усложнились, что на помощь специалистам наряду с обычным программным обеспечением приходят нейронные сети и искусственный интеллект, в частности, алгоритмы машинного обучения. Эти алгоритмы делают возможным анализ и интерпретацию огромных массивов информации, с которыми не справится ни один человек.

Целью машинного обучения в логистике служит прогнозирование на основании определенных тенденций, но этим, конечно, применение искусственного интеллекта в логистике вовсе не ограничивается.

Алгоритм позволит рассчитать лучший (причем не обязательно кратчайший) маршрут, даст прогноз по заполняемости складских помещений на полгода вперед, будет служить для распознавания образов при анализе меток на упаковке или контейнерах, рассчитывать стоимость перевозки с таким количеством данных, что спасует любой бухгалтер. Новые информационные технологии позволяют проводить эффективный мониторинг клиентской базы и предсказывать заказ еще до того, как мысль о нем возникнет в голове заказчика.

Алгоритмы машинного обучения позволяют наладить бизнес-процессы компании и влиять на такие процессы, как закупки, доставка, управление складскими остатками и запасами, техническое обслуживание, взаимодействие с поставщиками и потребителями, обеспечение безопасности, погрузочно-разгрузочные работы и т.д.

Например, в области закупок алгоритмы обеспечивают упрощенное оформление заказа и формирование партии на отправку. Автоматическая система мониторит данные по остаткам и находит у поставщика товар либо его аналог, а также формирует заказ. Человеку остается лишь подтвердить заказ. Это очень удобно в случаях, когда необходимо отслеживать запас по тысячам наименований – например, в огромных супермаркетах, в том числе строительных, алгоритмы машинного обучения постоянно анализируют данные о покупках и своевременно делают дозаказ.

Управление складскими запасами может осуществляться с помощью технологий машинного обучения и иным способом. А именно, путем анализа фотографий складских или магазинных стеллажей алгоритм определяет наличие и уровень запасов и автоматически формирует заказ на закупку или доставку со склада недостающего товара.

Этот же алгоритм может применяться в маркетинге – а именно, мерчендайзинге, сферой которого является физическое размещение товаров в точках продажи в максимальном соответствии с потребительскими предпочтениями. Здесь машинное обучение в логистике плотно переплетается с маркетингом. В сфере доставки при наличии специального оборудования алгоритмы могут отслеживать перемещение товаров в реальном времени, реагировать на отклонения от графика, проводить сравнение запланированных и фактических сроков поставки.

Главная цель – добиться минимизации времени доставки и прогнозирование форс-мажорных ситуаций. Такие прогнозы могут, в частности, лечь в расчет стоимости транспортных услуг или стоимости страховки.

Техническое обслуживание в логистике также может быть областью применения технологий машинного обучения. Любые поломки транспортного или складского оборудования могут обернуться значительными потерями – например, если речь идет о скоропортящемся товаре, который перевозят в морозильнике. В то же время регулярное техническое обслуживание также стоит немалых расходов, ведь в это время оборудование нужно выводить из производственной цепи.

Алгоритмы машинного обучения разрешают противоречие – они анализируют поступающую со множества сенсоров информацию и дают прогноз работы оборудования. Например, для морозильника это температурный график, показатели работы двигателя, давления фреона в системе, режима работы компрессора и т.д. Обслуживающий персонал получает сигнал о возможной неисправности и вовремя устраняет проблему, точечно останавливая только проблемный морозильник.

Машинное обучение можно применять и для анализа потребительских настроений и тенденций. Так бизнес получает бесценную обратную связь о том, какой товар в каких магазинах сети потребляют больше, а в каких совсем не берут. И соответственно планировать логистику и доставку в конкретные точки товара с нужными артикулами и в нужных объемах.

• анализ большого числа заказов и оптимальное их распределение на транспортные единицы – востребовано для компаний доставки;
• прогноз рентабельности перевозок определенными маршрутами с учетом тысяч факторов, включая пошлины и погодные условия;
• оптимизация эксплуатации оборудования с целью дозагрузки простаивающих мощностей;
• прогноз аварийности;
• обеспечение безопасности и контроля доступа на основании распознания образов и номерных знаков;

• создание голосовых чат-ботов для работы с большим количеством клиентов.

Компания AVADA MEDIA предлагает разработку и внедрение решений в области логистики, связанных с алгоритмами машинного обучения.

У нас есть для этого достаточный опыт и профессиональные senior и middle разработчики на языках программирования Python, Java, C++, которые чаще всего применяются при создании алгоритмов машинного обучения.