Машинне навчання в сфері логістики

Логістика – це не просто дані про перевезення, це планування найбільш ефективних маршрутів переміщення і схем зберігання товарів і послуг від місця їх виробництва до місця споживання.

Логістика – це сфера, при грамотній організації якої можливо відчутне зниження накладних витрат – і навпаки, якщо логістика організована неправильно, бізнес зазнає значних збитків і втрачає клієнтів. У сьогоднішньому світі логістичні процеси настільки ускладнилися, що на допомогу фахівцям поряд зі звичайним програмним забезпеченням приходять нейронні мережі та штучний інтелект, зокрема, алгоритми машинного навчання. Ці алгоритми уможливлюють аналіз та інтерпретацію величезних масивів інформації, з якими не впорається жодна людина.

Метою машинного навчання в логістиці служить прогнозування на підставі певних тенденцій, але цим, звичайно, застосування штучного інтелекту в логістиці зовсім не обмежується.

Алгоритм дозволить розрахувати кращий (причому не обов’язково найкоротший) маршрут, дасть прогноз по заповнюваності складських приміщень на півроку вперед, буде служити для розпізнавання образів при аналізі міток на упаковці або контейнерах, розраховувати вартість перевезення з такою кількістю даних, що спасує будь-який бухгалтер. Нові інформаційні технології дозволяють проводити ефективний моніторинг клієнтської бази і передбачати замовлення ще до того, як думка про нього виникне в голові замовника.

Алгоритми машинного навчання дозволяють налагодити бізнес-процеси компанії і впливати на такі процеси, як закупівлі, доставка, управління складськими залишками та запасами, технічне обслуговування, взаємодія з постачальниками і споживачами, забезпечення безпеки, вантажно-розвантажувальні роботи і т.д.

Наприклад, в області закупівель алгоритми забезпечують спрощене оформлення замовлення і формування партії на відправку. Автоматична система моніторить дані по залишкам і знаходить у постачальника товар або його аналог, а також формує замовлення. Людині залишається лише підтвердити замовлення. Це дуже зручно у випадках, коли необхідно відстежувати запас по тисячах найменувань – наприклад, у величезних супермаркетах, в тому числі будівельних, алгоритми машинного навчання постійно аналізують дані про покупки і своєчасно роблять дозаказ.

Управління складськими запасами може здійснюватися за допомогою технологій машинного навчання і іншим способом. А саме, шляхом аналізу фотографій складських або магазинних стелажів алгоритм визначає наявність і рівень запасів і автоматично формує замовлення на закупівлю або доставку зі складу товару, якого бракує. Цей же алгоритм може застосовуватися в маркетингу – а саме, мерчендайзингу, сферою якого є фізичне розміщення товарів у точках продажу в максимальній відповідності зі споживчими перевагами. Тут машинне навчання в логістиці щільно переплітається з маркетингом.

У сфері доставки при наявності спеціального обладнання алгоритми можуть відслідковувати переміщення товарів у режимі реального часу, реагувати на відхилення від графіка, проводити порівняння запланованих і фактичних термінів поставки. Головна мета – домогтися мінімізації часу доставки і прогнозування форс-мажорних ситуацій. Такі прогнози можуть, зокрема, лягти в розрахунок вартості транспортних послуг або вартості страховки.

Технічне обслуговування в логістиці також може бути областю застосування технологій машинного навчання. Будь-які поломки транспортного або складського обладнання можуть обернутися значними втратами – наприклад, якщо мова йде про швидкопсувні товари, які перевозять в морозильнику. У той же час регулярне технічне обслуговування також коштує чималих витрат, адже в цей час обладнання потрібно виводити з виробничого ланцюга. Алгоритми машинного навчання вирішують протиріччя – вони аналізують інформацію, що надходить з безлічі сенсорів інформацію і дають прогноз роботи обладнання. Наприклад, для морозильника це температурний графік, показники роботи двигуна, тиску фреону в системі, режиму роботи компресора і т.д. Обслуговуючий персонал отримує сигнал про можливу несправність і вчасно усуває проблему, точково зупиняючи тільки проблемний морозильник.

Машинне навчання можна застосовувати і для аналізу споживчих настроїв і тенденцій. Так бізнес отримує безцінний зворотний зв’язок про те, який товар в яких магазинах мережі споживають більше, а в яких зовсім не беруть. І відповідно планувати логістику та доставку в конкретні точки товару з потрібними артикулами і в потрібних обсягах.

• аналіз великого числа замовлень і оптимальне їх розподіл на транспортні одиниці – затребуване для компаній доставки;
• прогноз рентабельності перевезень певними маршрутами з урахуванням тисяч факторів, включаючи мито та погодні умови;
• оптимізація експлуатації обладнання з метою дозавантаження потужностей, що простоюють;
• прогноз аварійності;
• забезпечення безпеки і контролю доступу на підставі розпізнання образів і номерних знаків;

• створення голосових чат-ботів для роботи з великою кількістю клієнтів.

Компанія AVADA MEDIA пропонує розробку і впровадження рішень в області логістики, пов’язаних з алгоритмами машинного навчання. У нас є для цього достатній досвід і професійні senior і middle розробники на мовах програмування Python, Java, C ++, які найчастіше застосовуються при створенні алгоритмів машинного навчання.