Материал подготовлен командой Достависта — сервиса надёжной курьерской доставки по Москве, Санкт-Петербургу и другим регионам России.

22.04.2025

Как использовать искусственный интеллект в логистике

В последнее время бизнес всё чаще сталкивается с трудностями в логистике. Среди них — рост цен на топливо, нехватка персонала, ожидания клиентов по скорости и качеству доставки и так далее. В условиях высокой конкуренции и цифровизации логистические компании стараются повысить эффективности работы с помощью различных инструментов. Одним из них является искусственный интеллект (ИИ). Это уже не далёкое будущее, а полноценная рабочая технология, которую используют и крупные компании, и малый бизнес.

ИИ помогает оптимизировать маршруты, прогнозировать спрос, автоматизировать рутину, повышать качество сервиса и выполнять другие задачи. В этой статье мы расскажем, как работают нейросети и что они дают бизнесу.

Главная > Блог > Как использовать искусственный интеллект в логистике

Заказать доставку

Ваше решение по экспресс-доставке для бизнеса под ключ

Связаться с нами

Вместе с Достависта ваш бизнес выйдет на новый уровень доставки. Станьте нашим деловым партнером и доверьте нам логистику для достижения высоких результатов в России.

Поделитесь статьей

Следите за нами

Содержание

1. Почему логистика — ключевая часть бизнеса
2. Что такое ИИ в сфере транспортной логистики
3. Варианты использования ИИ логистическими компаниями
4. Преимущества использования ИИ в логистике
5. Как искусственный интеллект помогает бизнесу в логистике
6. Сложности при использовании нейросетей
7. Примеры успешного использования ИИ в логистике
8. Часто задаваемые вопросы

Почему логистика — ключевая часть бизнеса

В современной экономике логистика давно перестала быть просто «перевозкой из точки, А в точку Б». Это сложная система определённых действий:

- планирование маршрутов;
- управление запасами;
- контроль складов;
- обработка заказов;
- поддержание высокого уровня клиентского сервиса.

Чёткие и быстрые логистические процессы напрямую влияют на успех бизнеса — особенно в e-commerce, ритейле и производстве. Поэтому сейчас многие компании ищут способы повысить эффективность своей работы. Именно здесь на помощь бизнесу приходит искусственный интеллект (ИИ) — технология, которая способна изменить правила игры.

Что такое ИИ в сфере транспортной логистики

Как правило, нейросети используют, чтобы анализировать данные и принимать решения без участия человека. В логистике ИИ-технологии позволяют выполнять следующие задачи:

анализ маршрутов и условий доставки;
прогнозирование спроса;
автоматизация документооборота;
распределение заказов;
и так далее.

Варианты использования ИИ логистическими компаниями

ИИ-технологии можно применять практически на всех этапах логистики: от выбора маршрута до персонализации сервисов.

Оптимизация маршрутов доставки

ИИ помогает быстрее анализировать данные о:

- трафике в реальном времени;
- погодных условиях;
- состоянии дорог;
- времени загрузки и разгрузки;
- текущей занятости водителей или курьеров.

Алгоритмы рассчитывают наиболее удобные, выгодные и безопасные маршруты, что позволяет. В итоге это позволяет сокращать время доставки, снижать затраты на топливо, уменьшать износ автопарка и минимизировать опоздания.

Пример: при экспресс-доставке по городу нейросеть может предложить курьеру альтернативный маршрут при возникновении пробки, аварии или перекрытой дороги.

Управление складскими запасами

ИИ способен за несколько минут обработать большие объёмы данных. Например, о продажах, сроках, сезонных колебаниях и тенденциях спроса. На основе этой информации система формирует рекомендации по закупкам, поставкам и запасам, что особенно важно при работе с крупным количеством товаров. Благодаря технологиям предприниматели могут избежать дефицита товаров и избытка остатков на складе.
Это поможет снизить затраты на хранение продукции и улучшить клиентский опыт за счёт сниженного уровня возвратов и отмены заказов.

Пример: при снижении спроса на определённый товар ИИ может автоматически корректировать прогноз закупки и складирования, не допуская затоваривания.

Аналитика и прогнозирование

Также с помощью искусственного интеллекта можно прогнозировать будущий спрос на товары или услуги. Для этого компьютеру необходимо предоставить данные о прошлых продажах и макроэкономические показатели. А также передать информацию о маркетинговых активностях, поведении клиентов, погоде и сезонности. Такой подход помогает бизнесу заранее подготовиться к росту или падению спроса и соответствующим образом выстроить логистику.

Пример: крупный ритейлер может использовать ИИ, чтобы проанализировать нужные данные за последние пять лет и определить точные сроки закупки товаров перед праздниками.

Автоматизация документооборота и обработки заказов

Нейросети можно полностью доверить различные рабочие процессы. Например, принятие заказов, генерацию счетов и накладных, оформление возвратов, отслеживание статуса доставки и оповещение клиентов. В результате в компании снизится нагрузка не персонал, повысится скорость обслуживания и уменьшится человеческий фактор.

Пример: в службе доставки ИИ может автоматически сформировать маршрутный лист для курьера, отправить уведомления клиентам и оформить документы для бухгалтерии.

Управление автопарком и предиктивное обслуживание

Внедрение технологий в логистические процессы позволяет анализировать данные с GPS-устройств, датчиков топлива и других телематических систем. Это важно, чтобы заранее выявлять отклонения в работе транспортных средств и планировать техническое обслуживание. Также внешний контроль поможет снизить вероятность простоев и следить за стилем вождения курьеров.

Пример: логистическая компания с помощью ИИ может мониторить состояние своих автомобилей, чтобы менять запчасти до момента их выхода из строя.

Управление заказами

ИИ способен автоматически распределять заказы, учитывая уровень загрузки склада, местоположение курьера, срочность доставки и габариты/весы груза. В результате это повысит эффективность логистики и снизит издержки.

Пример: при поступлении срочного заказа система может назначить ближайшего свободного курьера и рассчитать точное время доставки.

Персонализация сервиса

Нейросети позволяют анализировать особенности поведения клиентов: частоту заказов, предпочтения по доставке и склонность к возвратам. На основе этих данных бизнес может предлагать персонализированные условия доставки, адаптировать логистику под конкретные сегменты аудитории и предотвращать отток заказов.

Пример: онлайн-магазин может предложить клиенту выбор времени доставки и курьера на основе прошлых предпочтений и истории взаимодействия.

Преимущества использования ИИ в логистике

Снижение расходов

Бизнес может экономить на топливе благодаря выбору более коротких маршрутов, избегать лишних затрат на хранение товаров на складе и нанимать меньше персонала в связи с автоматизацией процессов.
Повышение эффективности

Большинство рутинных задач станут ответственность нейросетей. Поэтому сотрудники смогут сосредоточиться на стратегических задачах, а логистика станет быстрее и надёжнее.
Улучшение клиентского сервиса

Точный расчёт времени доставки, сокращение задержек и разработка удобных опций на сайте или в приложении повысят лояльность клиентов из-за улучшения пользовательского опыта.
Прогнозирование спроса

На основе анализа истории продаж, сезонных трендов и внешних факторов ИИ сможет предсказывать, какие товары и в каком объёме будут востребованы. Это позволит компании точнее планировать поставки и управлять складскими запасами, а также грамотно выстраивать логистическую цепочку.

Как искусственный интеллект помогает бизнесу в логистике

Экономия времени

ИИ позволяет сократить сроки выполнения различных логистических операций: от планирования маршрутов до обработки возвратов. Благодаря автоматическому принятию решений система моментально находит оптимальные пути, перераспределяет заказы и исключает необходимость ручной обработки информации.

Прозрачность процессов

ИИ предоставляет бизнесу полную видимость всех логистических операций через дашборды и системы аналитики. Руководители получают доступ к актуальным данным в режиме реального времени и могут быстро реагировать на проблемы или отклонения.

Ускорение выхода на новые рынки

Компании могут быстрее масштабировать бизнес, внедряя ИИ для автоматической адаптации логистических процессов под региональные особенности. Это снижает время на запуск операций в новых городах или странах.

Сокращение операционных рисков

ИИ снижает количество ошибок за счёт автоматизации и отказа от ручного ввода. Это особенно важно для логистики с высокой степенью ответственности, например, при доставке медикаментов или дорогостоящего оборудования.

Сложности при использовании нейросетей

Несмотря на многочисленные преимущества искусственного интеллекта в логистике, его внедрение не всегда проходит гладко. Малый и средний бизнес может столкнуться со следующими трудностями:

- Кадровый голод. Одной из главных проблем остаётся нехватка специалистов, обладающих знаниями в области машинного обучения, анализа данных и разработки ИИ-систем. Даже при наличии готовых решений, компании сталкиваются с необходимостью обучения сотрудников — логистов, аналитиков, IT-менеджеров — чтобы они понимали принципы работы нейросетей.
- Ограничения по данным. ИИ работает эффективно только в том случае, если обучен на большом и качественном массиве данных. Однако во многих компаниях отсутствует систематизация информации, хранятся неполные или устаревшие сведения, не хватает единой цифровой среды. Также специалисты зачастую используют разрозненные базы данных, которые сложно свести к единому формату для анализа.
- Вопросы кибербезопасности. Обработка персональной или коммерческой информации требует соблюдения соответствующих норм законодательства при использовании ИИ. Это особенно важно при использовании облачных решений, когда сведения хранятся вне серверов компании.

Примеры успешного использования ИИ в логистике

Amazon

Внедрение ИИ-технологий позволило компании сэкономить на хранении товаров, увеличить скорость доставки и повысить качество сервиса с помощью:

- предиктивной логистики — отправления товара до оформления заказа;
- оптимизации курьерских маршрутов;
- автоматизации работы складов за счёт ИИ- роботов.

DHL

Внедрение ИИ-технологий позволило компании сэкономить на хранении товаров, увеличить скорость доставки и повысить качество сервиса с помощью:

JD Logistics

Китайская группа компаний в сфере e-commerce использует ИИ для распределения заказов между складами и управления роботизированной доставкой. Такой способ особенно эффективен в пиковые периоды.

Использование нейросетей как логистическими компаниями, так и представителями других отраслей бизнеса открывает перед предпринимателями огромные возможности. В частности с помощью анализа данных и решения задач автоматическими способами можно сократить расходы, улучшить сервис, повысить прозрачность процессов и быстрее принимать решения. Компании могут начать с малого: провести аудит, оптимизировать маршруты или проанализировать складские остатки товаров. Затем можно постепенно масштабировать автоматизацию и найти надёжного IT-партнёра с релевантным опытом. При этом важно понимать, что ИИ — не замена человеку, а помощник, который усиливает возможности команды и ускоряет развитие бизнеса.

Хотите сделать доставку своих товаров быстрой и удобной? Доверьте это Достависта! Просто оформите заказ на нашем веб-сайте или скачайте приложение Достависта в Google Play Store или Apple Store уже сегодня. Сотрудничайте с нами и упростите логистику вашего бизнеса!

Часто задаваемые вопросы

Эффективность и надежность

Мы предоставляем услуги быстрой и надёжной доставки для любого бизнеса по всей России с 2012 года. Попробуйте качество нашего сервиса в несколько кликов.

О нас

Оформить заказ »