Интересное
ИИ доставляет: как технологии помогают оптимизировать перевозки по земле, воде и воздуху
В 2022 году объём российского рынка искусственного интеллекта вырос на 15% по сравнению с предыдущим годом, до 635 млрд рублей, показывают данные АНО «Цифровая экономика», которые приводит «Коммерсантъ». ИИ позволяет оптимизировать многие процессы в логистике — от сокращения сроков доставки до снижения числа серьёзных ошибок, вызванных человеческим фактором. Кроме того, искусственный интеллект поможет создавать беспилотные локомотивы и колонны грузовиков, строить оптимальные маршруты и доставлять грузы в отдалённые населённые пункты 365 дней в году.
635 млрд ₽
составил объём российского рынка ИИ
Инвестиции в «цифру»
НИУ ВШЭ в докладе «Цифровая трансформация: ожидания и реальность» отметила, что если в 2019 году в цифровизацию комплекса транспортировки и хранения российские компании инвестировали 108,5 млрд рублей, то в 2020 году (по последним доступным данным) уже 220,9 млрд рублей.
Спрос на передовые цифровые технологии в транспорте и логистике в 2020 и 2030 годах, млрд ₽
Перевозки по земле
ИИ может применяться в качестве беспилотного транспорта на многодневных маршрутах. Основная сложность в таких случаях — нехватка квалифицированных водителей, которые готовы к длительным командировкам. ИИ позволит создать полностью беспилотную колонну грузовых фур лишь с одной ведущей машиной с водителем, она поедет впереди, задавая маршрут. Это поможет на 30% нарастить объёмы поставок и уменьшить сроки, а также на 25% снизить потребление топлива.
На 30%
ИИ поможет нарастить объёмы грузоперевозок
Ещё один вызов — безопасность водителя и пассажиров, особенно в случаях, когда внимание водителя рассеивается из-за усталости или он засыпает за рулём. Аварийность уменьшится на 25%, если установить в салоне камеры с системой мониторинга, которые смогут отслеживать состояние водителя.
На платных дорогах или закрытых территориях, где для проезда нужно остановиться перед КПП и дождаться проверки оператором, будет эффективна система компьютерного зрения. ИИ способен распознавать номера с любого ракурса и в самых неблагоприятных погодных условиях. Эта технология уменьшит количество пробок и снизит издержки на 5%.
Также можно оптимизировать маршруты в режиме реального времени. При обычном планировании пути невозможно учесть незначительные факторы, из-за которых водитель теряет время: погода, состояние дороги, требования к перевозке товара и т. п. ИИ обрабатывает весь спектр параметров и строит или корректирует маршрут, исходя из них. Время на доставку может уменьшиться на 20%, а потребление топлива — на 10%.
Для ИИ используются различные источники и технологии сбора данных. Это могут быть датчики, установленные на транспортных средствах, складах и других объектах логистической инфраструктуры. Данные, полученные от коммуникационных сетей, таких как интернет вещей, позволяют контролировать работу оборудования и другие процессы на расстоянии. Отслеживать местонахождение грузов и контролировать их перемещение помогают метки RFID и другие технологии. Анализ внешней информации, в том числе погоды, пробок на дорогах и прочих факторов, позволяет прогнозировать время доставки и оптимизировать цепочки поставок.
В железнодорожных перевозках эффективно использовать беспилотные локомотивы, так исчезнет человеческий фактор в виде усталости и сильной загруженности машиниста. Кроме того, можно уменьшить потребление топлива на 15%, а грузоперевозки увеличить на 30%.
ИИ также сможет снизить (примерно на 15%) время на простой и ремонт поезда. На основании данных с датчиков делается прогноз возможных неисправностей и определяется оптимальное время для техобслуживания. Осмотр поездов и вагонов, который проводится с помощью автономной системы по данным, получаемым от технических средств осмотра, снижает издержки на его проведение (экономия может составить до 40% по сравнению с осмотром вручную).
Перевозки по воздуху
Одна из главных сложностей авиаперевозок — доставка в труднодоступные районы, которая раньше была возможна только в межсезонье для грузов весом более 100 килограммов. Беспилотные вертолёты способны круглогодично доставлять грузы до 50 килограммов.
Улучшить качество пассажирских авиаперевозок помогают системы биометрии, автоматического распознавания и заполнения документов. Это может на 90% сократить время на очереди при посадке на регистрацию и сдачу багажа, позволяя создать так называемый «бесшовный» проход.
Погода — важный фактор авиаперевозок, нередки массовые отмены и задержки вылетов из-за снегопада и ураганов. ИИ помогает планировать и корректировать план работы аэропорта на ближайшие сутки, учитывая данные о погоде. Своевременный прогноз отмены и задержек рейсов позволяет обеспечить работу аэропорта с учётом актуальных реалий и уменьшить издержки на 5%.
Искусственный интеллект также способен анализировать состояние всего самолёта, отдельных деталей и устанавливать оптимальное время для техобслуживания на основании прогнозирования неисправностей по данным с датчиков. Это поможет ежегодно на 40% уменьшать затраты времени и ресурсов и на 15% — время простоя.
Перевозки по воде
Практически все международные торговые перевозки совершаются по воде. ИИ обеспечивает возможность автономного вождения судов. Это сократит аварийность (снижение может составить до 90%), поскольку восемь из десяти инцидентов на море происходят из-за человеческого фактора. В результате убытки составляют около 1 млрд долларов каждый год, но ИИ поможет их избежать.
Так же, как в случае с наземными перевозками, ИИ строит оптимальный маршрут в режиме реального времени с учётом изменяющихся факторов: скорости ветра, температуры, ледовой обстановки. Это на 10% увеличит скорость перевозки и на 5% сократит потребление топлива.
Как и любой другой транспорт, суда нуждаются в ремонте и техобслуживании. ИИ на основании выявления и прогнозирования неисправностей снижает затраты и время на ремонт на 40% (ежегодно) и на 15% — на простой.
Система видеонаблюдения и радиолокационного контроля местоположения судов определяет риск столкновения, помогая решить одну из важнейших задач в мореплавании. Суда часто сталкиваются при заходе в порт или на его территории, но ИИ передаёт им необходимые навигационные сведения, благодаря чему издержки получится уменьшить на 10%, а время заходов судов в порт — на 20%, говорится в докладе.
Перспективы сектора
Искусственный интеллект уже применяется при обработке заказов и для автоматизации складов, говорит Екатерина Кузьмина. Например, при помощи ИИ стало реальным прогнозировать спрос на продукцию по многим параметрам, включая конкретный регион и погодные условия. Кроме того, технологии помогают оптимизировать процессы управления складскими запасами, сокращать траекторию путей доставки грузов.
При этом Екатерина Анциферова, директор по развитию бизнеса «Бета ПРО», отмечает, что в складской логистике всё же стоит говорить об автоматизации процессов, а не об использовании ИИ. Несмотря на то что работа операторов подчинена строгим алгоритмам, многие из которых автоматизированы, для ряда операций по-прежнему нужен живой человек. Например, на приёмке товара только компетентный сотрудник может проверить его на подлинность или наличие брака, и ИИ в этом его не заменит. Искусственный интеллект не заменит человека полностью, но станет для него хорошим помощником.
У подобных технологий есть перспективы более широкого применения. По словам Кузьминой, чтобы стимулировать этот процесс, нужно создать технические условия для обработки большого объёма данных, обеспечить интеграцию между различными системами и обучить персонал использованию новых технологий.