Як штучний інтелект змінює логістику роздрібної торгівлі: революція в дії
Штучний інтелект вже виходить за межі екранів і проникає у склади, розподільчі центри та логістичні операції в роздрібній торгівлі. Завдяки стрімкому розвитку генеративного ШІ й великих мовних моделей, компанії відкривають нову еру — фізичного штучного інтелекту. Це унікальне поєднання інтелектуального програмного забезпечення з роботами та обладнанням, здатними взаємодіяти з реальним світом.
Що таке фізичний штучний інтелект і як його застосовують у роздрібній торгівлі?
На відміну від генеративних систем, які створюють текст, зображення або цифрові відповіді, фізичний ШІ інтегрований у машини, котрі виконують справжні фізичні завдання. Мова йде про мобільних роботів, автоматизоване обладнання та розумні складські системи.
За даними NVIDIA, найбільш активне впровадження технологій відбувається в логістиці. Зокрема, серед компаній, які інвестують у ШІ для ланцюгів постачання,
- 33% використовують рішення для моделювання та оптимізації внутрішньої логістики;
- 23% працюють із роботизованими системами типу pick-and-place;
- 18% застосовують інтелектуальні навантажувачі та автономні мобільні роботи.
Це дозволяє підвищити пропускну здатність складів, зменшити рутинні завдання й впоратися з зростаючою складністю логістики.
Ланцюги постачання стають магнітом для інновацій у сфері ШІ
Зростає інтерес до робототехніки та автоматизації, особливо враховуючи виклики, з якими зіштовхуються компанії:
- 64% учасників опитування зазначили, що проблеми в ланцюгах постачання збільшились у порівнянні з минулим роком;
- Геополітична нестабільність;
- Нестача робочих кадрів;
- Підвищені очікування споживачів щодо швидкості та прозорості;
- Розширення регуляторних вимог.
Штучний інтелект використовують для розв’язання численних викликів. Найважливіші цілі серед компаній:
- Підвищення ефективності операцій і покращення результатів ланцюга постачання (51%);
- Задоволення вимог клієнтів (45%);
- Покращення відстеження та прозорості процесів (38%).
Головні сценарії застосування ШІ в логістиці
Технології впроваджують на різних етапах:
- Прогнозування попиту — 64% компаній;
- Оптимізація маршрутів — 36%;
- Моделювання і вдосконалення внутрішньої логістики — 33%;
- Відстеження вантажів у межах складів — 31%.
Вартість і вигоди: 91% вбачають у ШІ зниження витрат у ланцюзі постачання
Інтерес до цих технологій підкріплюють конкретні економічні результати. Більшість опитаних (91%) відзначають зниження експлуатаційних витрат завдяки впровадженню ШІ, що вищий показник порівняно з минулими роками (80%).
Близько половини (53%) фірм досягли скорочення витрат на понад 5%. Це мотивує подальші інвестиції: 75% респондентів планують нарощувати бюджети на штучний інтелект у своїх ланцюгах постачання протягом наступного року, а 22% навіть обіцяють збільшити видатки більш ніж на 10%.
Від генеративного ШІ до розумних машин-дійників
Робототехніка — лише частина масштабної революції. Зараз 91% компаній у секторі роздрібної торгівлі та споживчих товарів вже використовують або досліджують різні варіанти ШІ, і понад половина (58%) активно впроваджує їх у бізнес.
До популярних технологій належать:
- Аналітика даних;
- Генеративний ШІ та великі мовні моделі (66% компаній);
- Агентний ШІ — системи з високим рівнем автономії, здатні планувати й виконувати завдання (47%).
Найближчим часом на горизонті видніється синтез фізичного ШІ, робототехніки, розумних агентів і прогнозної аналітики. Це здатне докорінно змінити те, як планують запаси і пересувають товари.
