Искусственный интеллект (ИИ) становится все более значимым для успешного ведения бизнеса в России. Он помогает оптимизировать производственные процессы, рассчитывать закупки и прогнозировать условия, влияющие на планирование логистики.
Это также позволяет разрабатывать более эффективные услуги с минимальными ресурсными потерями. Организации используют большие данные (Big Data) для обучения алгоритмов ИИ и обратным образом применяют ИИ для анализа Big Data. Для многих компаний это уже устойчивая практика, которая продолжает совершенствоваться.
Результаты внедрения ИИ способствуют не только развитию самого бизнеса, но и его устойчивому развитию, что становится особенно актуальным в современных условиях. Реализация задач в области ESG (экологическое, социальное и корпоративное управление) играет важную роль в современном бизнесе, как подчеркивает старший директор по устойчивому развитию компании «Вкусно – и точка» Ирина Коршунова.
Она акцентирует внимание на том, что ответственное производство и сбалансированное питание представляют собой одно из направлений стратегии устойчивого развития компании. Они связаны с планированием, минимизацией отходов и оптимизацией логистических цепочек.
Без применения IT-технологий, способных анализировать большие объемы данных и предоставлять необходимые решения, эти процессы трудно представить, поскольку такая работа требует высокой концентрации и внимания. Способность ИИ выявлять скрытые закономерности и неэффективности, которые могут быть упущены традиционной автоматизацией, становится большим преимуществом для организаций и их стратегий.
Применение Big Data в поддержке ESG-инициатив стало реальностью для ритейлера Х5 Group, о чем рассказал Тимур Турсунов, директор группы по устойчивому развитию компании ДРТ.
Х5 Group внедрила единую систему автоматизации для учета ESG-показателей, которая еженедельно обновляет более 160 параметров, включая энергопотребление, образование отходов и показатели по охране труда.
Эта система агрегирует данные в виде дашборда, что позволяет отслеживать изменения, сравнивать различные временные периоды и быстро реагировать на отклонения.
Также автоматизация значительно снижает время, затрачиваемое сотрудниками на консолидацию данных и подготовку отчетов, минимизируя человеческие ошибки.
Все улучшения бизнес-процессов опираются на анализ больших данных, что дает возможность осуществлять точные прогнозы.
Например, в «Вкусно – и точка» управляют рисками избыточных или недостаточных запасов, используя ежедневные прогнозы продаж, которые учитывают сезонность и трафик в магазинах.
Этапы этого процесса лишь подчеркивают важность использования моделей ИИ, способных анализировать большие объемы данных, что помогает оптимизировать поставки и управлять запасами более эффективно.
В компании Х5 Group для минимизации рисков списаний скоропортящейся продукции, такой как салаты, помидоры и яйца, активно используется система прогнозирования спроса на основе машинного обучения.
С начала 2023 года точность прогнозирования возросла на 7-10%. Это улучшение не только приносит экономическую выгоду, но и вносит вклад в устойчивое развитие, поскольку способствует сокращению отходов и снижению выбросов парниковых газов.
По словам Коршуновой, компания не только сохраняет продукты, но и значительно уменьшает их утилизацию.
В текущем году внедрена система пополнения запасов на основе прогноза спроса, что позволяет более эффективно управлять товарами и их поставками, а также минимизировать негативное воздействие на окружающую среду.
В рамках стратегии устойчивого развития компании «Ашан ритейл Россия» она разработала программу «#БЕЗостатка» для управления товарами с истекающими сроками годности, которая уже используется в 93 гипермаркетах сети.
Это программное обеспечение направлено на борьбу с расточительством и, как следствие, на оптимизацию запасов.
Программное обеспечение для уценки товаров, используемое в компании «Ашан ритейл Россия», помогает избежать более 30 000 тонн выбросов углекислого газа при утилизации просроченной продукции и сэкономить свыше 80 миллионов рублей в год.
Цифровые технологии применяются и в других компаниях для борьбы с негативным воздействием на окружающую среду. Например, «Х5 Транспорт», входящий в Х5 Group, использует аналитику стилей вождения водителей для повышения эффективности маршрутов.
Если водитель проявляет агрессивный стиль, часто резко ускоряется и тормозит, его рейтинг снижается, что позволяет сократить количество рейсов. Для снижения выбросов от свыше 4000 грузовиков компания применяет легковесные кузова и переводит часть автопарка на гибридные двигатели, работающие на газовом и дизельном топливе. Оптимизация маршрутов помогает уменьшить пробег и, соответственно, выбросы.
Кроме того, опасные отходы от транспорта передаются на утилизацию или вторичную переработку. В условиях увеличивающейся цепочки поставок важно планировать логистические процессы с учетом возможных изменений, что требует увеличения горизонта планирования.
Салихянов подчеркивает, что в текущих российских условиях изменения могут происходить как по политическим, так и экономическим причинам. Увеличение сроков поставки с 30 до 60 дней требует соответственно корректировки горизонта планирования на 30 дней для управления потенциальными рисками.
Согласно эксперту, изменения в логистических цепочках компании «Вкусно – и точка» произошли в процессе формирования нового бренда, заменившего McDonald's. Эти изменения сформировали новые задачи для организации.
С помощью IT-технологий компании удалось избежать значительных потерь, связанных со списанием испорченной или невостребованной продукции. «Вкусно – и точка» имеет свои предприятия по всей стране, а важнейшей задачей логистики является достижение 100%-ной гарантии поставки.
Это требует наличия складов рядом с производственными площадками для хранения запасов продукции. Директор по управлению цепочками поставок компании «Рулог», Светлана Сеничева, пояснила, что с помощью информационных технологий рассчитывается оптимальное место для расположения складов с учётом транспортной доступности и цен на доставку.
Инновационные подходы позволяют не только сократить затраты на топливо, но и оптимизировать работу водителей, принимая во внимание графики доставок и вместимость складов.
Также команда Х5 Tech, входящая в группу Х5, провела анализ работы складов, используя данные, полученные от сотрудников. Эти данные включают маршруты сотрудников и голосовые команды, которые они используют для получения товаров, что дополнительно оптимизирует процессы в компании.
В Х5 Group рассказали о разработке рекомендательной системы, направленной на минимизацию простоев из-за пустых ячеек и оптимизацию маршрутов комплектации.
Система, использующая технологии Big Data и машинного обучения, предлагает расширить ячейки отбора, что способствует более эффективной логистике.
По словам Александра Диденко, руководителя лаборатории искусственного интеллекта школы управления «Сколково», в России есть множество примеров внедрения ИИ для оптимизации складов и транспортных маршрутов.
Это может как положительно повлиять на цели ESG, так и привести к заменам человеческого труда алгоритмами.
Например, в одной из компаний после внедрения ИИ работа нормировщиков была передана нейронным сетям, что потребовало изменения их профессиональной деятельности.
В этом году в нескольких компаниях, по словам Салихянова, удалось сократить количество недельных поставок продукции в полтора-два раза.
Использование ИИ показало, что такие меры вполне оправданы и достаточны для оптимизации работы предприятий.
Салихянов подчеркнул, что человеческая склонность к осторожности иногда мешает увидеть возможности оптимизации, которые могут быть выявлены алгоритмами.
Результаты внедрения технологии значительно превзошли ожидания, что подчеркивает потенциал ИИ в логистике.
