Автоматизация транспортно-логистической отрасли активно развивается. Рассмотрим несколько современных IT-решений, которые применяются в сфере грузоперевозок.

Беспилотные фуры

В России и мире активно тестируют грузовые беспилотники. Спрос на автономные системы транспортировки растет. Их применение позволяет снизить логистические расходы и затраты на техобслуживание, повысить уровень безопасности перевозки товаров.

Грузовые беспилотные машины сканируют окружающее пространство, распознают препятствия и самостоятельно строят дорожные карты. Плановая перевозка грузов доказала работоспособность фур в условиях метелей и низких температур Крайнего Севера.

Наземные роботы

Одно из ключевых направлений логистики — наземные роботы, к которым относятся автономные погрузчики и мобильные платформы. Они используются при комплектации заказов и транспортировке тяжелых и габаритных грузов. Наземные роботы, функционирующие на аккумуляторах, надежны, не устают, не болеют, не зависят от погодных условий. Могут работать в закрытых помещениях, на складах, в полуприцепах фур без риска падения. Их просто обслуживать, они долго могут функционировать без подзарядки.

Результат использования автономных погрузчиков и мобильных платформ — бесперебойная работа с грузами и повышение эффективности грузоперевозок. Многие логистические центры и склады уже оборудованы всем необходимым для применения наземных роботов.

Дроны

Еще одно высокотехнологичное решение в логистике — дроны. Их применение позволяет доставлять товары в короткие сроки. Например, есть успешные кейсы, когда сервис осуществляет доставку товаров за 30 минут и меньше. Но пока дроны ограничены во времени работы, переносимом весе, требуют наличия систем управления, специальных зон для взлета и посадки, а также зависят от погодных условий.

Логистические платформы и приложения

Современные технологии, в том числе и искусственный интеллект, применяются в работе логистических платформ. Они способны рекомендовать оптимальные предложения грузоперевозчикам на основе анализа их предпочтений. Например, попутный груз, чтобы обратная поездка была для водителя выгодной.

Алгоритмы сопоставляют заявку на перевозку и потенциальных исполнителей по списку характеристик (типу груза, фуры, направления, времени погрузки/разгрузки и др.), определяют баланс спроса и предложений для каждого региона. Алгоритмы online подбирают оптимальные решения для всех участников проекта, исходя из множества параметров.

Приложение по доставке грузов покажет, где ближайшая заправка с приемлемым соотношением цены на топливо и качества, подскажет наиболее выгодный шиномонтаж и кафе по пути. Сервис поможет вести бухгалтерию, формировать отчеты, и обращения за технической или юридической поддержкой.

Контроль за водителями

ИИ не только применяется на логистических платформах, но и контролирует участников рынка грузоперевозок. IT-решения помогают выявлять нарушения, ранее остававшиеся незамеченными. Например, в Республике Татарстан запущен пилотный проект, задача которого — с помощью нейросетей выявлять перегруженные грузовики. Потенциально перегруженные транспортные средства система определяет, анализируя изображения с камер видеонаблюдения. Визуальными маркерами выступают деформация шин, просадка подвески и другие признаки. Подозрительные грузовики направляются на пункты весового контроля. Так внедрение искусственного интеллекта повышает безопасность на дороге.