В течение последних десяти лет основное внимание в технологиях управления цепочками поставок уделялось обеспечению прозрачности. Для грузоотправителей и логистических компаний стало стандартом знать местоположение груза, время его прибытия и возможные сбои.

Однако со временем, особенно после периода нестабильности, вызванного пандемией Covid, одной только прозрачности оказалось недостаточно. Крупные поставщики решений в этой области начали переходить к новым подходам.

Переход к автономному исполнению

Компания FourKites, ранее специализировавшаяся на отслеживании грузов в реальном времени, теперь внедряет так называемое автономное исполнение. Это предполагает использование искусственного интеллекта не только для выявления проблем, но и для автоматизации бронирования перевозок, обработки документов, управления запасами и решения исключительных ситуаций с минимальным участием человека.

Вместо того чтобы рассматривать прозрачность как конечную цель, новые приложения, такие как Booking Connect и расширенные возможности Inventory Twin, используют данные цепочек поставок для запуска решений и рабочих процессов на базе ИИ. Например, при дефиците запасов система может автоматически рекомендовать перемещение товаров, инициировать бронирование перевозки, выбрать перевозчика и начать отслеживание — всё в рамках одной платформы.

Booking Connect также автоматизирует обработку контрактов с перевозчиками, сравнивает согласованные тарифы, управляет документооборотом и исключениями при бронировании, при этом пользователи сохраняют контроль над финансовыми обязательствами, где это необходимо.

Влияние на эффективность и операционные процессы

По данным FourKites, клиенты уже отмечают значительное повышение эффективности. Один из производителей товаров народного потребления сократил время, затрачиваемое на отслеживание грузов, примерно вдвое и повысил качество отслеживания на 20% за четыре недели. Производитель пищевой продукции уменьшил ежедневное время ручной координации для каждого логистического менеджера на 2–3 часа, снизил штрафы за задержки и простои, а финансовые отделы сообщили об экономии на штрафах и хранении около 30%.

Автоматизация рутинных задач, таких как бронирование морских перевозок, сбор документов и обработка стандартных исключений, позволяет сократить потребность в больших операционных командах. Ожидается, что специализированные ИИ-агенты будут выполнять эти задачи всё чаще, а сотрудники сосредоточатся на более сложных исключениях и коммерческих решениях.

Изменения в отрасли и новые решения

Подобные подходы начинают внедряться и в других сегментах логистики. Например, британская компания FreightSuite разработала транспортную систему управления, изначально построенную на ИИ, для автоматизации создания котировок, обработки документов, администрирования перевозок и выставления счетов. По данным компании, платформа автоматически сопоставляет входящие письма и документы с нужной перевозкой примерно в 90,7% случаев, что позволяет сотрудникам обрабатывать больше заказов.

Будущее конкурентных преимуществ

По мере автоматизации рутинных операций конкурентные преимущества будут определяться не столько ручной координацией перевозок, сколько эффективной работой с исключительными ситуациями, отношениями с клиентами и коммерческими решениями. Прозрачность останется важной, но с развитием ИИ, способного не только отображать, но и действовать на основе данных цепочек поставок, ключевым станет скорость устранения сбоев, а не только их обнаружение.