ИИ в логистике: что из этого реально работает, а что пока презентация

Когда говорят «внедрили ИИ в логистику», воображение рисует систему, которая сама держит в голове всю цепочку поставок. На практике за этим обычно стоят три куда более приземлённые задачи: проложить курьеру маршрут, посчитать, сколько товара заказать на склад, и присмотреть за водителем, который восьмой час за рулём.

Дальше — что из этого реально продаётся в России, что стоит и почему часть проектов буксует ещё на пилоте.

Три задачи, под которые продают ИИ в логистике

Маршрутизация. Система получает список заказов и адресов, а на выходе распределяет их по машинам или курьерам и строит маршрут для каждого. Лидер здесь — Яндекс Маршрутизация: сервис учитывает, по собственному описанию, свыше 400 параметров (габариты груза, время доставки, загрузку складов), отдаёт REST API для интеграции с CRM, ERP, WMS и TMS. Открытой цены на сайте нет — тариф зависит от числа машин и курьеров, узнать его можно только через форму заявки.

Прогнозирование спроса и управление запасами. Здесь система смотрит на историю продаж и на её основе считает, сколько товара держать на складе и когда его дозаказывать. Российский игрок — Forecast NOW!, и это редкий случай на этом рынке: цены открыты прямо на сайте. Коробочная лицензия версии Standard (15 тысяч SKU, 5 складов) стоит 1,8 млн рублей, старшая Ultimate (100 тысяч SKU, 30 складов) — почти 12 млн. Первый год все обновления и базовая поддержка входят в цену.

Мониторинг водителя. Камера в кабине следит за лицом водителя и распознаёт признаки усталости, засыпания, отвлечения на телефон. У московского UFIN цена тоже открыта: оборудование — от 42 750 рублей за машину, дальше абонентская плата от 249 до 1449 рублей в месяц в зависимости от тарифа. По утверждению компании, система снижает число ДТП на 40%, но как именно посчитана эта цифра, на сайте не сказано.

Три задачи технически не связаны друг с другом. Компания вполне может внедрить только мониторинг водителей, не трогая маршрутизацию, или наоборот.

Что показывают реальные кейсы

«Перекрёсток Впрок» подключил Яндекс Маршрутизацию, когда объём заказов начал расти быстрее, чем сборщики успевали формировать поставки вручную, и машины стабильно выезжали позже расписания. Результат по кейсу, который опубликовал сам Яндекс, — 95% попаданий в обещанный клиенту интервал доставки. Оговорка обычная для таких историй: цифра от самого разработчика, не из независимого аудита.

У Forecast NOW! на сайте выложено больше десятка клиентских кейсов с именами. Ixora сократила запасы на 20% и излишки на 33%, у «Барс Норд» средние запасы снизились на 24,2%. Разброс от 20 до почти 33% на похожей задаче говорит скорее не о разной эффективности системы, а о том, насколько хаотично велись закупки у каждого клиента до внедрения.

Что по деньгам

Здесь логистика неожиданно выбивается из общей картины рынка ИИ для бизнеса, где цену прячут почти все. Из трёх проверенных вендоров два — Forecast NOW! и UFIN — публикуют цену прямо на сайте, с версиями и тарифами. Открывает цену только Яндекс Маршрутизация, самый крупный игрок из трёх: там придётся оставлять заявку и ждать расчёта под свой парк.

Почему такие проекты не взлетают

Чаще всего дело в том, что нет истории заказов и маршрутов, на которой можно настроить систему. Если раньше маршруты строил диспетчер на глаз, а не программа, у алгоритма просто нет данных, чтобы понять, какой вариант лучше того, что диспетчер и так придумывал годами.

Другая частая яма — интеграция с 1С или самописной WMS оказывается сложнее, чем на демонстрации у вендора. Заказы, статусы складов, остатки нужно синхронизировать в реальном времени, а не раз в сутки выгрузкой, и это тот момент, где пилоты чаще всего застревают.

А самая человеческая проблема вообще не техническая: курьеры и водители обходят систему, если она неудобнее их привычного способа работы. Маршрут, который алгоритм считает оптимальным, но который на деле выводит машину во двор без нормального разворота, водитель просто перестанет соблюдать.

Тот же дефицит истории — главная причина буксующих проектов и на производстве: без данных за прошлые периоды модели просто не на чем учиться.

Кому пока рано

Если в компании пять машин и маршруты укладываются в голове у диспетчера за десять минут, лицензия на маршрутизацию, скорее всего, не отобьётся — экономия на топливе и километраже будет меньше стоимости подписки. То же с прогнозированием запасов: системе нужна история продаж хотя бы за несколько месяцев, а на новом ассортименте ей просто не на чем считать.

Что спросить у вендора до подписания

Сколько исторических данных нужно системе, чтобы начать давать точный прогноз, и что происходит первые недели, пока она их набирает. Как система ведёт себя при сбое интеграции: продолжает ли обмен данными с 1С или WMS в реальном времени, или всё встаёт до ручного вмешательства. Что вендор считает приемлемой погрешностью и как её измеряет. Что входит в абонентскую плату, а что — отдельная услуга.

Частые вопросы

Можно ли внедрить только прогнозирование запасов, без маршрутизации?

Да, это разные продукты у разных вендоров, они не связаны технически. Многие компании начинают с одной задачи и добавляют вторую позже, если она вообще нужна.

Заменяет ли ИИ-маршрутизация диспетчера?

Нет, диспетчер остаётся: он утверждает маршруты, разруливает нестандартные ситуации (закрытая дорога, отмена заказа в последний момент) и решает, когда алгоритму верить, а когда нет.

Нужна ли ИИ-логистика небольшому бизнесу с несколькими машинами?

Зависит от числа заказов, а не от числа машин. Пять машин с сотнями заказов в день — уже кандидат, пять машин с редкими заказами — нет.

Сколько времени занимает внедрение маршрутизации?

На сайте Яндекса упоминается, что быстрее всего внедрение проходит у компаний, которые только запускают свою службу доставки: им не нужно ломать уже сложившийся процесс. У компаний с готовой логистикой переход занимает дольше именно из-за интеграции с текущими системами.

Правда ли, что мониторинг водителя снижает число ДТП?

Вендоры заявляют такие цифры, но они не проверены независимо. Логика звучит правдоподобно: система реагирует на признаки усталости раньше, чем их заметит сам водитель. Но конкретный процент снижения аварий лучше воспринимать как маркетинговую оценку, а не измеренный факт.

Логистика — часть общей картины. Что происходит в других функциях компании — в статье «Нейросети для бизнеса».