Рынок логистики является одним из наиболее крупных в мире. По данным агентства Precedence Research, его объём составил около 9 трлн долларов в прошлом году, а через девять лет эта цифра вырастет до 22 трлн.
Эта сфера продолжает меняться под влиянием технологий. Аналитические инструменты и автономные системы помогают сформировать гибкие модели ценообразования, повысить скорость доставки, оптимизировать цепочки поставок.
Сегодня расскажем, какое место в индустрии логистики занимают облачные технологии.
Статью подготовила Анна Блохина, эксперт отдела развития технического сервиса и эксплуатации услуг в МТС.
Масштаб для внедрения
В 2012 году свет увидел шведский фильм «Логистика». Наполовину эксперимент, наполовину художественный проект занял 857 часов и показал путь, который проходит обычный шагомер от завода в Шэньчжэне до места продажи в Стокгольме (правда, в обратном хронологическом порядке). Зритель увидел буквально все этапы масштабного логистического процесса, наблюдая за движением грузовиков и кораблей, складскими помещениями.
При этом логистика — это не просто работа с транспортом и складами, но также и анализ информационных потоков. Значимость последнего аспекта подчеркивают до 90% специалистов в этой сфере: согласно отчёту PwC, сегодня ни одна другая индустрия не демонстрирует такой высокий уровень зависимости от цифровизации и аналитики.
Логистика привлекает внимание технологических стартапов. Портфолио Y Combinator насчитывает более 90 проектов, стремящихся оптимизировать логистические процессы — например:
-
RetailReady упрощает задачи сотрудников складов, заменяя длинные инструкции удобными цифровыми интерфейсами.
-
Manifold Freight меняет подход к фрахтовым перевозкам: продукт собирает предложения от грузоотправителей и брокеров в одном месте, сокращая холостые пробеги и увеличивая доходы участников экосистемы.
Сектор «последней мили» — доставки до клиента — также претерпевает изменения, поскольку все больше компаний внедряет цифровые и аналитические технологии. Однако, как отмечает PwC, стартапы — далеко не единственные игроки, меняющие рынок логистики. В отрасль приходят компании из других индустрий.
Так, производители автономного транспорта и ИТ-компании разрабатывают роботов-доставщиков, а также системы автоматической погрузки. Корпорации активно наращивают компетенции в управлении складами и разрабатывают собственные модели доставки.
Ключевые тренды
Интернет вещей
GPS-трекеры — ключевой инструмент для отслеживания грузов. Например, при доставке товаров между складами и магазинами, трекер передает точное местоположение транспортного средства. Если оно отклоняется от маршрута или попадает в пробку, система помогает скорректировать путь. Такие решения в компаниях с крупным флотом грузовых автомобилей сокращают затраты на топливо до 50%.
В то же время устройства интернета вещей помогают поддерживать оптимальные условия для «капризных» грузов, требующих соблюдения температурного режима. Так, умные датчики применяют для оценки состояния тысяч морских контейнеров, снижая вероятность порчи груза в пути. Если температура внутри начинает подниматься, устройство сигнализирует об этом логисту, позволяя вовремя устранить проблему, избежать порчи товара. Кроме температуры, датчики контролируют вибрации, что важно для хрупких объектов — электроники или фармацевтических препаратов.
Блокчейн
Это — ещё одна технология, которая находит применение в логистике. Можно сказать, что она уже прошла существенную часть цикла чрезмерных ожиданий Gartner и постепенно переходит из «бездны разочарования» на «склон просвещения».
Как и GPS-трекеры, блокчейн в логистике применяют для отслеживания перемещения товаров. Каждый этап цепочки поставок фиксируется в системе, а участники процесса — от производителя до получателя — видят информацию о состоянии и местоположении груза.
Корпорации уже используют блокчейн, например, для аутентификации фармацевтических товаров, минимизируя вероятность подделок и краж. Информация о продуктах доступна всем в цепочке — производителям, дистрибьюторам, врачам и администраторам.
Кроме того, смарт-контракты позволяют автоматизировать исполнение обязательств — выполняются при наступлении определенных условий, например, после подтверждения доставки груза или оплаты. Такая автоматизация снижает потребность в посредниках и ускоряет процесс, сокращая операционные затраты и влияние человеческого фактора.
Системы ИИ
Модели машинного обучения уже помогают оптимизировать транспортные маршруты и существенно экономить на топливе, в том числе грузовым судам. Как правило, горючее занимает от 35% до 53% всех расходов на их обслуживание. Если снизить его потребление без вреда ключевым параметрам производительности, судоходные компании могут добиться значительной экономии и увеличения прибыли.
Также существуют системы предиктивной аналитики, которые строят маршруты с учетом морских данных: силы ветра, волн, трафика в портах, мощности двигателя и других факторов. Такие системы не только рассчитывают оптимальные параметры для рейса, но и дают рекомендации по сокращению расхода топлива «на плаву».
Ещё одно перспективное применение машинного обучения — реализация предсказательных систем для обслуживания транспорта. Используя датчики интернета вещей, можно отслеживать состояние техники, собирая данные о вибрациях, температуре и других параметрах. Они помогают выявлять признаки износа и заблаговременно производить обслуживание.
«Облачная» логистика
Логистика, как высокотехнологичная отрасль, зависит от телекоммуникаций и ИТ-инфраструктуры. Чтобы управлять устройствами интернета вещей и системами отслеживания вроде GPS-трекеров, а также обрабатывать потоки данных, нужна надежная сеть и высокопроизводительные серверы. Здесь на помощь приходит облачная инфраструктура, которая предоставляет доступ к масштабируемым ресурсам.
Так, Deloitte в своем отчёте рассказала о крупном логистическом операторе, который сталкивался со сбоями в работе транспортных лент в распределительных центрах. Чтобы решить проблему, специалисты компании установили сенсоры, которые отслеживают состояние оборудования и пересылают данные в облако. Собранная статистика помогает выявлять закономерности, предсказывающие износ и неисправности. Такой предиктивный анализ в облаке помог компании сократить эксплуатационные расходы.
Облачные и телекоммуникационные решения также играют ключевую роль и в обеспечении безопасности данных. В логистике, где информация о грузе, его состоянии и местоположении должна быть защищена, используют VPN-каналы для передачи данных, шифрование и системы контроля доступа. Эти технологии помогают предотвратить утечку при обмене сообщениями между IoT-устройствами и корпоративными серверами.
Ещё в 2021 году в Materials Handling Institute (MHI) провелипрос среди представителей логистических организаций. 54% опрошенных заявили о планах нарастить инвестиции в облачные вычисления и облачные хранилища, чтобы повысить надежность цепочек поставок.
Статистику подкрепляет другое исследование, проведённое Accenture годом позднее — компания получила цифру в 52%. Можно ожидать, что в будущем интерес к облаку со стороны малых и крупных логистических компаний продолжит расти.
Автор: MTSWebServices
