24 октября в Министерстве транспорта России прошла торжественная церемония вручения наград, приуроченная к двум отраслевым праздникам — Дню работников дорожного хозяйства и наступающему Дню работника автомобильного и городского пассажирского транспорта (30 октября). Министр транспорта Андрей Никитин в ходе мероприятия отмечал значимость инноваций в развитии отрасли.
Сотрудники Финансового университета проанализировали применение инновационных технологий в логистической отрасли Российской Федерации
Синергетический эффект, создающий основу для «умных», взаимосвязанных и автономных цепочек поставок будущего, обеспечивает фундаментальный сдвиг: традиционная цепь поставок, представляющая собой последовательную линейную модель «поставщик-производитель-дистрибьютор-потребитель», уступает место цифровой экосистеме. В этой экосистеме все участники связаны в единое информационное пространство, что позволяет осуществлять обмен данными в реальном времени.
Такой подход позволяет отказаться от реактивного управления, основанного на реакции на уже произошедшие события (например, срыв поставок или резкий скачок спроса), в пользу проактивного и даже предиктивного управления. Компании получают возможность прогнозировать disruptions (сбои) и заранее оптимизировать свои процессы, минимизируя риски и издержки.
Краткий анализ ряда ключевых технологий, формирующих каркас цифрового УЦП:
1. Интернет вещей (IoT) - краеугольный камень для сбора данных. Датчики, устанавливаемые на оборудование, транспортные средства, товары и даже на складские стеллажи, предоставляют непрерывный поток информации о местоположении, состоянии, температуре, влажности и использовании активов. Это позволяет не только отслеживать грузы в режиме реального времени, но и переходить к предиктивному обслуживанию оборудования, когда датчики предупреждают о возможной поломке до её наступления, предотвращая простои.
2. Большие данные и Аналитика (Big Data & Analytics): Сам по себе сбор данных бесполезен без мощных аналитических инструментов. Именно аналитика больших данных превращает сырые данные, получаемые от IoT-устройств и других источников (например, соцсетей, рыночной аналитики), в ценную информацию для принятия решений. С помощью алгоритмов машинного обучения компании могут прогнозировать спрос, оптимизировать уровни складских запасов, выявлять неэффективные звенья в цепи и моделировать последствия тех или иных решений.
3. Блокчейн - технология, обеспечивающую доверие и безопасность в цифровой экосистеме. Его ключевая роль — создание неизменяемого, распределенного реестра всех транзакций и перемещений товаров. Это решает извечные проблемы цепочек поставок: борьбу с контрафактной продукцией, обеспечение подлинности и происхождения товаров (прослеживаемость), а также значительно ускоряет и упрощает документооборот между множеством участников, которые не всегда доверяют друг другу.
4. Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение. ИИ - «мозг» цифровой цепочки поставок. Алгоритмы ИИ обрабатывают данные из аналитики и принимают или предлагают оптимальные решения. Это, например, автоматическая маршрутизация транспорта с учётом пробок и погодных условий, динамическое ценообразование, управление рисками и даже автономное управление складскими роботами.
