Цепочка поставок в цифровом формате: 10 технологий, трансформирующих логистику

Логистическая отрасль переживает беспрецедентную цифровую трансформацию. От ручной работы и бумажной волокиты – к автоматизированным системам, управляемым данными и технологиями. Сегодня логистика не только быстрее и прозрачнее, но и устойчивее, безопаснее и гибче. В обзоре представлены 10 ведущих технологий, которые уже сегодня формируют будущее цепочек поставок.

1. 5G: мгновенная связь и IoT на новом уровне

Сети пятого поколения (5G) обеспечивают сверхнизкую задержку и высокую пропускную способность, что особенно важно для логистических операций в реальном времени. DHL применяет технологию 5G совместно с Интернетом вещей (IoT) на своих складах и в транспортных узлах для отслеживания местоположения, температуры, влажности и вибраций, особенно при перевозке фармацевтики и дорогостоящих товаров.

Пример:

В Германии DHL и Deutsche Telekom запустили пилотную зону 5G на складе, где данные от сенсоров IoT мгновенно обрабатываются и визуализируются на панелях управления. Это позволило на 30% сократить потери от порчи температурочувствительных товаров.

Другие кейсы:

• FedEx внедряет 5G на своих хабах в США для автоматизированного распределения посылок.

• Maersk использует 5G в портах для ускорения операций загрузки/выгрузки контейнеров.

2. Цифровые двойники: симуляция для реальных решений

Цифровые двойники – это виртуальные модели логистических объектов (складов, судов, цепочек поставок), которые позволяют тестировать сценарии и оптимизировать процессы без риска.

Пример:

Maersk применяет цифровые двойники для прогнозирования износа судов и маршрутизации с учетом погодных условий. В результате – снижение затрат на обслуживание на 15% и увеличение точности доставки.

Другие кейсы:

• Siemens Logistics моделирует работу аэропортовых систем сортировки багажа.

• FedEx использует цифровые двойники для имитации распределительных центров, сокращая время обучения сотрудников и время запуска новых объектов.

3. Облачные вычисления: основа гибкости и видимости

Облачные платформы стали «нервной системой» современной логистики, позволяя собирать, обрабатывать и анализировать данные в едином пространстве. Они обеспечивают доступ в реальном времени ко всем этапам поставки.

Пример:

UPS внедрила облачную платформу UPS Supply Chain Symphony, объединяющую информацию о поставках, клиентах, запасах и транспортировке. Это позволило увеличить точность предсказания сроков доставки на 26%.

Другие кейсы:

• Amazon Web Services (AWS) обслуживает логистику Amazon, предоставляя облачную инфраструктуру для управления миллионами заказов ежедневно.

• C.H. Robinson использует облачные решения для глобальной координации поставок через платформу Navisphere.

4. Системы управления складом (WMS): автоматизация без сбоев

WMS-системы позволяют управлять перемещением товаров на складе – от приема до отгрузки — с максимальной точностью. Они активно интегрируются с роботизированными системами.

Пример:

XPO Logistics использует WMS, основанную на машинном обучении, для автоматизации порядка хранения, сортировки и упаковки товаров. Это позволяет достигать 99,9% точности выполнения заказов.

Другие кейсы:

• Walmart применяет WMS для кросс-докинга и быстрого распределения по магазинам.

• Kroger интегрировал WMS с системой прогноза спроса, оптимизируя хранение.

5. Большие данные и аналитика: логистика как точная наука

Big Data помогает прогнозировать поведение потребителей, выявлять узкие места, планировать маршруты и управлять запасами.

Пример C.H. Robinson:

Их система Navisphere Vision использует данные из миллионов точек по всему миру, анализируя в реальном времени погодные условия, пробки, задержки, что позволяет гибко перенаправлять грузы.

Другие кейсы:

• DHL применяет аналитику для прогнозов спроса на услуги доставки в пиковые периоды.

• Amazon анализирует миллиарды транзакций, чтобы управлять складскими запасами и предотвращать дефицит.

6. RPA: роботизация рутинных задач

RPA позволяет заменить ручной труд в администрировании: заполнение форм, отслеживание заказов, проверка счетов и многое другое.

Пример GEODIS:

Внедрение RPA позволило компании сократить время обработки заказов на 40% и снизить количество ошибок на 60%. Боты автоматически отправляют уведомления клиентам и заполняют электронные накладные.

Другие кейсы:

• XPO Logistics применяет RPA для автоматического расчета логистических издержек.

• FedEx автоматизирует обновления по доставкам через чат-боты и email-рассылки.

7. Автономные транспортные средства и дроны: доставка будущего

Самоуправляемые технологии позволяют доставлять грузы без участия человека, особенно на «последней миле».

Пример Nuro:

Маленькие автономные машины доставляют продукты и медикаменты в жилые районы Калифорнии. Компания получила одобрение Министерства транспорта США на эксплуатацию в жилых кварталах.

Другие кейсы:

• Amazon Prime Air тестирует доставку дронами до 30 минут.

• FedEx сотрудничает с Aurora Innovation для внедрения автономных грузовиков.

8. Блокчейн: прозрачность и безопасность поставок

Блокчейн позволяет обеспечить неизменность записей, защиту данных и прозрачность всей цепочки поставки.

Пример Walmart:

Компания сократила время отслеживания происхождения манго с 7 дней до 2,2 секунд с помощью блокчейн-платформы IBM Food Trust. Это значительно улучшило безопасность пищевых продуктов.

Другие кейсы:

• Maersk и IBM разработали TradeLens – платформу на блокчейне для морских перевозок.

• FedEx использует блокчейн для управления претензиями и страховыми случаями.

9. Интернет вещей (IoT): полный контроль над активами

IoT-сенсоры собирают данные о местоположении, состоянии и движении активов и грузов в режиме реального времени.

Пример DB Schenker:

Компания использует IoT для отслеживания контейнеров, анализируя маршруты, условия хранения и простои. Это повысило точность планирования на 25%.

Другие кейсы:

• Amazon применяет IoT для управления движением внутри складов.

• Maersk отслеживает температуру в контейнерах с помощью IoT-решений Remote Container Management.

10. Искусственный интеллект и машинное обучение: логистика с интеллектом

ИИ и ML помогают прогнозировать спрос, оптимизировать маршруты, автоматизировать склады и даже выявлять риски в поставках.

Пример Amazon:

ИИ анализирует прошлые заказы, чтобы предсказать, какие товары понадобятся в ближайшие дни, и заранее доставляет их в распределительные центры ближе к потенциальным покупателям.

Другие кейсы:

• UPS применяет ИИ в системе ORION для построения оптимальных маршрутов (экономия $300–400 млн в год).

• DHL использует ИИ для планирования загрузки грузовиков и прогнозов спроса.

В рамках конференции состоятся две дискуссии. Первая посвящена внедрению цифровых технологий на железнодорожном транспорте и тем сервисам, которые сегодня предлагает и развивает перевозчик. Вторая – развитию клиентских сервисов операторов, а также цифровой интеграции при организации мультимодальных перевозок.

К проведению мероприятия приглашены ведущие отраслевые эксперты.

По вопросу участия в мероприятии обращайтесь по тел.: +7 (812) 418-34-90 или по электронной почте: conf@rzd-partner.ru.

Автор: Анна Каренина