Как цифровизация снижает операционные расходы в логистике

Логистика не обходится без операционных сбоев – потери товаров, ошибок при расчетах и других нарушений в цепочках поставок. Участились судебные споры с продавцами и поставщиками. Об этом, в частности, свидетельствует увеличение числа претензий к крупнейшим онлайн-ритейлерам, писали ранее «Ведомости»: по итогам первого полугодия 2026 г. количество исков против Ozon выросло на 198%.

Чтобы сократить издержки и снизить риски, торговые и логистические компании активно внедряют цифровые инструменты, рассказали эксперты, опрошенные «Ведомости. Правила торговли». По словам старшего технического продукт-менеджера американской платформы электронной коммерции Amazon Андрея Милосердова, главным трендом последних трех лет в мировом ритейле стал «переход от цифровизации процессов к цифровизации принятия решений». Он отметил, что инструменты, которые прогнозируют спрос, оптимизируют запасы, ускоряют приемку товара, а также оценивают риски поставок и выявляют аномалии, уже применяются. Сейчас, продолжил эксперт, поверх этих моделей все активнее внедряются генеративный искусственный интеллект (ИИ) и ИИ-агенты.

«Вместо ручного анализа отчетов система может сама объяснить причины отклонений, предложить оптимальное решение и сформулировать задачу. Таким образом машинное обучение становится частью управления, а генеративный ИИ – инструментом», – пояснил Милосердов.

Эксперт по практическому ИИ в бизнесе Роман Муковнин выделяет самые перспективные направления цифровизации в логистике – те, которые решают конкретные рабочие задачи на разных этапах: сокращение списаний и замороженных запасов, снижение доли ручного труда, повышение доступности товара. В их числе он называет предиктивную аналитику и ML-прогнозирование спроса (ML, машинное обучение, алгоритм, обучающийся на данных и применяющий знания к новым примерам. – «Ведомости. Правила торговли»), использование электронного документооборота (ЭДО), роботизацию складов, компьютерное зрение и внедрение электронных ценников. Именно эти технологии, по его мнению, должны лечь в основу цифровой трансформации логистической компании – они закрывают ключевые бизнес-задачи и дают наибольший эффект.

Машинное обучение и прогнозирование

В «Лемана Про» ключевыми направлениями цифровизации назвали развитие моделей ML, цифровых двойников (Digital Twin, виртуальная копия объекта для моделирования и оптимизации. – «Ведомости. Правила торговли»), системы управления складом (WMS – программное обеспечение для учета и управления складскими операциями) и ЭДО. Одна из главных сфер применения ML в компании – предиктивное управление запасами. Модели Demand Planning прогнозируют спрос на каждый артикул по дням для каждого магазина на горизонте до 180 дней.

«В 2024 г. мы теряли до 2% товарооборота из-за ошибок прогнозирования, в 2025 г. улучшили показатель до 1,5%, сегодня вышли на 1%. Даже доли процента в точности прогноза генерируют значительный прирост выручки за счет обеспечения доступности товара», – рассказал директор ИТ-продукта по управлению цепями поставок «Лемана Про» Михаил Гариянц. Прогнозные модели также используются для расчета потребности в персонале на логистических объектах, продолжил он. «ML-решение учитывает прогнозируемый объем работ, производительность сотрудников и множество других факторов, благодаря чему можно более точно планировать загрузку и поддерживать уровень сервиса», – пояснил эксперт.

В X5 цифровизация цепочек поставок прежде всего нацелена на планирование, физическую логистику и аналитику данных, сообщил представитель ритейлера. «Технологии направлены на повышение операционной устойчивости и гибкости логистической системы», – отметил он. На этапе планирования, по его словам, развитие цифровых продуктов помогает прогнозировать спрос, продажи и операции, пополнять магазины и распределительные центры. Интеграция нейросетей в алгоритмы повышает точность прогнозирования и качество планирования и снижает влияние человеческого фактора, добавил представитель X5.

Машинное обучение применяется и для сокращения возвратов – крайне затратного процесса в ритейле, поскольку он затрагивает логистику, складскую обработку, контроль качества, финансовый учет и взаимодействие с поставщиками, рассказали эксперты. По словам Милосердова, технологии позволяют заранее оценивать вероятность возвратов, а генеративный ИИ помогает выявлять подозрительные сценарии, прогнозировать потенциальные проблемы с качеством товара и определять категории продукции с наиболее высоким риском возврата, а также позволяет сотрудникам быстрее разбираться в причинах отклонений и принимать решения. «Можно снизить количество возвратов еще на этапе закупки, транспортировки и приемки», – пояснил он. Муковнин выделяет два эффективных решения в этой сфере: автотриаж, позволяющий мгновенно возвращать годный товар в продажу и автоматически утилизировать нерентабельные позиции, а также систему антифрода, которая значительно снижает риск мошенничества и издержки.

ИИ-контроль

ИИ становится мозгом современной логистики, уверен директор по транспортной логистике Tablogix Сергей Левченко. Системы маршрутизации и телематики он назвал главным инструментом на сегодняшний день. «Сокращение холостого пробега на 15–20% – это сотни тысяч сэкономленных литров топлива, что означает снижение выбросов, исключение простоев одновременно с ростом выручки», – отметил Левченко. По его словам, алгоритмы анализируют тысячи параметров – от погоды до загруженности дорог. Программа, продолжил эксперт, предлагает оптимальное решение в реальном времени, например совместные перевозки и консолидацию грузов для нескольких клиентов, чтобы избежать полупустых рейсов. Заранее созданные для каждого автомобиля окна погрузки на складе сокращают время ожидания водителей и холостой ход транспорта, экономя топливо и позволяя оперативнее отправлять машины в рейсы, добавил Левченко.

В «Лемана Про» для сокращения пробегов и повышения загрузки транспорта используют методы математической оптимизации. Кроме того, компания применяет гео-оффер – формирование ассортимента с учетом местоположения клиента. По словам Гариянца, это позволяет приблизить товар к точке спроса, сократить среднее расстояние доставки и связанные с этим издержки. Методы математической оптимизации также помогают определять оптимальную локацию логистических объектов для быстрой и экономичной доставки, планировать дорожную карту их открытия с детализацией до крупных населенных пунктов, минимизировать совокупные затраты (операционные, складские и транспортные) и эффективно управлять ассортиментом – система автоматически определяет, какие товары выгоднее хранить на том или ином складе.

В рамках проекта «умного контроля» «Лемана Про» перешла от проверки всех операций к выборочному контролю тех, которые алгоритм определяет как высокорисковые. «При этом точность выявления расхождений в отобранных моделью случаях выросла до 3,4% (против 1,8% при ручной проверке)», – сообщил Гариянц. Для проверки качества алгоритма в компании используют встречный контроль доверительных сборок, что позволяет автоматически дообучать модель. По оценке Гариянца, финансовый эффект только от этого решения по итогам 2025 г. составил 80 млн руб., а производительность контрольных операций увеличилась почти в два раза.

Руководитель продуктового направления «Лемана Тех» Леонид Флоров пояснил, как устроена система интеллектуального контроля сборок. Когда клиент оформляет заказ, система разбивает его на сборки в зависимости от расположения товаров в магазине и строит для каждой оптимальный маршрут. Еще до начала сборки модель машинного обучения анализирует состав заказа и другие параметры, связанные с риском ошибок, прогнозируя вероятность расхождений. Если риск низкий, сборка считается доверительной и проходит без ручной проверки, если высокий – после выполнения ее дополнительно контролируют вручную. При этом компания регулярно проводит выборочную проверку доверительных сборок, чтобы убедиться в корректности модели, а выявленные расхождения используют для ее дообучения. Такой подход, по словам Флорова, позволяет сосредоточить ручной контроль там, где он действительно нужен, не тратя время на проверку каждой сборки.

ЭДО в действии

«Отказ от бумажных накладных и контрактов снижает потребление бумаги и ускоряет логистические процессы», – отметил выгоду ЭДО Левченко.

ГК «Деловые Линии» с конца 2023 г. запустила переход на электронные транспортные накладные (ЭТрН). В компании отметили, что это положительно повлияло на скорость обмена документами. Соучредитель «Сервисной Логистической компании» (СЛК) Дмитрий Аржаных назвал основные принципы цифровизации процессов: мультимодальные схемы (выбор вида транспорта в зависимости от задачи – автомобильный, авиационный, морской или железнодорожный), предварительная проверка документов, цифровой документооборот, аутсорсинг внешнеэкономической деятельности (ВЭД) и таможенного сопровождения.

ЭДО применяется в сетевых ресторанах «Сытый лось» и «Вей Во Wei Wo Азия» с момента их открытия, сообщил владелец этих компаний Алексей Григурко.  «Речь не только об экономии бумаги. Это еще и снижение времени на оформление, минимизация числа ошибок, экономия на курьерских услугах по пересылке оригиналов документов», – уточнил он. Григурко рассказал и о внедрении систем управления запасами и цепочками поставок. По его словам, автоматизация учета ингредиентов позволяет оптимизировать закупки и предупредить дефицит. «Умные системы сами подсказывают, сколько и каких позиций заказать, с учетом истории расходования. Затраты на закупки снизились на 5–8%. Соответственно снизились объемы порчи продуктов», – отметил Григурко.

Сложности внедрения

Внедрение любого нового цифрового инструмента в логистике происходит по одному и тому же сценарию, рассказал Муковнин. Сначала технологию тестируют на небольшом участке – например, в одном распределительном центре, в магазинах одного формата или в ограниченной группе торговых точек. Если такое пробное внедрение показывает хорошие результаты, решение масштабируют и внедряют уже на всех остальных объектах логистической цепочки. По мнению Муковкина, главная сложность заключается не в самих алгоритмах, а в интеграции и надежности систем: большинство критических проблем связано не с функциональностью, а с устойчивостью при растущей нагрузке. «Отдельный вызов – это интеграция новых технологий с устаревшими системами, где наиболее трудоемкая работа выражается в замене несовместимых элементов», – подчеркнул эксперт.

В «Лемана Про» ключевым принципом внедрения цифровых инструментов считают выращивание собственной экспертизы внутри компании. Как отметил Гариянц, путь от стажера до специалиста с такими компетенциями, способного самостоятельно решать рабочие задачи, занимает от одного до четырех месяцев, и более 90% сотрудников его успешно проходят.

По словам Милосердова, сроки внедрения зависят от масштаба проекта и занимают от нескольких месяцев до года. Основная задача – встроить нововведение в рутинную работу тысяч сотрудников, полагает эксперт. Экономический эффект, по его словам, складывается из сокращения доли ручных операций и ошибок, рационального распределения персонала, снижения потерь и роста скорости обработки. «В крупных международных сетях этот эффект равен нескольким миллионам долларов ежегодно», – уточнил он.