В онлайн-ритейле прозрачность движения товаров в режиме онлайн — от склада до двери клиента — перестаёт быть преимуществом и становится обязательным условием. В ряде компаний координация поставщиков, складов и доставок до сих пор ведётся через Excel, почту, CRM и рабочие чаты. Отсюда — сбои в передаче информации и отчётности, просрочки и штрафы. В итоге до 60% компаний сталкиваются с потерями дохода.

На этом фоне ИИ-агенты меняют подход к управлению цепочками поставок. Подключаясь к потокам данных, они анализируют цепочку и оперативно закрывают разрывы: отслеживают запасы, пересчитывают маршруты, автоматизируют складские операции, прогнозируют спрос. Это снижает ошибки и ускоряет реакцию на сбои и задержки, повышая результативность работы цепочки.

Далее рассмотрим, что представляют собой ИИ-агенты в логистике, из каких компонентов состоят, где применяются и какой эффект дают. Отдельно обозначим подход к созданию, а в финале — роль технологических партнёров, которые доводят решения до промышленного уровня.

Что такое ИИ-агенты в логистике и цепочках поставок

ИИ-агенты в логистике — автономные программные компоненты, которые подключаются к источникам данных, интерпретируют контекст и инициируют действия в операциях. В основе — модели машинного обучения, аналитика и обработка естественного языка: то, что раньше выполняли вручную, переводится в воспроизводимую управляемую логику.

Закупка и транспортировка. Большая часть товаров перемещается из стран-производителей морем, затем через порты перегружается в контейнерные хабы, откуда отправляется по железной дороге или автотранспортом. ИИ-агенты прогнозируют время прибытия, управляют расписанием разгрузки и распределяют грузы между видами транспорта. Это снижает задержки и расходы на перевалку.

Порты и перевалочные хабы. Агенты прогнозируют ETA, координируют перемещение контейнеров, отслеживают загрузку складских мощностей и предлагают оптимальные маршруты для отправки грузов в распределительные центры или магазины.

Складские процессы. На складах агенты автоматизируют приёмку, хранение, подбор и упаковку. Распределяют товары по зонам, управляют очередностью обработки, рассчитывают маршруты погрузки и минимизируют холостые перемещения техники. Это снижает затраты и повышает точность исполнения заказов.Транспортировка к распределительным центрам. Агенты помогают управлять автопарком и железнодорожными перевозками: планируют маршруты, учитывают загрузку транспорта и дорожные условия, прогнозируют задержки и предлагают альтернативы.

Последняя миля. На финальном этапе агенты пересчитывают маршруты курьеров с учётом трафика, окон доставки и ограничений по загрузке. Это снижает расход топлива и транспортные затраты, повышает долю доставок в согласованные сроки и уменьшает углеродный след операций.

Где ещё полезны ИИ-агенты в логистике ?

Прозрачность цепочки поставок. ИИ-агенты интегрируются с системами управления — WMS (Warehouse Management System), TMS (Transportation Management System) и ERP (Enterprise Resource Planning). Это позволяет связывать события на всех этапах: поставщики, склады, транспортировка, доставка. Агенты фиксируют аномалии и предлагают решения: переназначение отгрузок, изменение приоритетов сортировки, перераспределение ресурсов. Решения принимаются быстрее, а узкие места выявляются заранее.

Предиктивное обслуживание техники. Чтобы поддерживать надёжность цепочки, агенты анализируют телеметрию складской техники, грузовиков, холодильных установок и другого оборудования. Это позволяет выявлять риски поломок заранее и переводить обслуживание из аварийного в плановый режим, сокращая простои и продлевая срок службы активов.

Клиентский сервис. Агенты обрабатывают запросы о статусе заказов, возвраты и типовые обращения. Сотрудники подключаются только к нестандартным ситуациям. Это ускоряет ответы и поддерживает удовлетворённость клиентов даже в периоды пиковых нагрузок.

Работа с поставщиками. Агенты собирают показатели исполнения, контролируют сроки и качество, отмечают риски и помогают вести переговоры на основе фактов.

Итог. ИИ-агенты объединяют автоматизацию и аналитику во всех звеньях — от закупки до последней мили. Агенты снижают издержки, повышают точность и ускоряют реакцию цепочки, сохраняя конкурентоспособность компаний на рынке.

Встраивание ИИ в цепочки поставок создаёт бизнес-ценность

Чтобы понять, как ИИ влияет на операции в цепочках поставок, IBM Institute for Business Value (IBV) совместно с Oxford Economics опросили 300 директоров по управлению цепочками поставок (CSCO) и операционных директоров (COO) из компаний, внедряющих автоматизацию на базе ИИ.

Обзор показывает: организации проходят этап расширения применения ИИ. Процесс начинается с автоматизации задач и машинного обучения, переходит к генеративным инструментам в рабочих процессах через ассистентов и развивается в цепочки поставок, управляемые ИИ-агентами, которые функционируют автономно и адаптируются к изменениям внешней среды.

По мере оптимизации процессов цепочки поставок автоматизируют задачи и поддерживают взаимодействие между инструментами ИИ и экспертами. Это упрощает выполнение операций и формирует источники выручки. Организации с вложениями в ИИ для цепочек поставок фиксируют рост выручки на 61% относительно конкурентов.

Ключевые выводы

ИИ-агенты усиливают автоматизацию цепочек поставок, ускоряют выполнение операций и выводят компании на новый уровень расширения.

Цепочки поставок с применением ИИ формируют бизнес-ценность. Организации с вложениями в ИИ фиксируют рост выручки на 61% относительно конкурентов.

Руководители воспринимают ИИ-агентов как ускоритель бизнеса. 62% лидеров цепочек поставок отмечают, что агенты, встроенные в операционные процессы, ускоряют принятие решений и формирование рекомендаций.

Автоматизация с применением ИИ развивается быстрее прогнозов. 70% руководителей считают, что к 2026 году сотрудники смогут глубже анализировать данные и поддерживать оптимизацию в онлайн-режиме, так как агенты берут на себя процессы в закупках и сорсинге.

Операционные показатели растут за счёт ИИ. 76% CSCO указывают, что показатели увеличатся благодаря агентам, выполняющим повторяющиеся задачи быстрее людей.

Как Appliner помогает создавать ИИ-агентов для логистики и цепочек поставок

Appliner переводит цепочки поставок из ручного управления в предсказуемую и управляемую систему. Компания работает комплексно:

• Стратегия. Определяем зоны применения ИИ: прогнозирование спроса, управление запасами, маршрутизация, сквозная видимость. Формируем дорожную карту внедрения с этапами и метриками.
• Разработка. Создаём ИИ-агентов на зрелых ML-фреймворках и агентных инструментах. Собираем прототипы, тестируем гипотезы, доводим до промышленного уровня.
• Интеграция. Подключаем решения к ERP, WMS и TMS через API и события без изменения процессов. Это снижает риски и даёт эффект без поломки операционного контура.
• Сопровождение. После запуска берём на себя мониторинг, регулярное переобучение моделей, контроль качества данных и адаптацию под новые условия.

Что получает бизнес

С Appliner компании снижают издержки на транспорт и хранение, повышают уровень сервиса и соблюдают сроки доставки. Цепочка поставок становится прозрачной в онлайн-режиме: отклонения фиксируются заранее, а агенты предлагают решения до того, как сбой превращается в проблему. Это снижает риски и ускоряет реакцию на изменения. Руководители получают отчётность по KPI с прямым показом вклада ИИ-агентов в финансовые и операционные результаты.

👉 Заполните форму на проведение демо, чтобы увидеть, как Appliner превращает цепочку поставок в конкурентное преимущество.