Ось декілька основних напрямків використання ШІ в логістиці:

Оптимізація маршрутів: алгоритми машинного навчання аналізують трафік, погодні умови та стан доріг, вибираючи найкращі маршрути для зменшення часу та витрат на доставку.

Перевірка документації: для цього використовують GedVerifier – розроблена лабораторією S2PWeb, ця програма автоматично аналізує та перевіряє основні документи транспортних компаній, обробляючи до 14 тисяч документів на місяць і звільняючи співробітників від рутинних завдань

Автоматизація складів: роботизовані системи, керовані ШІ, прискорюють процеси завантаження, розвантаження та сортування товарів, підвищуючи точність і ефективність складських операцій.

Передбачувана аналітика: ШІ аналізує великі обсяги даних для прогнозування попиту, визначення пікових навантажень та ефективного планування ресурсів.

Зниження ризиків: прогнозування можливих затримок та поломок транспорту за допомогою ШІ дозволяє запобігати збиткам і забезпечувати безперебійність перевезень.

Поліпшення клієнтського сервісу: чат-боти та голосові асистенти на базі ШІ швидко обробляють запити та замовлення, підвищуючи задоволеність клієнтів. Для цього, до речі, використовують всім відомий ChatGPT, адже він дуже вдало створює персоналізовані рекомендації та надає швидкі та точні відповіді на запитання.

Логістика з доповненою реальністю (Augmented Reality - AR): її об’єднують зі штучним інтелектом, щоб надавати інформацію в режимі реального часу наземному персоналу на складах або персоналу доставки, підвищуючи тим самим швидкість комунікацій, ефективність взаємодії і зменшуючи помилки.

Використання цих та інших ШІ-рішень надає логістичним компаніям конкурентну перевагу, знижуючи витрати та підвищуючи надійність перевезень, забезпечуючи безперебійну доставку Україною та Європою.