Как инженерия данных и виртуальные симуляции меняют глобальную логистику

РБКHi-Tech

Спрос рождает приложение

Как инженерия данных и виртуальные симуляции меняют глобальную логистику

Автор: Михаил Михалев, инженер в области логистических технологий Amazon

Фото: Bilanol / Shutterstock / FOTODOM

Логистика перестала быть гонкой автопарков. Сегодня это в первую очередь соревнование IT-инфраструктур. О том, как меняется роль IT в логистике, какие технологии становятся ключевыми и кто из специалистов востребован в этой трансформации, рассказывает эксперт РБК.

Сегодня на мировом рынке логистического ПО конкурируют уже не отдельные программы, а единые цифровые среды, где модели прогноза спроса связаны с оптимизационными решателями, симуляторами и облачными платформами. Такая интеграция позволяет компаниям управлять всей логистической сетью в реальном времени — от маршрутов и загрузки транспорта до работы складов, хабов и распределительных центров. Для руководителя логистики это означает, что конкурентоспособность сегодня определяется не числом машин, а качеством цифровых решений, которые снижают срывы сроков, стоимость «последней мили» и ошибки в развитии сети.

Масштаб перехода к инженерным системам подтверждают такие цифры: если в 2025 году глобальный объем рынка логистического ПО оценивался в $19,39 млрд, то к 2033 году он вырастет вдвое — до $39,66 млрд, утверждает аналитическая компания Straits Research. Такая динамика и годовой рост на 9,36% говорят о том, что бизнес перестал инвестировать только в транспорт и склады, сместив приоритет на создание интеллектуальной IT-инфраструктуры, способной просчитывать риски еще до их возникновения.

Как менялись функции IT-отделов в логистике

В зрелых логистических компаниях IT-системы долго развивались экстенсивно: считалось, что чем больше факторов (погода, типы машин, расход топлива) учитывает алгоритм, тем предсказуемее бизнес. На этом этапе эффективность часто измеряется метрикой LDT (Loaded Distance Traveled) — коэффициентом пробега с грузом. IT-решения строят картину идеального движения, когда фура максимально загружена на каждом этапе и простои инфраструктуры исключены.

Пример: алгоритм, настроенный на максимизацию LDT, может задерживать отправку фуры на 12–24 часа в ожидании попутного груза, чтобы обеспечить 100-процентное заполнение кузова. С точки зрения IT-отчета, показатель эффективности растет — «пустого места» нет. Однако в реальности бизнес теряет время, срывает сроки поставки и получает штрафы за нарушение SLA (сервисного соглашения).

Авторизуйтесь, чтобы продолжить чтение. Это быстро и бесплатно.

Регистрируясь, я принимаю условия использования

Открыть в приложении