МФТИ: оптимизация поставок с помощью ИИ может сократить складские издержки на 20%
МФТИ: оптимизация поставок с помощью ИИ может сократить складские издержки на 20% Институт искусственного интеллекта МФТИ выпустил альманах «ИИ в промышленности». В нем собраны примеры применения технологий на российских предприятиях, в том числе для управления поставками, складскими операциями и транспортировкой сырья. Выбрали шесть кейсов, связанных с логистикой: от планирования поставок и автоматизации перевозок до контроля оборудования и движения сырья. 1. «Северсталь»: планирование всей производственной цепочки Добыча сырья, производство, логистика и продажи зависят друг от друга. Если прогноз спроса не согласован с производством и поставками, возникают избыточные запасы, дефицит продукции или полуфабрикатов и простои оборудования. Система интегрированного планирования IPS объединяет прогноз продаж, загрузку производства и логистические планы, учитывая ограничения по мощностям, ресурсам и логистике. Задача — согласовать работу всей цепочки, а не оптимизировать каждое подразделение отдельно. Возможный прирост EBITDA — до 7%, или 9,633 млрд рублей. 2. Поставки сырья: минус 20% складских издержек Закупать сырье по минимальной цене недостаточно: нужно учитывать производственные планы, условия поставщиков и сроки оплаты. Изменение одного параметра может потребовать пересмотра всего плана. ИИ-система в онлайне анализирует производство, планы и рыночные условия, строит график поставок и оплат, учитывает технологические ограничения и позволяет сравнивать альтернативные сценарии. Для предприятия обрабатывающей промышленности МФТИ оценивает снижение складских издержек на 20% и эффект в 2,76 млрд рублей в год. 3. X5: роботы для перемещения грузов Автономные мобильные роботы и беспилотные погрузчики сами перемещают паллеты между зонами хранения, производства и отгрузки. Они строят маршруты без магнитной разметки, объезжают препятствия, работают с WMS/ERP/MES и могут трудиться круглосуточно. По оценке МФТИ для кейса X5, применение таких решений может обеспечить сокращение потребности в персонале на 20% и экономический эффект 154 млн рублей в год на один склад. 4. СУЭК: автономные карьерные самосвалы Автономные самосвалы с компьютерным зрением и навигацией движутся по карьеру, обнаруживают препятствия, а централизованная система координирует парк и контролирует его работу. МФТИ по кейсу компании «Цифра» для СУЭК оценивает рост производительности на 20% и эффект 137 млн рублей в год. 5. «Северсталь»: предупреждение аварийных остановок Аварийные остановки оборудования дороги, а признаки отказа трудно заметить заранее. Модель на данных датчиков ищет аномалии, локализует причины и прогнозирует развитие дефектов до отказа. Для ЧерМК, где пример касается конвейеров горячекатаных рулонов, альманах приводит оценку: сокращение простоя на 7 часов — это 65 млн рублей. 6. НЛМК: компьютерное зрение на рудном конвейере Негабарит и посторонние предметы в руде могут повредить оборудование. Камеры в реальном времени определяют гранулометрический состав, находят опасные включения и передают данные в системы управления дроблением и обогащением. Для кейса НЛМК и Red_mad_robot — около 115 млн рублей в год на одной площадке. Что важно учитывать Суммы нельзя считать гарантированной экономией. Авторы альманаха отмечают, что часть расчетов основана на публичных данных компаний, а достижение показателей не всегда можно независимо подтвердить.