ИИ для логистических компаний и фулфилмента

ИИ для логистической компании и фулфилмента работает в трёх зонах: планирование, контроль операций и бумажная работа. Агенты готовят планы, сверяют документы, отвечают клиентам о доставке, видеоаналитика следит за складом. Решения по маршрутам, людям и деньгам остаются за руководителями. Автоматизация склада с ИИ начинается не с камер и моделей, а с выбора процесса, где эффект можно измерить.

Какой у меня опыт в логистике?

Я руководил внедрением, а не писал модели сам. В Lamoda в 2021–2023 годах вёл автоматизированное управление складской и транспортной логистикой: 13 команд, второй фулфилмент-центр запущен в срок. В Wildberries в 2023–2025 годах построил продуктовый и проектный офис: 10 команд, более 30 инициатив, включая ИИ/ML и видеоаналитику, суммарный эффект портфеля — более 1,5 млрд ₽ в месяц. Также у меня есть экспертиза в страховании транспортной логистики, риск-моделях, мониторинге и антифроде.

Какие процессы в логистике можно отдать агентам?

Те, где много повторений и понятные правила. Ниже типичная разбивка.

Нужна ли видеоаналитика на складе?

Нужна, если нарушения и простои уже стоят денег, а камеры есть или их легко поставить. Если склад маленький и процессы стабильны, видеоаналитика может не окупиться — это я пишу в карте решений прямо.

Типичный сценарий: камеры уже висят, но их смотрят только после инцидента. Модель распознаёт заданные события, а система отправляет уведомление старшему смены. Ценность появляется, когда за уведомлением следует действие и оно записано в регламент.

Как ИИ помогает с рисками и страхованием грузов?

Агент ускоряет сбор данных и подсвечивает подозрительное, а решение о выплате и условиях остаётся за человеком. Риск-модели помогают ранжировать перевозки по вероятности проблем, мониторинг — замечать отклонения в пути, антифрод — находить повторяющиеся схемы в претензиях.

Как проходит внедрение?

По одной схеме: Prioritize → Pilot → Prove.

1. Бесплатный разбор: процессы, данные, системы.
2. Карта решений: эффект и сложность каждого процесса, плюс где ИИ не нужен.
3. Пилот 4–6 недель на реальном процессе с замером до и после.
4. Масштабирование на соседние участки и площадки.

С чего начать?

Подробнее о направлениях — ИИ для логистики, видеоаналитика и автоматизация документооборота. Как устроено управление программой, видно в кейсе Lamoda. Оставьте заявку на бесплатный разбор — посмотрим на ваш склад и процессы и выберем первый пилот.