ИИ в логистике и складской автоматизации: глобальные тренды vs российская реальность — что работает уже сегодня.

В 2025 году глобальный рынок ИИ в логистике превысил $10 млрд, с ростом 45% год к году. Но в России умные склады — редкость: большинство компаний всё ещё на Excel, 1С и ручном планировании. Почему так? И главное — что можно внедрить уже в 2026 году без рисков и огромных вложений?

Глобальные тренды: ИИ как новый стандарт

ИИ в логистике решает три базовые задачи: прогнозирование, оптимизация и исполнение.

1. Прогнозирование спроса.
Amazon, Alibaba используют ML-модели на миллиардах данных: история продаж + маркетинг + погода + события. Результат: точность прогноза 85–90%, сглаженные пики, меньше избыточных запасов.

2. Оптимизация.
Slotting (зонирование SKU), wave picking (группировка заказов), маршрутизация сборщиков — алгоритмы сокращают пробеги на 30–40%. Эвристики и ML подстраиваются под реальные данные склада.

3. Исполнение.
Компьютерное зрение: камеры проверяют упаковку, остатки, безопасность. Роботы (AMR/AGV) — 1 млн у Amazon. Предиктивная аналитика для оборудования предотвращает сбои.

Компьютерное зрение в действии.
CV-модели детектируют повреждения, ошибки маркировки, пробки. В Европе дроны проводят ночную инвентаризацию — точность 99%.

Российская реальность: барьеры и возможности

Рынок ИИ в РФ — $5,2 млрд (TAdviser), но массовых кейсов мало. Почему?

1. Данные — слабое звено.
Данные разрозненны: 1С, Excel, мессенджеры. Нет единой базы для обучения моделей.

2. Инфраструктура.
Сенсоры, сети, роботы — дорого для среднего бизнеса. ROI за 2–3 года — редкость.

3. Культура.
Решения принимают «опытные логисты», ИИ воспринимается как «чёрный ящик». Пилоты не доходят до масштаба.

4. Кадры.
Нужны data-специалисты + логисты. Их мало.

Но есть прорывы: WMS с алгоритмами (INTEKEY), CV для приёмки, предиктивная аналитика для смен.

Кейсы PREAMA: ИИ в российской логистике работает

В PREAMA ИИ — не хайп, а инструмент выживания на 300+ объектах.

Кейс 1: Оптимизация пополнения ячеек.
Проблема: ручные пороги приводили к переполнению «горячих» зон и простою.
Решение: алгоритм учитывает оборачиваемость, габариты, совместимость SKU, загрузку зон. Рекомендует приоритет задач.
Результат: пробеги –25%, оборачиваемость +18%.

Кейс 2: Ассистент для операторов WMS.
Модель на базе внутренней документации: отвечает на вопросы, выдаёт инструкции, проверяет понимание тестами.
Результат: время адаптации новичков –40%, нагрузка супервайзеров –30%.

Кейс 3: Предиктивное планирование смен.
Модель на данных заказов, погоды, событий прогнозирует пики. Автоматически балансирует графики.
Результат: сверхурочные –27%, текучесть –15%.

CV для безопасности и качества.
Камеры детектируют СИЗ, пробки, повреждения. Ассистирующий режим: подсвечивает, человек решает.
Результат: травматизм –22%, брак –18%.

Что внедрять в 2026 году: прагматичный план

Шаг 1: Навести порядок в данных.
WMS с унификацией: 1С → WMS → аналитика. Стоимость: 5–10 млн руб., ROI за 12–18 мес.

Шаг 2: Алгоритмы оптимизации.
Slotting, wave picking, маршрутизация. Эффект: +20–30% производительности без роботов.

Шаг 3: Ассистирующий ИИ.
Чат-боты для операторов, советники логистам. Стоимость: 2–5 млн руб., эффект сразу.

Шаг 4: CV и сенсоры.
Камеры для приёмки, безопасности. ROI за 6–12 мес.

Шаг 5: Масштаб.
Роботы и ML — для зрелых складов.

Рынок РФ — прагматики: сначала алгоритмы, потом ИИ. PREAMA показывает: +25% эффективности без «чёрных ящиков».