OBS

Вышел отчет ASCM (Apics) – Тренды SCM 2026. ТОП-10 трендов открывает использование искусственного интеллекта.

Раздел «Artificial Intelligenсe» описывает ИИ как главный трансформационный фактор в цепях поставок, без которого к 2026 году уже невозможно удерживать конкурентоспособность и развивать инновации. Авторы подчёркивают, что ИИ — это не одна технология, а целое семейство (машинное обучение, глубокое обучение, генеративный ИИ), которое особенно эффективно в связке с цифровыми двойниками, IoT и робототехникой, создавая «умные» и адаптивные сети поставок.

ИИ приносит ценность в первую очередь через скорость и точность обработки больших массивов данных, которые человек физически не способен оперативно анализировать. За счёт этого компании могут гораздо лучше предсказывать спрос, видеть риски и узкие места в сети, быстро реагировать на изменения и сокращать операционные издержки, одновременно повышая прозрачность и уровень сервиса.

Отдельный акцент в исследовании делается на том, что ИИ особенно силён в планировании: алгоритмы машинного обучения «сшивают» данные о рынке, клиентах, внешних факторах (погода, акции конкурентов, макроэкономика) и заметно повышают точность прогнозов. Это ведёт к снижению излишних запасов и потерь от списаний, особенно в отраслях с чувствительной к срокам годности продукцией.

В разделе подробно разбираются ключевые зоны применения:

- Планирование: улучшенные прогнозы спроса, оптимизация запасов, сценарное планирование (what if) и моделирование мощностей на основе данных в реальном времени.
- Склад и логистика: динамическая маршрутизация транспорта с учётом пробок, окон доставки, ограничений по загрузке; оптимизация комплектации заказов; поддержка высокоскоростного e commerce фулфилмента.
- Операционная устойчивость: ИИ помогает быстрее распознавать аномалии и потенциальные сбои (задержки, отклонения спроса, риск дефицита), что сокращает время реакции и уменьшает человеческий фактор.

Отдельно подчёркивается эффект на прозрачность и сервис: ИИ-решения позволяют давать более точные ETА (Estimated Time of Arrival) для клиентов, улучшать уровень выполнения заказов с первого раза и поддерживать низкие запасы без потери уровня сервиса.

Как подготовиться к внедрению ИИ

Авторы настаивают, что переход к «ИИ-управляемой» цепи поставок — это не закупка одного решения, а поэтапная трансформация. Он включает в себя:

1. Аудит ценности и процессов. Сначала нужно выявить, где в процессах есть наибольшая ошибка, задержка, ручной труд и нестыковки данных — именно туда имеет смысл в первую очередь «целиться» ИИ.
2. Построение надёжного дата фундамента. Ключевой шаг — убрать разрозненность и «грязь» в данных: объединить источники (ERP, WMS, TMS, CRM и др.) в единый, согласованный массив, который можно безопасно использовать для обучения моделей.
3. Инвестиции в людей и компетенции. Нужны команды, которые не только «нажимают кнопки» в ИТ-системах, а умеют интерпретировать выводы моделей, корректировать их и встраивать в управленческие решения.

Без этих подготовительных шагов ИИ рискует остаться пилотами на отдельных участках, не давая эффекта на уровне всей сети, поэтому отчёт рекомендует смотреть на ИИ как на элемент целостной программы цифровой трансформации, а не как на точечную ИТ-инициативу.

В качестве иллюстрации берётся FMCG-сектор, где спрос крайне волатилен, сроки годности короткие, а маржа тонкая. Там ИИ используется по всей цепочке: генеративный ИИ для ускорения разработки продуктов и анализа обратной связи потребителей, предиктивная аналитика для детального прогноза спроса по SKU/каналам, ИИ-оптимизация запасов для сокращения списаний.

Подчёркивается, что лидеры FMCG за счёт агрессивного внедрения ИИ удерживают более «стройный» оборотный капитал (меньше замороженных денег в запасах), быстрее выводят новинки на рынок и более точно выдерживают уровень сервиса, чем конкуренты с традиционным подходом. Это подаётся как практическое доказательство того, что ИИ в цепях поставок — уже не «эксперимент», а обязательное условие конкурентоспособности в 2026 году.