Аскона рассказала на Tech Week о применении ИИ для оптимизации логистической инфраструктуры
ГК «Аскона» представила опыт использования искусственного интеллекта для управления логистической инфраструктурой и поиска дополнительных резервов эффективности. Практическими результатами внедрения цифровых инструментов поделился руководитель Управления развития Департамента логистики ГК «Аскона» Александр Шамаев в рамках конференции Tech Week 2026.
Tech Week — одна из крупнейших российских конференций о технологиях для бизнеса, объединяющая представителей крупных компаний, технологических стартапов и экспертов в области цифровой трансформации. В рамках выступления Александр Шамаев рассказал, как Аскона использует искусственный интеллект для анализа логистических потоков, проектирования распределительной сети и поиска решений, позволяющих снижать затраты без потери качества сервиса.
Сегодня Аскона управляет одной из крупнейших логистических инфраструктур в отрасли товаров для дома и здорового сна. В контур компании входят 11 производственных площадок, 60 складских комплексов, включая четыре распределительных центра, а также сеть из 859 магазинов. Ежегодно компания выполняет более 1,1 млн доставок клиентам.
По словам Александра Шамаева, в условиях роста логистических расходов ключевой задачей становится поиск оптимального баланса между складской инфраструктурой и транспортными затратами.
-
Логистика сегодня — это не просто управление перевозками и складами. Все большее значение приобретают математическое моделирование и работа с данными. Искусственный интеллект позволяет увидеть закономерности и точки оптимизации, которые сложно обнаружить в рамках традиционного анализа. Наша задача — перейти от разовых находок к системной модели принятия решений, где ИИ помогает регулярно выявлять возможности для повышения эффективности всей цепочки поставок, — отметил Александр Шамаев.
Отдельное внимание в выступлении было уделено практическому использованию генеративного ИИ для анализа потоков поставок. Так, при исследовании действующей схемы движения продукции компания использовала нейросетевые инструменты для дополнительной проверки логистических маршрутов и затрат на обработку грузов.
В результате анализа удалось выявить возможность перераспределения потоков через распределительный центр в г. Владимир, стоимость обработки на котором оказалась на 40–45% ниже по сравнению с действующей схемой. Принятое решение по внедрению перекрестного пополнения для регионов Приволжского федерального округа позволит получить экономический эффект в рамках операционной эффективности и снижения затратво втором полугодии 2026 года.
Следующим этапом развития проекта станет создание системы регулярного управления логистическими потоками на базе искусственного интеллекта. В компании уже разработан ИИ-инструмент для контроля фактического движения товаров и анализа причин отклонений от целевых сценариев.
По оценке экспертов Асконы, в ближайшие 3–5 лет ключевыми драйверами трансформации логистики станут роботизация складов, автоматизация транспорта, развитие ИИ-планирования и переход к новым моделям построения цепей поставок, изначально ориентированным на взаимодействие с роботизированными системами.
