На базе Высшей школы логистики пройдет первая форсайт-сессия по искусственному интеллекту и Data Science

Применение искусственного интеллекта и Data Science является наиболее перспективным направлением в логистике, поскольку она играет ключевую роль во многих сферах экономики, таких как: промышленность, ритейл, сельское хозяйство, производство товаров массового спроса и многих других. Оно затрагивает множество областей, направленных на реализацию бизнес-модели интегрированной логистики. А также востребовано в решении задач по прослеживаемости цепочек поставок, планированию первого и последнего километра, внедрению беспилотного транспорта, роботизации интралогистики.

Образ будущего формируется на реальных примерах, на том опыте, который компании получают уже сегодня. На мероприятии эксперты представят кейсы по автоматизации складов и внедрению искусственного интеллекта в процессы планирования, организации и мониторинга мультимодальных, контейнерных перевозок и транспортировки сборных грузов.

Илья Смирнов, руководитель направления искусственного интеллекта и машинного обучения ГК Юзтех расскажет о теоретических аспектах искусственного интеллекта и науки о данных, а также о ключевых направлениях применения передовых технологий, кейсах, сложностях и достижениях на пути построения интегрированной логистики на основе AI.

Далее Кирилл Ястребов, руководитель департамента машинного обучения и риск-анализа данных Финмолл и СЕО платформы для автоматизации и оркестрации микросервисов SPLime, рассмотрит применение различных методов оптимизации и подходов машинного обучения в задачах логистики.

Михаил Владимиров, исполнительный директор по промышленности и логистике, начальник отдела интеграционных решений Центра робототехники Сбера расскажет о последних отечественных достижениях в роботизации интралогистики, которые позволяют существенно повысить эффективность внутрискладских процессов.

Андрей Шведов, операционный директор "Скиф-Карго" поделится опытом автоматизации с использованием искусственного интеллекта в транспортной логистике. Теми сложностями и вызовами, с которыми компания столкнулась в рамках проекта, а также теми победами, которые достигла по итогам реализации.