Искусственный интеллект позволит оптимизировать расходы бизнеса на доставку топлива на автозаправочные станции, заявил NEWS.ru руководитель направления Т1 ИИ (ИТ-холдинг Т1) Сергей Голицын. Кроме того, по его словам, нейтросеть может сократить время на планирование маршрутов.
Внедрение ИИ в нефтегазовом секторе направлено преимущественно на внутреннюю трансформацию. Наибольший результат отмечается в росте эффективности бизнес-процессов (67%) и производства (53%), что свидетельствует о приоритете задач по оптимизации сложных технологических цепочек и снижению операционных издержек над маркетинговыми стратегиями. Компании ищут способ оптимизировать доставку топлива на АЗС в условиях постоянно меняющейся логистики и дефицита кадров. Пилотный опыт применения ИТ-решения может показать сокращение совокупных затрат компаний ТЭК на логистику до 8% и до 80% снижение времени на ручное планирование маршрутов, — поделился Голицын.
Он пояснил, что математическая модель учитывает временные окна доставки топлива, парк бензовозов и географию нефтебаз. По словам эксперта, модуль Т1 «Орсима» помогает компаниям планировать работу выездных бригад в двух режимах: равномерное распределение или минимальное количество сотрудников для высвобождения ресурсов на экстренные заявки.
ИИ показывает эффективность в тех задачах, которые невозможно качественно решить вручную или с помощью стандартных ERP-системам. Сложный математический комплекс позволяет быстро находить оптимум в задачах высокой размерности и большого количества ограничений. На сегодняшний день это единственное полностью импортозамещенное решение такого класса в России, так как решатель не содержит Open Source-компонентов. Кроме того, оно легко встраивается в любой ИТ-ландшафт и не требует дообучения персонала, — заключил Голицын.
Ранее губернатор ЯНАО Дмитрий Артюхов заявил, что искусственный интеллект значительно ускоряет обработку медицинских снимков и освобождает врачей от части рутинных задач. По его словам, это позволяет им экономить время и больше внимания уделять сложным клиническим случаям.
