

В № 5 журнала «ЛОГИСТИКА» за 2026 г. выходит статья Е. Р. Добронравина о новом подходе к управлению цепями поставок. Автор предлагает перейти от традиционной концепции минимизации совокупных издержек к управлению альтернативной ценностью. В основе подхода – показатель рентабельности капитала материального потока, позволяющий максимизировать отдачу от вложенных в запасы средств. Эмпирические исследования на выборке из 58 торговых компаний показали, что такой подход может повысить рентабельность в несколько раз.
Уважаемые читатели! Представляем вам новый выпуск журнала, посвященный актуальным вопросам логистики.
Уважаемые читатели! Представляем вам третий номер журнала, посвященный актуальным вопросам логистической отрасли.
Роботы-доставщики Яндекса получили новый планировщик движения — теперь за построение траектории отвечает разработанная в компании нейросеть-трансформер. Благодаря ей доставщики точнее прогнозируют развитие обстановки вокруг и лучше справляются с новыми для себя ситуациями. Это позволяет повысить безопасность движения и сократить время в пути. Тесты показали, что с нейросетевым планировщиком роботы доставляют заказы в среднем на 10% быстрее.

Фото: Яндекс Роботикс
Раньше роботы-доставщики использовали алгоритмический планировщик — то есть опирались на набор заранее установленных правил. Однако пешеходы на тротуарах двигаются неупорядоченно: то и дело меняют направление, замедляются или, наоборот, прибавляют темп. Кроме того, в пути робот встречает автомобилистов, велосипедистов, самокатчиков — они тоже перемещаются с разной скоростью и по разным траекториям. С алгоритмическим планировщиком робот предпочитал консервативную стратегию: замедлиться и переждать. Нейросетевой планировщик прокладывает путь так, чтобы робот по возможности продолжал движение, но при этом никому не мешал — даже в оживлённых местах.
Как робот-доставщик оповещает о своём присутствии
Чтобы поездки проходили безопасно, робот должен быть заметен для окружающих. Поэтому у всех доставщиков Яндекса есть флажок — он находится примерно на уровне глаз взрослого человека и светится в темноте. А теперь доставщики ещё и предупреждают о своём приближении звуковым сигналом. Он звучит мягко и ненавязчиво — это не требование уступить дорогу, а способ проинформировать, что рядом находится робот. Доставщики не сигналят непрерывно: звуковое оповещение включается лишь в случаях, когда важно сообщить о себе другим участникам движения.

Фото: Яндекс Роботикс
Нейросетевой планировщик уже используют все роботы Яндекса. Он работает параллельно с алгоритмическим планировщиком: каждый предлагает свой вариант траектории, а затем из них выбирается оптимальный. Схема, где два планировщика страхуют друг друга, повышает безопасность движения. Сейчас под управлением нейросети роботы находятся в среднем 80% поездки.
Нейросетевой планировщик обучается на виртуальных поездках в симуляторе. Благодаря симулятору можно за короткий срок «проиграть» с роботом множество ситуаций, которые могут возникнуть в пути, и научить его корректно реагировать даже на обстоятельства, с которыми он ещё не сталкивался. Общая продолжительность поездок в симуляторе уже превысила 4000 лет — как если бы обучать робота начали в Древней Месопотамии.

Фото: Яндекс Роботикс
Чтобы построить траекторию, планировщики используют данные с сенсоров робота: камер и лидара. Все необходимые вычисления выполняются на борту — робот не заблудится и не уйдёт с маршрута, даже если пропадёт интернет. Для дополнительной безопасности все роботы-доставщики Яндекса также оснащены ультразвуковыми датчиками — если перед роботом неожиданно возникнет препятствие, он сможет избежать столкновения.