Как искусственный интеллект меняет транспорт и логистику

Существует потенциал для того, чтобы искусственный интеллект (ИИ) помог решить более крупные проблемы, с которыми сталкивается транспортная отрасль, такие как нехватка рабочей силы, рост цен на топливо и оборудование, проблемы с цепочками поставок и многое другое.

Искусственный интеллект быстро меняет транспортную и логистическую отрасль — к лучшему. Транспортные компании сталкиваются с множеством уникальных задач: от управления и обслуживания огромных парков транспортных средств до преодоления сложных цепочек поставок для обеспечения безопасных и своевременных поставок, которые поддерживают заполненными полки магазинов, полные склады и движение экономики вперед.

В условиях все более сложной и неопределенной нормативно-правовой и бизнес-среды ИИ становится незаменимым инструментом для компаний, стремящихся к повышению эффективности, улучшению показателей и созданию устойчивых условий для успеха сегодня и в будущем.

Важно отметить, что роль ИИ заключается не в замене человеческих решений, а в их дополнении. ИИ предоставляет менеджерам парков возможность принимать более обоснованные решения, предоставляя им практические инсайты, полученные на основе доступных данных. От прогнозирования спроса до оптимизации маршрутов и предсказания потребностей в обслуживании — алгоритмы ИИ анализируют исторические и актуальные данные для предсказания будущих тенденций и выявления областей, требующих улучшений.

ИИ помогает компаниям справляться с комплексными задачами, предоставляя целостное представление о своих операциях и позволяя принимать решения на основе данных. Например, ИИ может моделировать различные сценарии, чтобы предсказать влияние различных факторов на цепочку поставок или их деятельность, таких как изменения цен на топливо или сбои в цепочке поставок. Это позволяет компаниям разрабатывать планы на случай непредвиденных обстоятельств и эффективно снижать риски.

Кроме того, ИИ помогает перевозчикам справляться с неожиданными конфликтами, возникающими в результате оперативных решений. Улучшенная маршрутизация, например, повышает общую эффективность. Однако для перевозчиков рефрижераторов это повышение эффективности может привести к увеличению тепловой нагрузки из-за более частого открытия дверей прицепов.

Прогностические данные от ИИ, наряду с инструментами, такими как двусторонние системы управления рефрижераторами, позволяют менеджерам парков вносить необходимые коррективы до того, как произойдет температурный сбой.

Использование вычислительной мощности искусственного интеллекта для поддержки и дополнения человеческого принятия решений помогает компаниям успешно справляться с различными вызовами, требованиями заинтересованных сторон, изменением нормативного регулирования и другими аспектами.

Ниже приведены несколько способов, с помощью которых ИИ помогает транспортным компаниям вести более безопасные, эффективные и, как результат, более прибыльные операции.

Оптимизация маршрутов: Традиционное планирование маршрутов часто оказывается недостаточно эффективным из-за неспособности учитывать переменные в реальном времени, такие как условия дорожного движения, резкие изменения погоды, неожиданные закрытия дорог и другие препятствия, возникающие, преимущественно, случайно.

ИИ способен анализировать огромные объемы данных, чтобы предсказывать и адаптироваться к этим переменным, обеспечивая постоянную оптимизацию маршрутов для повышения эффективности и безопасности. Результатом становится снижение расхода топлива (и затрат), более точное время доставки и меньшее изнашивание транспортных средств, что в конечном итоге снижает затраты на техническое обслуживание.

Прогнозируемое обслуживание: Регулярное техническое обслуживание транспортных средств играет ключевую роль в обеспечении безопасного, эффективного и экономически выгодного автопарка — это ни для кого не секрет. Искусственный интеллект может вывести программу обслуживания с уровня профилактики на уровень прогнозирования.

Системы ИИ анализируют данные с датчиков, встроенных в транспортные средства, и предсказывают возможные неисправности до их возникновения. Выявляя закономерности и аномалии в данных, системы ИИ могут прогнозировать, когда компонент может выйти из строя, что позволяет своевременно проводить обслуживание и предотвращать неожиданные поломки. Этот прогнозируемый подход повышает надежность транспортных средств и активов, продлевает их срок службы, сокращает затраты на ремонт и замену, а также обеспечивает бесперебойную работу операций.

Повышение безопасности: Успешные парки — это безопасные парки. И ИИ играет ключевую роль в улучшении безопасности. Передовые системы помощи водителю (ADAS), работающие на базе ИИ, предоставляют оповещения и осуществляют вмешательства в реальном времени, чтобы предотвратить аварии. Эти системы могут обнаруживать потенциальные опасности, отслеживать поведение водителя, и даже при необходимости брать на себя управление транспортным средством для предотвращения столкновений.

Кроме того, системы видеотелематики на базе ИИ могут анализировать производительность водителей для улучшения программ обучения и снижения количества небезопасных маневров, которые могут привести к инцидентам или избыточному износу транспортных средств.

Оптимизация цепочки поставок скоропортящихся грузов : ИИ также играет все более важную роль в обеспечении качества продукции и соблюдения нормативных требований в логистике цепи охлажденных грухов. Способность превращать огромные объемы данных, генерируемых транспортными средствами и активами, в точные и полезные инсайты представляет собой значительный шаг вперед в перевозке скоропортящихся товаров. Постоянный мониторинг температуры в реальном времени, устранение ручных проверок, обнаружение аномалий и прогнозируемое обслуживание революционизируют логистику всей цепи, непрерывно улучшая целостность, сохранность продукции и соблюдение нормативных требований.

Эффективность по всей цепочке поставок: Помимо трансформации отдельных аспектов транспортировки, ИИ также повышает эффективность всей цепочки поставок. Интегрируя ИИ в управление логистикой, компании могут оптимизировать операции на складах, упростить управление запасами и улучшить доставку на последнем этапе. Роботы и автоматизированные системы на базе ИИ в складских помещениях могут выполнять такие задачи, как сортировка, упаковка и отслеживание запасов, с впечатляющей скоростью и точностью.

Что ждет ИИ и транспорт в будущем?

Сегодня искусственный интеллект помогает перевозчикам осмысливать огромные объемы данных, позволяя им принимать более обоснованные операционные решения. И это продолжит быть одной из основных функций технологии.

В будущем ИИ может взять на себя часть процесса принятия решений (под человеческим контролем и в рамках четко определенных границ безопасности и защиты), автоматизируя рутинные задачи, такие как планирование технического обслуживания, маршрутизация транспортных средств и предварительное охлаждение рефрижераторных прицепов. Также существует потенциал для того, чтобы ИИ помог решить более крупные проблемы, с которыми сталкивается транспортная отрасль, такие как нехватка рабочей силы, рост цен на топливо и оборудование, проблемы с цепочками поставок и другие.

DorogaRoad