AI w transporcie i logistyce | Sztuczna inteligencja w biznesie #75

Zarządzanie flotą za pomocą sztucznej inteligencji w transporcie

Systemy oparte na sztucznej inteligencji mogą analizować bardzo duże ilości danych o pojazdach, kierowcach i trasach. Umożliwia to dostosowanie rozkładów jazdy i tras, lepsze wykorzystanie zasobów transportowych i zmniejszenie zużycia paliwa nawet o 10-15%.

Inteligentne systemy wyposażone w funkcje uczenia maszynowego mogą przewidywać potencjalne awarie z wielomiesięcznym wyprzedzeniem na podstawie danych z czujników zainstalowanych w pojazdach i innym sprzęcie. Dzięki temu można zaplanować naprawy i konserwacje w dogodnych terminach, zminimalizować przestoje i uniknąć nieplanowanych przestojów w drodze.

Jednym z przykładów wykorzystania AI w zarządzaniu flotą jest DB Schenker, światowy lider branży logistycznej. Firma wykorzystuje zaawansowane algorytmy AI do optymalizacji planowania transportu, prognozowania popytu i zarządzania ofertami. Na przykład w Bułgarii firma wykorzystała rozwiązanie Transmetrics AI, aby poprawić wykorzystanie pojazdów i skrócić czas transportu przesyłek masowych.

W transporcie lotniczym spółka wykorzystuje hybrydowe narzędzie symulacyjno-prognostyczne, które pozwala na personalizację symulacji i opiera się na danych historycznych. Wykorzystując sztuczną inteligencję, DB Schenker nie tylko przyspiesza swoją cyfrową transformację, ale także zapewnia długoterminową przewagę konkurencyjną na rynku logistycznym.

Źródło: DB Schenker (https://shippingwatch.com/logistics/article14448745.ece)

Wdrażanie sztucznej inteligencji w celu optymalizacji tras i zmniejszenia kosztów transportu

Nowoczesne systemy mapowania oparte na sztucznej inteligencji mogą analizować natężenie ruchu w czasie rzeczywistym, wyszukiwać objazdy i sugerować kierowcom optymalne trasy na podstawie aktualnych warunków. Co więcej, algorytmy uczenia maszynowego mogą pomóc lepiej zaplanować rozkład ładunków, tak aby były one transportowane na jak najkrótsze odległości. Przekłada się to bezpośrednio na niższe koszty eksploatacji.

Przykładem firmy specjalizującej się w rozwiązaniach AI do optymalizacji tras jest amerykańska firma FourKites. Opracowali platformę monitorowania łańcucha dostaw w czasie rzeczywistym, która wykorzystuje dane i uczenie maszynowe w celu poprawy widoczności i wydajności transportu.

Jeden z ich klientów, Henkel, korzysta z rozwiązania FourKites, mając dostęp do danych w czasie rzeczywistym na temat lokalizacji i szacowanego czasu przybycia (ETA) przesyłek. Dzięki temu mogą lepiej planować swoje zadania i reagować na potencjalne opóźnienia.

FourKites przyniosło także Henkelowi dodatkowe korzyści, takie jak oszczędność czasu i kosztów, poprawa jakości i odpowiedzialności LSP (dostawców usług logistycznych), uczciwe rozstrzyganie sporów i uniknięcie kar za opóźnienia. W 2024 r. Henkel planuje śledzić prawie milion przesyłek za pomocą FourKites.

Źródło: Four Kites (https://www.fourkites.com/platform/)

Zarządzanie zapasami za pomocą sztucznej inteligencji w transporcie

Sztuczna inteligencja doskonale potrafi analizować ogromne ilości danych, aby dokładnie przewidzieć popyt na określone towary i surowce. W rezultacie można efektywniej zarządzać zapasami, dokładniej uzupełniać magazyny i ograniczać braki w magazynie.

Dwa popularne narzędzia wykorzystujące sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe do optymalizacji łańcucha dostaw to:

• RELEX (https://www.relexsolutions.com/) – kompleksowa platforma służąca do prognozowania popytu i automatycznego uzupełniania zapasów. Firma pomaga klientom ze wszystkich branż planować popyt, zarządzać zapasami, optymalizować procesy logistyczne i zwiększać przychody.
• SAP IBP (https://www.sap.com/products/scm/integrated-business-planning.html) – moduł zaawansowanego planowania zapasów i łańcucha dostaw będący częścią pakietu SAP. SAP IBP pomaga optymalizować procesy logistyczne i zapewnia różne funkcjonalności, w tym planowanie sprzedaży i operacji (S&OP), prognozowanie popytu, reagowanie i dostawy, planowanie zapasów i planowanie transportu.

Wprowadzenie AI do automatyzacji procesów magazynowych i transportu autonomicznego

Autonomiczne roboty wyposażone w moduły sztucznej inteligencji pracują już w wielu nowoczesnych magazynach i centrach logistycznych. Potrafią kompletować zamówienia, pakować produkty i transportować towary na paletach. Algorytmy uczenia maszynowego umożliwiają tym robotom rozpoznawanie poszczególnych towarów i paczek, planowanie własnych ścieżek po magazynie, a nawet komunikację z pracownikami.

Co się stanie, gdy produkt zapakowany i przygotowany przez robota będzie gotowy do wyruszenia w drogę? Otwiera to drzwi do wdrożenia AI w pojazdach autonomicznych. Jednym z przykładów jest autonomiczna ciężarówka T-Pod, która obecnie jest testowana w centrach dystrybucyjnych DB Schenker. Może być sterowany przez operatora podczas jazdy po drodze lub, dzięki wdrożeniu AI, może samodzielnie transportować palety z produktami, omijając przeszkody na drodze. Nawigację ułatwia wykorzystanie kamer, radarów i czujników głębokości.

DB Schenker T-Pod to pierwszy tego typu pojazd dopuszczony do ruchu na drogach publicznych w Szwecji. Może przewieźć do 20 ton ładunku i ma zasięg około 200 km na jednym ładowaniu.

Źródło: DB Schenker (https://www.dbschenker.com/)

Monitorowanie i analiza danych w czasie rzeczywistym za pomocą sztucznej inteligencji w transporcie

Dane z czujników zainstalowanych w pojazdach, systemów automatyki magazynowej i lokalizatorów przesyłek można analizować w czasie rzeczywistym za pomocą algorytmów sztucznej inteligencji. Pozwala to na błyskawiczne podejmowanie trafnych decyzji biznesowych i poprawia efektywność całej organizacji. Na przykład system wyposażony w moduł AI może pomóc w natychmiastowym reagowaniu na opóźnienia w dostawach i powiadamianiu klientów lub podejmowaniu działań zapobiegawczych.

Zespół OLX wykorzystał uczenie maszynowe do zbudowania predykcyjnego modelu ETA, który w transporcie i logistyce oznacza szacowany czas przybycia. W modelu uwzględniono takie czynniki jak:

• Lokalizacja,
• rodzaj towaru,
• warunki pogodowe,
• wakacje itp.

Model został przeszkolony na danych z ponad dwóch milionów transakcji i przetestowany na danych z sześciu krajów. Model ETA osiągnął bardzo wysoką dokładność i precyzję oraz wykazał zdolność dostosowywania się do zmian warunków rynkowych i operacyjnych. Model ETA pomógł zwiększyć zaufanie i satysfakcję klientów, a także poprawić efektywność i rentowność procesu dostaw.

Bezpieczeństwo i zapobieganie wypadkom

Inteligentne systemy monitorowania wyposażone w moduły AI nie tylko chronią majątek firm transportowych. Analizując obrazy z kamer i dane z czujników, mogą ocenić zachowanie kierowcy i wykryć oznaki zmęczenia, sugerujące przerwy w podróży. Co więcej, algorytmy uczenia maszynowego, stale analizując przychodzące dane telemetryczne z pojazdów, potrafią przewidzieć potencjalne usterki z dużym wyprzedzeniem.

I tak izraelski start-up Cortica zastosował sieci neuronowe do analizy dźwięków silnika w celu wczesnego wykrywania zbliżających się usterek. Firmy takie jak Continental i ZF Friedrichshafen AG oferują podobne rozwiązania w zakresie predykcyjnej diagnostyki pojazdów dla przewoźników.

Przyszłość AI w transporcie i logistyce

Eksperci są zgodni, że dzięki sztucznej inteligencji branża TSL w ciągu najbliższych dziesięciu lat przejdzie całkowitą transformację. Autonomiczne ciężarówki staną się standardem na drogach w Stanach Zjednoczonych i zaczną pojawiać się częściej w innych częściach świata. Tymczasem w magazynach większość operacji – od kompletacji zamówień po załadunek – będzie wykonywana przez roboty.

Dzięki AI koszty transportu i logistyki obniżą się nawet o 30-40%. Skróceniu ulegnie także czas dostaw poprzez optymalizację tras i załadunków, a także wdrożenie inteligentnych systemów miejskich ułatwiających poruszanie się pojazdów na ostatnich kilometrach trasy. Integracja sztucznej inteligencji w logistyce poprawi jakość obsługi klienta, a ryzyko błędów ludzkich zostanie niemal wyeliminowane.

Źródło: DALL·E 3, podpowiedź: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

AI w transporcie – podsumowanie

Podsumowując, systemy wykorzystujące uczenie maszynowe i algorytmy AI w transporcie mają w branży TSL ogromny potencjał, który dopiero zaczyna być wykorzystywany. Ich wdrożenie to szansa na znaczną redukcję kosztów, skrócenie czasu dostaw, poprawę bezpieczeństwa transportu i lepszą obsługę klientów. Aby jednak odnieść sukces, do wdrożenia tych technologii należy podejść strategicznie.

Jeśli podobają Ci się nasze treści, dołącz do naszej społeczności pracowitych pszczół na Facebooku, Twitterze, LinkedIn, Instagramie, YouTube, Pinterest i TikTok.

Autor: Robert Whitney

Ekspert JavaScriptu i instruktor, który szkoli działy IT. Jego głównym celem jest podniesienie produktywności zespołu poprzez uczenie innych, jak efektywnie współpracować podczas kodowania.

Zobacz wszystkie posty

Sztuczna inteligencja w biznesie:

1. Zagrożenia i szanse AI w biznesie (część 1)
2. Zagrożenia i szanse AI w biznesie (część 2)
3. Zastosowania AI w biznesie – przegląd
4. Chatboty tekstowe wspomagane sztuczną inteligencją
5. Biznesowe NLP dziś i jutro
6. Rola AI w podejmowaniu decyzji biznesowych
7. Planowanie postów w mediach społecznościowych. Jak sztuczna inteligencja może pomóc?
8. Zautomatyzowane posty w mediach społecznościowych
9. Nowe usługi i produkty współpracujące z AI
10. Jakie są słabe strony mojego pomysłu na biznes? Sesja burzy mózgów z ChatGPT
11. Korzystanie z ChatGPT w biznesie
12. Aktorzy syntetyczni. 3 najlepsze generatory wideo AI
13. 3 przydatne narzędzia do projektowania graficznego AI. Generatywna sztuczna inteligencja w biznesie
14. 3 niesamowitych autorów AI, których musisz dziś wypróbować
15. Odkrywanie mocy sztucznej inteligencji w tworzeniu muzyki
16. Poruszanie się po nowych możliwościach biznesowych dzięki ChatGPT-4
17. Narzędzia AI dla menedżera
18. 6 niesamowitych wtyczek ChatGTP, które ułatwią Ci życie
19. 3 grafików AI. Generatywna sztuczna inteligencja dla biznesu
20. Jaka przyszłość czeka sztuczną inteligencję według McKinsey Global Institute?
21. Sztuczna inteligencja w biznesie - Wprowadzenie
22. Czym jest NLP, czyli przetwarzanie języka naturalnego w biznesie
23. Automatyczne przetwarzanie dokumentów
24. Tłumacz Google kontra DeepL. 5 zastosowań tłumaczenia maszynowego w biznesie
25. Działanie i zastosowania biznesowe robotów głosowych
26. Technologia wirtualnego asystenta, czyli jak rozmawiać z AI?
27. Czym jest inteligencja biznesowa?
28. Czy sztuczna inteligencja zastąpi analityków biznesowych?
29. Jak sztuczna inteligencja może pomóc w BPM?
30. AI i media społecznościowe – co o nas mówią?
31. Sztuczna inteligencja w zarządzaniu treścią
32. Kreatywna sztuczna inteligencja dziś i jutro
33. Multimodalna sztuczna inteligencja i jej zastosowania w biznesie
34. Nowe interakcje. Jak sztuczna inteligencja zmienia sposób, w jaki obsługujemy urządzenia?
35. RPA i API w cyfrowej firmie
36. Przyszły rynek pracy i nadchodzące zawody
37. Sztuczna inteligencja w EdTech. 3 przykłady firm, które wykorzystały potencjał sztucznej inteligencji
38. Sztuczna inteligencja i środowisko. 3 rozwiązania AI, które pomogą Ci zbudować zrównoważony biznes
39. Detektory treści AI. Czy są tego warte?
40. ChatGPT kontra Bard kontra Bing. Który chatbot AI prowadzi w wyścigu?
41. Czy sztuczna inteligencja chatbota jest konkurencją dla wyszukiwarki Google?
42. Skuteczne podpowiedzi ChatGPT dla HR i rekrutacji
43. Szybka inżynieria. Co robi szybki inżynier?
44. Generator makiet AI. 4 najlepsze narzędzia
45. AI i co jeszcze? Najważniejsze trendy technologiczne dla biznesu w 2024 roku
46. Sztuczna inteligencja i etyka biznesu. Dlaczego warto inwestować w etyczne rozwiązania
47. Metasztuczna sztuczna inteligencja. Co warto wiedzieć o funkcjach Facebooka i Instagrama wspieranych przez sztuczną inteligencję?
48. Regulacja AI. Co musisz wiedzieć jako przedsiębiorca?
49. 5 nowych zastosowań AI w biznesie
50. Produkty i projekty AI – czym różnią się od innych?
51. Automatyzacja procesów wspomagana sztuczną inteligencją. Gdzie zacząć?
52. Jak dopasować rozwiązanie AI do problemu biznesowego?
53. AI jako ekspert w Twoim zespole
54. Zespół AI a podział ról
55. Jak wybrać kierunek kariery w AI?
56. Czy zawsze warto dodawać sztuczną inteligencję do procesu rozwoju produktu?
57. AI w HR: Jak automatyzacja rekrutacji wpływa na rozwój HR i zespołu
58. 6 najciekawszych narzędzi AI w 2023 roku
59. 6 największych wpadek biznesowych spowodowanych przez sztuczną inteligencję
60. Jaka jest analiza dojrzałości AI firmy?
61. AI do personalizacji B2B
62. Przypadki użycia ChatGPT. 18 przykładów tego, jak ulepszyć swój biznes dzięki ChatGPT w 2024 r
63. Mikrouczenie się. Szybki sposób na zdobycie nowych umiejętności
64. Najciekawsze wdrożenia AI w firmach w 2024 roku
65. Czym zajmują się specjaliści od sztucznej inteligencji?
66. Jakie wyzwania niesie ze sobą projekt AI?
67. 8 najlepszych narzędzi AI dla biznesu w 2024 roku
68. Sztuczna inteligencja w CRM. Co AI zmienia w narzędziach CRM?
69. Ustawa UE o sztucznej inteligencji. W jaki sposób Europa reguluje wykorzystanie sztucznej inteligencji
70. Sora. Jak realistyczne filmy z OpenAI zmienią biznes?
71. 7 najlepszych twórców stron AI
72. Narzędzia niewymagające kodu i innowacje AI
73. Jak bardzo wykorzystanie AI zwiększa produktywność Twojego zespołu?
74. Jak wykorzystać ChatGTP do badań rynku?
75. Jak poszerzyć zasięg swojej kampanii marketingowej AI?
76. „Wszyscy jesteśmy programistami”. W jaki sposób programiści obywatelscy mogą pomóc Twojej firmie?
77. AI w transporcie i logistyce