AI în transport și logistică | AI în afaceri #75

Managementul flotei cu AI în transport

Sistemele bazate pe inteligență artificială pot analiza cantități foarte mari de date despre vehicule, șoferi și rute. Acest lucru face posibilă ajustarea programelor și rutelor, utilizarea mai bună a resurselor de transport și reducerea consumului de combustibil cu până la 10-15%.

Sistemele inteligente echipate cu capabilități de învățare automată pot anticipa potențialele defecțiuni cu luni înainte, pe baza datelor de la senzorii instalați în vehicule și alte echipamente. Acest lucru face posibilă programarea reparațiilor și întreținerii la ore convenabile, minimizați timpul de nefuncționare și evitați opririle neplanificate pe drum.

Un exemplu de utilizare a AI în managementul flotei este DB Schenker, un lider global în industria logistică. Compania folosește algoritmi AI avansați pentru a optimiza planificarea transportului, prognoza cererii și gestionarea ofertei. În Bulgaria, de exemplu, compania a folosit soluția Transmetrics AI pentru a îmbunătăți utilizarea vehiculelor și a reduce timpii de tranzit pentru transporturile în vrac.

În transportul aerian, compania utilizează un instrument hibrid de simulare și prognoză care permite personalizarea simulărilor și se bazează pe date istorice. Folosind AI, DB Schenker nu numai că își accelerează transformarea digitală, ci și asigură un avantaj competitiv pe termen lung pe piața logistică.

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

Implementarea AI pentru a optimiza rutele și a reduce costurile de transport

Sistemele moderne de cartografiere bazate pe inteligență artificială pot analiza congestionarea traficului în timp real, pot căuta ocoluri și pot sugera rute optime pentru șoferi în funcție de condițiile actuale. În plus, algoritmii de învățare automată pot ajuta la o mai bună planificare a distribuției încărcăturilor, astfel încât acestea să fie transportate pe distanțe cât mai scurte. Acest lucru se traduce direct în costuri de operare mai mici.

Un exemplu de companie specializată în soluții AI pentru optimizarea rutelor este firma americană FourKites. Ei au dezvoltat o platformă de monitorizare a lanțului de aprovizionare în timp real care valorifică datele și învățarea automată pentru a îmbunătăți vizibilitatea și eficiența transportului.

Unul dintre clienții lor, Henkel, beneficiază de utilizarea soluției FourKites având acces la date în timp real despre locația și ora estimată de sosire (ETA) a transporturilor. Acest lucru le permite să își planifice mai bine sarcinile și să răspundă eventualelor întârzieri.

FourKites a adus, de asemenea, beneficii suplimentare pentru Henkel, cum ar fi economii de timp și costuri, îmbunătățirea calității și responsabilitatea LSP (furnizori de servicii de logistică), soluționarea echitabilă a litigiilor și evitarea penalităților pentru întârzieri. În 2024, Henkel plănuiește să urmărească aproape un milion de transporturi folosind FourKites.

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

Gestionarea stocurilor cu AI în transport

Inteligența artificială este expertă în analiza unor cantități masive de date pentru a prezice cu exactitate cererea pentru anumite bunuri și materii prime. Ca urmare, stocurile pot fi gestionate mai eficient, depozitele pot fi reumplute cu mai multă precizie, iar stocurile epuizate pot fi reduse.

Două instrumente populare care utilizează inteligența artificială și învățarea automată pentru optimizarea lanțului de aprovizionare sunt:

• RELEX (https://www.relexsolutions.com/) – o platformă cuprinzătoare utilizată pentru prognoza cererii și reaprovizionarea automată a stocurilor. Compania ajută clienții din toate industriile să planifice cererea, să gestioneze inventarul, să optimizeze procesele logistice și să stimuleze creșterea veniturilor.
• SAP IBP (https://www.sap.com/products/scm/integrated-business-planning.html) – Un modul avansat de planificare a stocurilor și lanț de aprovizionare care face parte din suita SAP. SAP IBP ajută la optimizarea proceselor logistice și oferă diverse funcționalități, inclusiv planificarea vânzărilor și operațiunilor (S&OP), prognoza cererii, răspunsul și livrarea, planificarea stocurilor și planificarea transportului.

Introducerea AI pentru a automatiza procesele din depozit și transportul autonom

Roboții autonomi echipați cu module de inteligență artificială sunt deja la lucru în multe depozite și centre logistice moderne. Sunt capabili să ridice comenzi, să ambaleze produse și să transporte paleți de mărfuri. Algoritmii de învățare automată le permit acestor roboți să recunoască bunuri și pachete individuale, să își planifice propriile trasee în jurul depozitului și chiar să comunice cu angajații.

Ce se întâmplă când un produs, ambalat și pregătit de un robot, este gata să iasă pe drum? Acest lucru deschide ușa pentru implementarea AI în vehiculele autonome. Un exemplu este camionul autonom T-Pod, care este în prezent testat în centrele de distribuție DB Schenker. Poate fi controlat de un operator în timp ce conduceți pe drum sau, datorită implementării AI, poate transporta în mod autonom paleți de produse, evitând obstacolele pe parcurs. Navigarea este facilitată prin utilizarea de camere, radar și senzori de adâncime.

DB Schenker T-Pod este primul vehicul de acest gen care a fost omologat pentru drumurile publice din Suedia. Poate transporta până la 20 de tone de marfă și are o autonomie de aproximativ 200 km cu o singură încărcare.

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

Monitorizarea și analiza datelor în timp real cu AI în transport

Datele de la senzorii din interiorul vehiculului, sistemele de automatizare a depozitelor și locatoarele de expediere pot fi analizate în timp real prin algoritmi de inteligență artificială. Acest lucru permite luarea instantanee a deciziilor de afaceri precise și îmbunătățește eficiența întregii organizații. De exemplu, un sistem echipat cu un modul AI poate ajuta la răspunsul imediat la întârzierile de livrare și poate notifica clienții sau poate lua măsuri preventive.

Echipa OLX a folosit machine learning pentru a construi un model predictiv ETA, care în transport și logistică înseamnă Timpul estimat de sosire. Modelul ia în considerare factori precum:

• Locație,
• tipul de bunuri,
• conditiile meteo,
• sărbători etc.

Modelul a fost instruit pe date din peste două milioane de tranzacții și testat cu date din șase țări. Modelul ETA a obținut o acuratețe și precizie foarte ridicate și a demonstrat capacitatea de a se adapta la schimbările din piață și condițiile operaționale. Modelul ETA a contribuit la creșterea încrederii și a satisfacției clienților, precum și la creșterea eficienței și profitabilității procesului de livrare.

Siguranta si prevenirea accidentelor

Sistemele inteligente de monitorizare echipate cu module AI nu protejează doar activele companiilor de transport. Analizând imaginile de la camere și datele de la senzori, aceștia pot evalua comportamentul șoferului și pot detecta semne de oboseală, sugerând pauze în timpul călătoriei. Mai mult, algoritmii de învățare automată, care analizează continuu datele de telemetrie primite de la vehicule, pot prezice potențialele defecte cu mult timp în avans.

Și astfel, start-up-ul israelian Cortica a aplicat rețele neuronale pentru a analiza sunetele motoarelor pentru detectarea timpurie a defecțiunilor iminente. Companii precum Continental și ZF Friedrichshafen AG oferă soluții similare pentru diagnosticarea predictivă a vehiculelor pentru transportatori.

Viitorul AI în transport și logistică

Experții sunt de acord că, datorită inteligenței artificiale, industria TSL va suferi o transformare completă în următorii zece ani. Camioanele autonome vor deveni standardul pe drumurile din Statele Unite și vor începe să apară mai frecvent în alte părți ale lumii. Între timp, în depozite, majoritatea operațiunilor – de la ridicarea comenzilor până la încărcare – vor fi gestionate de roboți.

Datorită inteligenței artificiale, costurile de transport și logistică vor scădea cu până la 30-40%. De asemenea, timpii de livrare vor fi scurtați prin optimizarea traseului și a încărcăturii, precum și prin implementarea unor sisteme inteligente de oraș care facilitează circulația vehiculelor pe ultimii kilometri ai traseului. Integrarea AI în logistică va îmbunătăți calitatea serviciilor pentru clienți, iar riscul erorilor umane va fi aproape eliminat.

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

AI în transport – rezumat

În concluzie, sistemele care utilizează învățarea automată și algoritmi AI în transport au un potențial mare în industria TSL, care abia începe să fie valorificată. Implementarea lor este o oportunitate de a reduce semnificativ costurile, de a scurta timpii de livrare, de a îmbunătăți siguranța transportului și de a servi mai bine clienții. Pentru a avea succes însă, implementarea acestor tehnologii trebuie abordată strategic.

Dacă vă place conținutul nostru, alăturați-vă comunității noastre de albine ocupate pe Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.

Autor: Robert Whitney

Expert JavaScript și instructor care antrenează departamentele IT. Scopul său principal este de a crește productivitatea echipei, învățându-i pe alții cum să coopereze eficient în timp ce codifică.

Vizualizați toate postările

AI în afaceri:

1. Amenințările și oportunitățile AI în afaceri (partea 1)
2. Amenințările și oportunitățile AI în afaceri (partea 2)
3. Aplicații AI în afaceri - prezentare generală
4. Chatbot text asistați de inteligență artificială
5. Business NLP astăzi și mâine
6. Rolul AI în luarea deciziilor în afaceri
7. Programarea postărilor pe rețelele sociale. Cum poate ajuta AI?
8. Postări automate pe rețelele sociale
9. Noi servicii și produse care operează cu AI
10. Care sunt punctele slabe ale ideii mele de afaceri? O sesiune de brainstorming cu ChatGPT
11. Folosind ChatGPT în afaceri
12. Actori sintetici. Top 3 generatoare video AI
13. 3 instrumente utile de proiectare grafică AI. AI generativ în afaceri
14. 3 scriitori AI minunați pe care trebuie să-i încercați astăzi
15. Explorarea puterii AI în crearea muzicii
16. Navigarea noilor oportunități de afaceri cu ChatGPT-4
17. Instrumente AI pentru manager
18. 6 plugin-uri minunate ChatGTP care vă vor face viața mai ușoară
19. 3 graficow AI. Generatywna sztuczna inteligencja dla biznesu
20. Care este viitorul AI conform McKinsey Global Institute?
21. Inteligența artificială în afaceri - Introducere
22. Ce este NLP sau procesarea limbajului natural în afaceri
23. Procesarea automată a documentelor
24. Google Translate vs DeepL. 5 aplicații de traducere automată pentru afaceri
25. Operarea și aplicațiile de afaceri ale vocii roboților
26. Tehnologia asistentului virtual sau cum să vorbești cu AI?
27. Ce este Business Intelligence?
28. Va înlocui inteligența artificială pe analiștii de afaceri?
29. Cum poate ajuta inteligența artificială cu BPM?
30. AI și rețelele sociale – ce spun ei despre noi?
31. Inteligența artificială în managementul conținutului
32. AI creativ de astăzi și de mâine
33. AI multimodal și aplicațiile sale în afaceri
34. Interacțiuni noi. Cum schimbă AI modul în care operăm dispozitivele?
35. RPA și API-uri într-o companie digitală
36. Viitoarea piață a muncii și viitoarele profesii
37. AI în EdTech. 3 exemple de companii care au folosit potențialul inteligenței artificiale
38. Inteligența artificială și mediul înconjurător. 3 soluții AI pentru a vă ajuta să construiți o afacere durabilă
39. Detectoare de conținut AI. Merită ele?
40. ChatGPT vs Bard vs Bing. Ce chatbot AI conduce cursa?
41. Este chatbot AI un concurent pentru căutarea Google?
42. Solicitări eficiente ChatGPT pentru resurse umane și recrutare
43. Inginerie promptă. Ce face un inginer prompt?
44. Generator de machete AI. Top 4 instrumente
45. AI și ce altceva? Cele mai importante tendințe tehnologice pentru afaceri în 2024
46. AI și etica în afaceri. De ce ar trebui să investești în soluții etice
47. Meta AI. Ce ar trebui să știți despre funcțiile Facebook și Instagram acceptate de AI?
48. Reglementarea AI. Ce trebuie să știi ca antreprenor?
49. 5 noi utilizări ale inteligenței artificiale în afaceri
50. Produse și proiecte AI - prin ce sunt diferite de altele?
51. Automatizarea proceselor asistată de inteligență artificială. Unde să încep?
52. Cum potriviți o soluție AI cu o problemă de afaceri?
53. AI ca expert în echipa ta
54. Echipa AI vs. divizarea rolurilor
55. Cum să alegi un domeniu de carieră în AI?
56. Merită întotdeauna să adăugați inteligență artificială în procesul de dezvoltare a produsului?
57. AI în HR: Cum afectează automatizarea recrutării resursele umane și dezvoltarea echipei
58. 6 cele mai interesante instrumente AI în 2023
59. 6 cele mai mari accidente de afaceri cauzate de AI
60. Care este analiza maturității AI a companiei?
61. AI pentru personalizarea B2B
62. Cazuri de utilizare ChatGPT. 18 exemple despre cum să vă îmbunătățiți afacerea cu ChatGPT în 2024
63. Microînvățare. O modalitate rapidă de a obține noi abilități
64. Cele mai interesante implementări AI în companii în 2024
65. Ce fac specialiștii în inteligență artificială?
66. Ce provocări aduce proiectul AI?
67. Top 8 instrumente AI pentru afaceri în 2024
68. AI în CRM. Ce schimbă AI în instrumentele CRM?
69. Legea UE AI. Cum reglementează Europa utilizarea inteligenței artificiale
70. Sora. Cum vor schimba videoclipurile realiste de la OpenAI afacerea?
71. Top 7 creatori de site-uri AI
72. Instrumente fără cod și inovații AI
73. Cât de mult mărește utilizarea AI productivitatea echipei tale?
74. Cum să utilizați ChatGTP pentru studii de piață?
75. Cum să extindeți acoperirea campaniei dvs. de marketing AI?
76. „Toți suntem dezvoltatori”. Cum pot dezvoltatorii cetățeni să vă ajute compania?
77. AI în transport și logistică