ИИ в транспорте и логистике | ИИ в бизнесе №75

Управление автопарком с помощью ИИ на транспорте

Системы на базе искусственного интеллекта могут анализировать очень большие объемы данных о транспортных средствах, водителях и маршрутах. Это дает возможность корректировать графики и маршруты, более эффективно использовать транспортные ресурсы, снизить расход топлива до 10-15%.

Интеллектуальные системы, оснащенные возможностями машинного обучения, могут прогнозировать потенциальные поломки за несколько месяцев вперед на основе данных датчиков, установленных в транспортных средствах и другом оборудовании. Это дает возможность планировать ремонт и техническое обслуживание в удобное время, минимизировать время простоя и избежать незапланированных остановок на дороге.

Одним из примеров использования ИИ в управлении автопарком является компания DB Schenker, мировой лидер логистической отрасли. Компания использует передовые алгоритмы искусственного интеллекта для оптимизации планирования перевозок, прогнозирования спроса и управления предложениями. В Болгарии, например, компания использовала решение Transmetrics AI для улучшения использования транспортных средств и сокращения времени транзита при оптовых поставках.

В сфере авиаперевозок компания использует гибридный инструмент моделирования и прогнозирования, который позволяет настраивать моделирование и основан на исторических данных. Используя искусственный интеллект, DB Schenker не только ускоряет цифровую трансформацию, но и обеспечивает долгосрочное конкурентное преимущество на рынке логистики.

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

Внедрение искусственного интеллекта для оптимизации маршрутов и снижения транспортных расходов

Современные картографические системы на базе искусственного интеллекта могут анализировать пробки на дорогах в режиме реального времени, искать объезды и предлагать водителям оптимальные маршруты с учетом текущих условий. Более того, алгоритмы машинного обучения могут помочь лучше планировать распределение грузов, чтобы они транспортировались на максимально короткие расстояния. Это напрямую приводит к снижению эксплуатационных расходов.

Одним из примеров компании, специализирующейся на решениях искусственного интеллекта для оптимизации маршрутов, является американская фирма FourKites. Они разработали платформу для мониторинга цепочки поставок в режиме реального времени, которая использует данные и машинное обучение для повышения прозрачности и эффективности перевозок.

Один из их клиентов, Henkel, получает выгоду от использования решения FourKites, имея доступ к данным в реальном времени о местонахождении и расчетном времени прибытия (ETA) грузов. Это позволяет им лучше планировать свои задачи и реагировать на любые потенциальные задержки.

FourKites также принес Henkel дополнительные преимущества, такие как экономия времени и средств, улучшение качества и подотчетности LSP (поставщиков логистических услуг), справедливое разрешение споров и избежание штрафов за задержки. В 2024 году Henkel планирует отслеживать почти миллион отправлений с помощью FourKites.

Источник: Четыре воздушных змея (https://www.fourkites.com/platform/)

Управление запасами с помощью ИИ на транспорте

Искусственный интеллект умеет анализировать огромные объемы данных, чтобы точно прогнозировать спрос на конкретные товары и сырье. В результате запасами можно управлять более эффективно, склады можно пополнять более точно, а дефицит товаров можно сократить.

Два популярных инструмента, использующих ИИ и машинное обучение для оптимизации цепочки поставок:

• РЕЛЭКС (https://www.relexsolutions.com/) – комплексная платформа для прогнозирования спроса и автоматического пополнения запасов. Компания помогает клиентам во всех отраслях планировать спрос, управлять запасами, оптимизировать логистические процессы и стимулировать рост доходов.
• SAP IBP (https://www.sap.com/products/scm/integrated-business-planning.html) – расширенный модуль планирования запасов и цепочки поставок, входящий в состав пакета SAP. SAP IBP помогает оптимизировать логистические процессы и предоставляет различные функции, включая планирование продаж и операций (S&OP), прогнозирование спроса, реагирование и доставку, планирование запасов и планирование транспортировки.

Представляем ИИ для автоматизации складских процессов и автономного транспорта

Автономные роботы, оснащенные модулями искусственного интеллекта, уже работают на многих современных складах и логистических центрах. Они способны комплектовать заказы, упаковывать продукцию и транспортировать поддоны с товарами. Алгоритмы машинного обучения позволяют этим роботам распознавать отдельные товары и упаковки, планировать свои маршруты по складу и даже общаться с сотрудниками.

Что происходит, когда продукт, упакованный и подготовленный роботом, готов отправиться в путь? Это открывает возможности для внедрения искусственного интеллекта в беспилотные транспортные средства. Одним из примеров является автономный грузовик T-Pod, который в настоящее время проходит испытания в распределительных центрах DB Schenker. Он может управляться оператором во время движения по дороге или, благодаря внедрению искусственного интеллекта, может автономно перевозить поддоны с продукцией, избегая препятствий на пути. Навигация облегчается за счет использования камер, радаров и датчиков глубины.

DB Schenker T-Pod — первый автомобиль такого типа, допущенный к эксплуатации на дорогах общего пользования в Швеции. Он может перевозить до 20 тонн груза и имеет запас хода около 200 км на одном заряде.

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

Мониторинг и анализ данных в режиме реального времени с использованием искусственного интеллекта на транспорте

Данные от автомобильных датчиков, систем автоматизации складов и локаторов отправлений можно анализировать в режиме реального времени с помощью алгоритмов искусственного интеллекта. Это позволяет мгновенно принимать точные бизнес-решения и повышает эффективность всей организации. Например, система, оснащенная модулем искусственного интеллекта, может помочь немедленно реагировать на задержки доставки и уведомлять клиентов или принимать превентивные меры.

Команда OLX использовала машинное обучение для создания прогнозирующей модели ETA, что в сфере транспорта и логистики означает расчетное время прибытия. Модель учитывает такие факторы, как:

• расположение,
• вид товара,
• погодные условия,
• праздники и т. д.

Модель была обучена на данных более чем двух миллионов транзакций и протестирована на данных из шести стран. Модель ETA достигла очень высокой точности и точности и продемонстрировала способность адаптироваться к изменениям рыночных и эксплуатационных условий. Модель ETA помогла повысить доверие и удовлетворенность клиентов, а также повысить эффективность и прибыльность процесса доставки.

Безопасность и предотвращение несчастных случаев

Интеллектуальные системы мониторинга, оснащенные модулями искусственного интеллекта, не только защищают активы транспортных компаний. Анализируя изображения с камер и данные датчиков, они могут оценить поведение водителя и обнаружить признаки усталости, предполагающие перерывы во время поездки. Более того, алгоритмы машинного обучения, непрерывно анализирующие поступающие телеметрические данные от транспортных средств, могут заранее предсказать потенциальные неисправности.

Итак, израильский стартап Cortica применил нейронные сети для анализа звуков двигателя для раннего обнаружения надвигающихся неисправностей. Такие компании, как Continental и ZF Friedrichshafen AG, предлагают перевозчикам аналогичные решения для прогнозной диагностики автомобилей.

Будущее искусственного интеллекта в транспорте и логистике

Эксперты сходятся во мнении, что благодаря искусственному интеллекту отрасль TSL претерпит полную трансформацию в течение следующих десяти лет. Автономные грузовики станут стандартом на дорогах США и начнут чаще появляться в других частях мира. Между тем на складах большинство операций — от комплектации заказов до погрузки — будут выполнять роботы.

Благодаря ИИ затраты на транспортировку и логистику снизятся на целых 30-40%. Сроки доставки также будут сокращены за счет оптимизации маршрута и загрузки, а также внедрения интеллектуальных городских систем, облегчающих движение транспортных средств на последних километрах маршрута. Интеграция искусственного интеллекта в логистику повысит качество обслуживания клиентов, а риск человеческих ошибок будет практически устранен.

Источник: DALL·E 3, подсказка: Марта М. Кания (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

ИИ в транспорте – краткое содержание

В заключение, системы, использующие алгоритмы машинного обучения и искусственного интеллекта на транспорте, имеют большой потенциал в отрасли TSL, который только начинает использоваться. Их внедрение – это возможность значительно снизить затраты, сократить сроки доставки, повысить безопасность перевозок и улучшить обслуживание клиентов. Однако для достижения успеха к внедрению этих технологий необходимо подходить стратегически.

Если вам нравится наш контент, присоединяйтесь к нашему занятому сообществу пчел на Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.

Автор: Роберт Уитни

Эксперт и инструктор JavaScript, тренирующий ИТ-отделы. Его главная цель — повысить продуктивность команды, обучая других эффективному сотрудничеству при кодировании.

Просмотреть все сообщения

ИИ в бизнесе:

1. Угрозы и возможности ИИ в бизнесе (часть 1)
2. Угрозы и возможности ИИ в бизнесе (часть 2)
3. Приложения искусственного интеллекта в бизнесе – обзор
4. Текстовые чат-боты с поддержкой искусственного интеллекта
5. Бизнес НЛП сегодня и завтра
6. Роль ИИ в принятии бизнес-решений
7. Планирование публикаций в социальных сетях. Как ИИ может помочь?
8. Автоматизированные публикации в социальных сетях
9. Новые сервисы и продукты, работающие с ИИ
10. Каковы слабые стороны моей бизнес-идеи? Мозговой штурм с ChatGPT
11. Использование ChatGPT в бизнесе
12. Синтетические актеры. Топ-3 генератора видео с использованием искусственного интеллекта
13. 3 полезных инструмента графического дизайна с использованием искусственного интеллекта. Генеративный ИИ в бизнесе
14. 3 замечательных автора ИИ, которых вы должны попробовать сегодня
15. Исследование возможностей искусственного интеллекта в создании музыки
16. Навигация по новым бизнес-возможностям с помощью ChatGPT-4
17. Инструменты искусственного интеллекта для менеджера
18. 6 потрясающих плагинов ChatGTP, которые сделают вашу жизнь проще
19. 3 графика А.И. Генерация интеллектуальных технологий для бизнеса
20. Каково будущее искусственного интеллекта по мнению Глобального института McKinsey?
21. Искусственный интеллект в бизнесе – Введение
22. Что такое НЛП, или обработка естественного языка в бизнесе
23. Автоматическая обработка документов
24. Google Translate против DeepL. 5 применений машинного перевода для бизнеса
25. Работа и бизнес-приложения голосовых ботов
26. Технология виртуального помощника, или как поговорить с ИИ?
27. Что такое бизнес-аналитика?
28. Сможет ли искусственный интеллект заменить бизнес-аналитиков?
29. Как искусственный интеллект может помочь в BPM?
30. Искусственный интеллект и социальные сети – что они говорят о нас?
31. Искусственный интеллект в управлении контентом
32. Творческий ИИ сегодня и завтра
33. Мультимодальный ИИ и его применение в бизнесе
34. Новые взаимодействия. Как ИИ меняет то, как мы управляем устройствами?
35. RPA и API в цифровой компании
36. Будущий рынок труда и будущие профессии
37. ИИ в EdTech. 3 примера компаний, которые использовали потенциал искусственного интеллекта
38. Искусственный интеллект и окружающая среда. 3 решения искусственного интеллекта, которые помогут вам построить устойчивый бизнес
39. Детекторы контента AI. Стоят ли они того?
40. ChatGPT против Bard против Bing. Какой чат-бот с искусственным интеллектом лидирует в гонке?
41. Является ли искусственный интеллект чат-бота конкурентом поиска Google?
42. Эффективные подсказки ChatGPT для HR и подбора персонала
43. Оперативный инжиниринг. Что делает оперативный инженер?
44. Генератор макетов AI. Топ-4 инструмента
45. ИИ и что еще? Главные технологические тренды для бизнеса в 2024 году
46. ИИ и деловая этика. Почему вам следует инвестировать в этические решения
47. Мета ИИ. Что вам следует знать о функциях Facebook и Instagram, поддерживаемых искусственным интеллектом?
48. Регулирование ИИ. Что нужно знать предпринимателю?
49. 5 новых применений ИИ в бизнесе
50. Продукты и проекты искусственного интеллекта – чем они отличаются от других?
51. Автоматизация процессов с помощью искусственного интеллекта. Когда начать?
52. Как сопоставить решение ИИ с бизнес-проблемой?
53. ИИ как эксперт в вашей команде
54. Команда ИИ против разделения ролей
55. Как выбрать сферу карьеры в AI?
56. Всегда ли стоит добавлять искусственный интеллект в процесс разработки продукта?
57. ИИ в HR: как автоматизация подбора персонала влияет на HR и развитие команды
58. 6 самых интересных инструментов ИИ в 2023 году
59. 6 крупнейших бизнес-провалов, вызванных искусственным интеллектом
60. Каков анализ зрелости ИИ компании?
61. ИИ для персонализации B2B
62. Варианты использования ChatGPT. 18 примеров того, как улучшить свой бизнес с помощью ChatGPT в 2024 году
63. Микрообучение. Быстрый способ получить новые навыки
64. Самые интересные внедрения ИИ в компаниях в 2024 году
65. Чем занимаются специалисты по искусственному интеллекту?
66. Какие проблемы ставит проект ИИ?
67. 8 лучших инструментов искусственного интеллекта для бизнеса в 2024 году
68. ИИ в CRM. Что меняет ИИ в инструментах CRM?
69. Закон ЕС об искусственном интеллекте. Как Европа регулирует использование искусственного интеллекта
70. Сора. Как реалистичные видеоролики от OpenAI изменят бизнес?
71. 7 лучших разработчиков веб-сайтов с использованием искусственного интеллекта
72. Инструменты без кода и инновации в области искусственного интеллекта
73. Насколько использование ИИ повышает продуктивность вашей команды?
74. Как использовать ChatGTP для исследования рынка?
75. Как расширить охват вашей маркетинговой кампании с использованием ИИ?
76. «Мы все разработчики». Как гражданские разработчики могут помочь вашей компании?
77. ИИ в транспорте и логистике