运输和物流中的人工智能 | 商业人工智能#75

已发表: 2024-03-01
交通运输、航运和物流业正在经历深刻变革。 这一切都归功于人工智能，它可以优化流程、降低成本并提高运输和物流公司的运营效率。 让我们来探讨一下人工智能如何在企业中应用以及它带来的好处。 请继续阅读，了解有关交通领域人工智能的更多信息。

运输和物流中的人工智能 - 目录

  1. 交通运输中使用人工智能进行车队管理
  2. 实施人工智能优化路线并降低运输成本
  3. 运输中人工智能的库存管理
  4. 引入人工智能实现仓库流程自动化和自主运输
  5. 利用人工智能在交通领域进行实时数据监控和分析
  6. 安全与事故预防
  7. 人工智能在运输和物流领域的未来
  8. 概括

交通运输中使用人工智能进行车队管理

基于人工智能的系统可以分析大量有关车辆、驾驶员和路线的数据。 这使得调整时刻表和路线、更好地利用运输资源、减少燃油消耗高达 10-15% 成为可能。

配备机器学习功能的智能系统可以根据安装在车辆和其他设备上的传感器的数据提前几个月预测潜在的故障。 这样可以在方便的时间安排维修和保养，最大限度地减少停机时间，并避免在路上意外停车。

在车队管理中使用人工智能的一个例子是物流行业的全球领导者德铁信可 (DB Schenker)。 该公司使用先进的人工智能算法来优化运输规划、需求预测和供应管理。 例如，在保加利亚，该公司使用 Transmetrics AI 解决方案来提高车辆利用率并减少大宗货物的运输时间。

在航空运输领域，该公司正在使用混合模拟和预测工具，该工具允许根据历史数据定制模拟。 通过人工智能的运用，德铁信可不仅加速了数字化转型，还确保了在物流市场的长期竞争优势。

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资料来源：德铁信可 (https://shippingwatch.com/logistics/article14448745.ece)

实施人工智能优化路线并降低运输成本

现代人工智能地图系统可以实时分析交通拥堵、搜索绕行路线，并根据当前情况为驾驶员建议最佳路线。 更重要的是，机器学习算法可以帮助更好地规划负载的分配，以便在尽可能短的距离内运输它们。 这直接转化为更低的运营成本。

美国公司 FourKites 是专门从事路线优化人工智能解决方案的公司之一。 他们开发了一个实时供应链监控平台，利用数据和机器学习来提高运输可视性和效率。

他们的客户之一汉高 (Henkel) 受益于使用 FourKites 解决方案，可以访问有关货物位置和预计到达时间 (ETA) 的实时数据。 这使他们能够更好地计划任务并应对任何潜在的延误。

FourKites还为汉高带来了额外的好处，例如节省时间和成本、提高LSP（物流服务提供商）的质量和责任、公平的争议解决以及避免因延误而受到处罚。 到 2024 年，汉高计划使用 FourKites 追踪近 100 万件货物。

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来源：四个风筝 (https://www.fourkites.com/platform/)

运输中人工智能的库存管理

人工智能擅长分析大量数据，以准确预测特定商品和原材料的需求。 从而，可以更有效地管理库存，更准确地补货，并减少缺货。

使用人工智能和机器学习来优化供应链的两种流行工具是：

  • RELEX (https://www.relexsolutions.com/) – 用于需求预测和自动库存补货的综合平台。 该公司帮助各行业的客户规划需求、管理库存、优化物流流程并推动收入增长。
  • SAP IBP (https://www.sap.com/products/scm/integrated-business-planning.html) – 高级库存计划和供应链模块，是 SAP 套件的一部分。 SAP IBP 帮助优化物流流程并提供各种功能，包括销售和运营计划 (S&OP)、需求预测、响应和交付、库存计划和运输计划。
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引入人工智能实现仓库流程自动化和自主运输

配备人工智能模块的自主机器人已经在许多现代仓库和物流中心投入使用。 他们能够分拣订单、包装产品和运输货物托盘。 机器学习算法使这些机器人能够识别单个货物和包裹，规划自己在仓库周围的路径，甚至与员工进行交流。

当由机器人包装和准备的产品准备好上路时会发生什么？ 这为在自动驾驶汽车中实施人工智能打开了大门。 T-Pod 自动卡车就是一个例子，目前正在德铁信可配送中心进行测试。 它可以在道路上行驶时由操作员控制，或者由于人工智能的实施，它可以自动运输产品托盘，避开沿途的障碍物。 通过使用摄像头、雷达和深度传感器来促进导航。

德铁信可 T-Pod 是瑞典第一款获准在公共道路上行驶的同类车辆。 它最多可运载20吨货物，一次充电续航里程约为200公里。

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资料来源：德铁信可 (https://www.dbschenker.com/)

利用人工智能在交通领域进行实时数据监控和分析

来自车载传感器、仓库自动化系统和货运定位器的数据可以通过人工智能算法进行实时分析。 这样可以立即做出准确的业务决策，并提高整个组织的效率。 例如，配备人工智能模块的系统可以帮助立即响应交货延迟并通知客户或采取预防措施。

OLX 团队使用机器学习来构建预测 ETA 模型，该模型在运输和物流中代表预计到达时间。 该模型考虑了以下因素：

  • 地点，
  • 商品类型，
  • 天气状况，
  • 节假日等

该模型接受了超过两百万笔交易的数据训练，并使用来自六个国家的数据进行了测试。 ETA模型实现了非常高的准确度和精确度，并展示了适应市场和运营条件变化的能力。 ETA 模式有助于提高客户信任度和满意度，并提高交付流程的效率和盈利能力。

安全与事故预防

搭载AI模块的智能监控系统不仅保护运输公司的资产。 通过分析摄像头的图像和传感器的数据，他们可以评估驾驶员的行为并检测疲劳迹象，从而建议旅途中的休息。 此外，机器学习算法不断分析来自车辆的遥测数据，可以提前预测潜在的故障。

因此，以色列初创公司 Cortica 应用神经网络来分析发动机声音，以便及早发现即将发生的故障。 大陆集团和采埃孚股份公司等公司为运营商提供类似的预测性车辆诊断解决方案。

人工智能在运输和物流领域的未来

专家一致认为，由于人工智能，谢瑞麟行业将在未来十年内经历彻底变革。 自动卡车将成为美国道路上的标准，并将开始更频繁地出现在世界其他地区。 与此同时，在仓库中，从订单拣选到装载的大部分操作将由机器人处理。

得益于人工智能，运输和物流成本将降低多达30-40%。 通过路线和装载优化，以及实施智能城市系统，促进车辆在路线最后几公里的移动，交货时间也将缩短。 人工智能与物流的融合将提高客户服务质量，人为错误的风险将几乎消除。

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

交通领域的人工智能——总结

综上所述，在交通运输中使用机器学习和人工智能算法的系统在TSL行业中具有巨大的潜力，而且刚刚开始被挖掘。 它们的实施为显着降低成本、缩短交货时间、提高运输安全和更好地服务客户提供了机会。 然而，要取得成功，必须从战略角度实施这些技术。

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作者：罗伯特·惠特尼

JavaScript 专家和 IT 部门的讲师。 他的主要目标是通过教其他人如何在编码时有效合作来提高团队生产力。

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