運輸與物流中的人工智慧 | 商業人工智慧#75

已發表: 2024-03-01
交通運輸、航運和物流業正在經歷深刻變革。 這一切都歸功於人工智慧，它可以優化流程、降低成本並提高運輸和物流公司的營運效率。 讓我們來探討一下人工智慧如何在企業中應用以及它帶來的好處。 請繼續閱讀，以了解有關交通領域人工智慧的更多資訊。

運輸和物流中的人工智慧 - 目錄

  1. 交通運輸中使用人工智慧進行車隊管理
  2. 實施人工智慧優化路線並降低運輸成本
  3. 運輸中人工智慧的庫存管理
  4. 引入人工智慧實現倉庫流程自動化和自主運輸
  5. 利用人工智慧在交通領域進行即時數據監控和分析
  6. 安全與意外預防
  7. 人工智慧在運輸和物流領域的未來
  8. 概括

交通運輸中使用人工智慧進行車隊管理

基於人工智慧的系統可以分析大量有關車輛、駕駛員和路線的數據。 這使得調整時刻表和路線、更好地利用運輸資源、減少燃料消耗高達 10-15% 成為可能。

配備機器學習功能的智慧型系統可以根據安裝在車輛和其他設備上的感測器的數據提前幾個月預測潛在的故障。 這樣可以在方便的時間安排維修和保養，最大限度地減少停機時間，並避免在路上意外停車。

在車隊管理中使用人工智慧的一個例子是物流行業的全球領導者德鐵信可 (DB Schenker)。 該公司使用先進的人工智慧演算法來優化運輸規劃、需求預測和供應管理。 例如，在保加利亞，該公司使用 Transmetrics AI 解決方案來提高車輛利用率並減少大宗貨物的運輸時間。

在航空運輸領域，該公司正在使用混合模擬和預測工具，該工具允許根據歷史數據自訂模擬。 透過人工智慧的運用，德鐵信不僅加速了數位轉型，也確保了在物流市場的長期競爭優勢。

ai in transportation

資料來源：德鐵信可 (https://shippingwatch.com/logistics/article14448745.ece)

實施人工智慧優化路線並降低運輸成本

現代人工智慧地圖系統可以即時分析交通擁堵、搜尋繞行路線，並根據當前情況為駕駛員建議最佳路線。 更重要的是，機器學習演算法可以幫助更好地規劃負載的分配，以便在盡可能短的距離內運輸它們。 這直接轉化為更低的營運成本。

美國公司 FourKites 是專門從事路線優化人工智慧解決方案的公司之一。 他們開發了一個即時供應鏈監控平台，利用數據和機器學習來提高運輸可視性和效率。

他們的客戶之一漢高 (Henkel) 受益於使用 FourKites 解決方案，可以存取有關貨物位置和預計到達時間 (ETA) 的即時數據。 這使他們能夠更好地計劃任務並應對任何潛在的延誤。

FourKites也為漢高帶來了額外的好處，例如節省時間和成本、提高LSP（物流服務提供者）的品質和責任、公平的爭議解決以及避免因延誤而受到處罰。 到 2024 年，漢高計畫使用 FourKites 追蹤近 100 萬件貨品。

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來源：四個風箏 (https://www.fourkites.com/platform/)

運輸中人工智慧的庫存管理

人工智慧擅長分析大量數據，以準確預測特定商品和原料的需求。 從而，可以更有效地管理庫存，更準確地補貨，並減少缺貨。

使用人工智慧和機器學習來優化供應鏈的兩種流行工具是：

  • RELEX (https://www.relexsolutions.com/) – 用於需求預測和自動庫存補貨的綜合平台。 該公司幫助各行業的客戶規劃需求、管理庫存、優化物流流程並推動收入成長。
  • SAP IBP (https://www.sap.com/products/scm/integrated-business-planning.html) – 進階庫存計畫和供應鏈模組，是 SAP 套件的一部分。 SAP IBP 可協助優化物流流程並提供各種功能，包括銷售和營運計劃 (S&OP)、需求預測、回應和交付、庫存計劃和運輸計劃。
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引入人工智慧實現倉庫流程自動化和自主運輸

配備人工智慧模組的自主機器人已經在許多現代倉庫和物流中心投入使用。 他們能夠分揀訂單、包裝產品和運輸貨物托盤。 機器學習演算法使這些機器人能夠識別單一貨物和包裹，規劃自己在倉庫周圍的路徑，甚至與員工溝通。

當機器人包裝和準備的產品準備好上路時會發生什麼？ 這為在自動駕駛汽車中實施人工智慧打開了大門。 T-Pod 自動卡車就是一個例子，目前正在德鐵信可配送中心進行測試。 它可以在道路上行駛時由操作員控制，或者由於人工智慧的實施，它可以自動運輸產品托盤，避開沿途的障礙物。 透過使用攝影機、雷達和深度感測器來促進導航。

德鐵信可 T-Pod 是瑞典第一款獲准在公共道路上行駛的同類車輛。 它最多可運載20噸貨物，一次充電續航里程約200公里。

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資料來源：德鐵信可 (https://www.dbschenker.com/)

利用人工智慧在交通領域進行即時數據監控和分析

來自車載感測器、倉庫自動化系統和貨運定位器的數據可以透過人工智慧演算法進行即時分析。 這樣可以立即做出準確的業務決策，並提高整個組織的效率。 例如，配備人工智慧模組的系統可以幫助立即回應交貨延遲並通知客戶或採取預防措施。

OLX 團隊使用機器學習來建立預測 ETA 模型，該模型在運輸和物流中代表預計到達時間。 此模型考慮了以下因素：

  • 地點，
  • 商品類型，
  • 天氣狀況，
  • 假日等

該模型接受了超過兩百萬筆交易的資料訓練，並使用來自六個國家的資料進行了測試。 ETA模型實現了非常高的準確度和精確度，並展示了適應市場和營運條件變化的能力。 ETA 模式有助於提高客戶信任度和滿意度，並提高交付流程的效率和獲利能力。

安全與意外預防

搭載AI模組的智慧監控系統不僅保護運輸公司的資產。 透過分析攝影機的影像和感測器的數據，他們可以評估駕駛員的行為並檢測疲勞跡象，從而建議旅途中的休息。 此外，機器學習演算法不斷分析來自車輛的遙測數據，可以提前預測潛在的故障。

因此，以色列新創公司 Cortica 應用神經網路來分析引擎聲音，以便及早發現即將發生的故障。 大陸集團和採埃孚股份公司等公司為營運商提供類似的預測性車輛診斷解決方案。

人工智慧在運輸和物流領域的未來

專家一致認為，由於人工智慧，謝瑞麟產業將在未來十年內經歷徹底變革。 自動卡車將成為美國道路上的標準，並將開始更頻繁地出現在世界其他地區。 同時，在倉庫中，從訂單揀選到裝載的大部分作業將由機器人處理。

得益於人工智慧，運輸和物流成本將降低多達30-40%。 透過路線和裝載優化，以及實施智慧城市系統，促進車輛在路線最後幾公里的移動，交貨時間也將縮短。 人工智慧與物流的整合將提高客戶服務質量，人為錯誤的風險將幾乎消除。

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

交通領域的人工智慧—總結

綜上所述，在交通運輸中使用機器學習和人工智慧演算法的系統在TSL產業中具有巨大的潛力，而且剛開始被挖掘。 它們的實施為顯著降低成本、縮短交貨時間、提高運輸安全和更好地服務客戶提供了機會。 然而，要取得成功，必須從策略角度實施這些技術。

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作者：羅伯特‧惠特尼

JavaScript 專家和 IT 部門的講師。 他的主要目標是透過教導其他人如何在編碼時有效合作來提高團隊生產力。

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